按照李文威的写法,这份笔记与之讲义我猜测是更为 "经济" 的版本,但相对的 "可读性" 会下降 —— 这是无可避免的取舍。
11. 群 - 讲义回顾
定义 11.1.2 :群
G G G 作为集合的基数
∣ G ∣ |G| ∣ G ∣ 称为其
阶数 。
练习 11.2.12 :对群
G G G 和
g ∈ G g\in G g ∈ G 以
A d g ( x ) = g x g − 1 \mathrm{Ad}_g(x)=gxg^{-1} Ad g ( x ) = gx g − 1 定义
G G G 的自同构。若
g ∈ Z G g\in Z_G g ∈ Z G 则
A d g = i d G \mathrm{Ad}_g=\mathrm{id}_G Ad g = id G 。这种自同构称为
G G G 的
内自同构 。若记
A u t ( G ) \mathrm{Aut}(G) Aut ( G ) 为
G G G 的自同构群,则
g ↦ A d g g\mapsto\mathrm{Ad}_g g ↦ Ad g 给出群同态
A d : G → A u t ( G ) \mathrm{Ad}: G\rightarrow \mathrm{Aut}(G) Ad : G → Aut ( G ) 。
定义 11.4.2 :设
H H H 为
G G G 的子群,相应的
右陪集 是形如
H g Hg H g 的子集,
左陪集 是形如
g H gH g H 的子集,其中
g ∈ G g\in G g ∈ G 。不致混淆时简称为
陪集 。
定义 11.4.3 :设
H H H 为
G G G 的子群,命:
H / G : = { 右配集 H g : g ∈ G } H/G:=\{右配集\ Hg:g\in G\} H / G := { 右配集 H g : g ∈ G } 。相应的定义
G / H G/H G / H 。
定义-命题 11.4.5 (子群的指数) :设
H H H 为
G G G 的子群,由于
H g → ( H g ) − 1 Hg\rightarrow (Hg)^{-1} H g → ( H g ) − 1 给出
H / G H/\ G H / G 到
G / H G/H G / H 的双射。故它们作为
集合 有相同的基数,记之为
( G : H ) (G:H) ( G : H ) 称为
H H H 于
G G G 中的指数,这种记法是有代数性质的传递的:
( G : K ) = ( G : H ) ( H : K ) (G:K)=(G:H)(H:K) ( G : K ) = ( G : H ) ( H : K ) 。
此处集合是值得注意的:没有充足证据说明
H / G H/G H / G 构成群,亦即无法说明
H x H y HxHy H x Hy 与
H x y Hxy H x y 之间的关系。这点会在
11.9 正规子群处给出。
定理 11.4.6 (J.-L. Lagrange) :若
H H H 为
G G G 的子群,则
∣ H ∣ ⋅ ( G : H ) = ∣ G ∣ |H|\cdot (G:H)=|G| ∣ H ∣ ⋅ ( G : H ) = ∣ G ∣ 。这说明任意子群
H H H 的阶数一定整除
∣ G ∣ |G| ∣ G ∣ 。
定义 11.4.9 (元素的阶) :对于
σ ∈ G \sigma\in G σ ∈ G 定义
o r d ( σ ) : = ∣ ⟨ σ ⟩ ∣ \mathrm{ord}(\sigma):=|\langle\sigma\rangle| ord ( σ ) := ∣ ⟨ σ ⟩ ∣ 即循环子群大小。由此若
G G G 有限且
∣ G ∣ |G| ∣ G ∣ 为质数,则
G G G 是循环群立见。
定义 11.5.1 :群
G G G 在非空集
X X X 上的
左作用 意谓满足下述性质的映射
a : G × X → X a:G\times X\rightarrow X a : G × X → X 即
a ( g 1 g 2 , x ) = a ( g 1 , a ( g 2 , x ) ) a(g_1g_2,x)=a(g_1,a(g_2,x)) a ( g 1 g 2 , x ) = a ( g 1 , a ( g 2 , x )) 以及
a ( 1 G , x ) = x a(1_G,x)=x a ( 1 G , x ) = x 。
定义 11.5.3 :群
G G G 作用在
X X X 上,对所有
x ∈ X x\in X x ∈ X 定义:
轨道 :G x : = { g x : g ∈ G } ⊂ X Gx:=\{gx:g\in G\}\subset X G x := { gx : g ∈ G } ⊂ X 又称为 G G G -轨道。
稳定化子 :S t a b G ( x ) = { g ∈ G : g x = x } ⊂ G \mathrm{Stab}_G(x)=\{g\in G:gx=x\}\subset G Stab G ( x ) = { g ∈ G : gx = x } ⊂ G 。
以同轨道作等价关系对应的商集记作
G / X G/X G / X 。
定义 11.5.6 :对于群
G G G 于
X X X 上的作用:
若 ⋂ x ∈ X S t a b G ( x ) = { 1 G } \bigcap_{x\in X}\mathrm{Stab}_G(x)=\{1_G\} ⋂ x ∈ X Stab G ( x ) = { 1 G } ,则称此作用 忠实 。
若对所有 x x x 皆有 S t a b G ( x ) = { 1 G } \mathrm{Stab}_G(x)=\{1_G\} Stab G ( x ) = { 1 G } ,则称此作用 自由 。
若 X X X 仅有一个轨道,则称此作用 传递 。
引理 11.5.7 :设群
G G G 左作用于
X X X ,对于
x ∈ X x\in X x ∈ X 命
H = S t a b G ( x ) H=\mathrm{Stab}_G(x) H = Stab G ( x ) 则有双射:
G / H → G x G/H\rightarrow Gx G / H → G x 即
g H ↦ g x gH\mapsto gx g H ↦ gx 。满和单无非是操演定义。
练习 11.5.8 :若
g ∈ G g\in G g ∈ G 则
S t a b G ( g x ) = g S t a b G ( x ) g − 1 \mathrm{Stab}_G(gx)=g\ \mathrm{Stab}_G(x)g^{-1} Stab G ( gx ) = g Stab G ( x ) g − 1 。
命题 11.5.10 (Burnside 引理) :设有限群
G G G 作用于有限非空集
X X X 。对所有
g ∈ G g\in G g ∈ G 定义
X g : = { x ∈ X : g x = x } X^g:=\{x\in X:gx=x\} X g := { x ∈ X : gx = x } 即称
g g g 作用下的不动点,则:
∣ G / X ∣ ⋅ ∣ G ∣ = ∑ g ∈ G ∣ X g ∣ |G/X|\cdot |G|=\sum_{g\in G}|X^g| ∣ G / X ∣ ⋅ ∣ G ∣ = g ∈ G ∑ ∣ X g ∣
先假设作用传递,即
∣ G / X ∣ = 1 |G/X|=1 ∣ G / X ∣ = 1 。选定
x 0 x_0 x 0 由
11.5.8 知
S t a b G ( x ) \mathrm{Stab}_G(x) Stab G ( x ) 大小固定,遂得:
∑ g ∈ G ∣ X g ∣ = ∑ x ∈ X ∣ S t a b G ( x ) ∣ = ∣ X ∣ ⋅ ∣ S t a b G ( x 0 ) ∣ = ( G : S t a b G ( x 0 ) ) ⋅ ∣ S t a b G ( x 0 ) ∣ = ∣ G ∣ \begin{aligned}
\sum_{g\in G}|X^g|=\sum_{x\in X}|\mathrm{Stab}_G(x)|&=|X|\cdot|\mathrm{Stab}_G(x_0)|\\
&=(G:\mathrm{Stab_G}(x_0))\cdot|\mathrm{Stab}_G(x_0)|=|G|
\end{aligned} g ∈ G ∑ ∣ X g ∣ = x ∈ X ∑ ∣ Stab G ( x ) ∣ = ∣ X ∣ ⋅ ∣ Stab G ( x 0 ) ∣ = ( G : Sta b G ( x 0 )) ⋅ ∣ Stab G ( x 0 ) ∣ = ∣ G ∣
这是利用了 Lagrange 定义
11.4.6 和引理
11.5.7 得到的结果。对于一般的情形,将
X X X 分解为若干轨道的无交并,合并上述结果即为所求。
定义 11.6.1 :设
G G G 作用在
X X X 上,记
X G = { x ∈ X , ∀ g , g x = x } X^G=\{x\in X,\forall g,gx=x\} X G = { x ∈ X , ∀ g , gx = x } ,其元素称为
X X X 在
G G G 作用下的
不动点 。不动点也等于只有一个元素的轨道
{ x } \{x\} { x } 。
定义 11.6.2 :设
p p p 为素数,若
∣ G ∣ = p m |G|=p^m ∣ G ∣ = p m ,其中
m ∈ Z ≥ 0 m\in \mathbb{Z}_{\geq 0} m ∈ Z ≥ 0 ,则称
G G G 为
p p p -群 。
命题 11.6.3 :设
p p p -群
G G G 作用在有限集
X X X 上,则
∣ X ∣ ≡ ∣ X G ∣ ( m o d p ) |X|\equiv |X^G|\pmod p ∣ X ∣ ≡ ∣ X G ∣ ( mod p ) 。
将
X X X 分解为轨道
G x 1 , ⋯ , G x n Gx_1,\cdots,Gx_n G x 1 , ⋯ , G x n 。然后记
H i : = S t a b G ( x i ) H_i:=\mathrm{Stab}_G(x_i) H i := Stab G ( x i ) 。不动点对应到满足
∣ G x i ∣ = 1 |Gx_i|=1 ∣ G x i ∣ = 1 的轨道,于是即有
∣ X ∣ = ∑ 1 ≤ i ≤ n ( G : H i ) = ∣ X G ∣ + ∑ 1 ≤ i ≤ n , H i ≠ G ( G : H i ) |X|=\sum\limits_{1\leq i\leq n}(G:H_i)=|X^G|+\sum\limits_{1\leq i\leq n,H_i\not= G}(G:H_i) ∣ X ∣ = 1 ≤ i ≤ n ∑ ( G : H i ) = ∣ X G ∣ + 1 ≤ i ≤ n , H i = G ∑ ( G : H i ) 。而后侧为
p p p 所整除,故自然导出结果。
命题 11.6.4 :设
G G G 为非平凡
p p p -群,则
Z G ≠ { 1 } Z_G\not=\{1\} Z G = { 1 } 。
考察群
G G G 对其自身的作用
A d g ( x ) \mathrm{Ad}_g(x) Ad g ( x ) 。不动点
x x x 意为
∀ g , g x = x g \forall g,gx=xg ∀ g , gx = xg 故其实为
Z G Z_G Z G 。从而见
∣ Z G ∣ ≡ ∣ G ∣ ≡ 0 ( m o d p ) |Z_G|\equiv |G|\equiv 0\pmod{p} ∣ Z G ∣ ≡ ∣ G ∣ ≡ 0 ( mod p ) 故
Z G ≠ { 1 } Z_G\not=\{1\} Z G = { 1 } 。
定理 11.6.5 (A.-L. Cauchy) :设
G G G 为有限群,
p p p 为
∣ G ∣ |G| ∣ G ∣ 的素因数,则存在
g ∈ G g\in G g ∈ G 使得
o r d ( g ) = p \mathrm{ord}(g)=p ord ( g ) = p 。
让循环群
Z / p Z \mathbb{Z}/p\mathbb{Z} Z / p Z 作用于
X : = { ( g 1 , ⋯ , g p ) ∈ G p : g 1 ⋯ g p = 1 } X:=\{(g_1,\cdots,g_p)\in G^p:g_1\cdots g_p=1\} X := {( g 1 , ⋯ , g p ) ∈ G p : g 1 ⋯ g p = 1 } 。此时
X Z / p Z = { ( g , ⋯ , g ) ∈ G p : g p = 1 } X^{\mathbb{Z}/p\mathbb{Z}}=\{(g,\cdots,g)\in G^p:g^p=1\} X Z / p Z = {( g , ⋯ , g ) ∈ G p : g p = 1 } ,只需要证明有
g ≠ 1 g\not=1 g = 1 的取值即可。事实上,
∣ X ∣ = ∣ G ∣ p − 1 |X|=|G|^{p-1} ∣ X ∣ = ∣ G ∣ p − 1 被
p p p 整除,故
∣ X Z / p Z ∣ ≡ ∣ X ∣ ≡ 0 ( m o d p ) |X^{\mathbb{Z}/p\mathbb{Z}}|\equiv |X|\equiv 0\pmod p ∣ X Z / p Z ∣ ≡ ∣ X ∣ ≡ 0 ( mod p ) ,明所欲证。
这说明,对于
∣ G ∣ |G| ∣ G ∣ 的质因数
p p p 存在
G G G 的
p p p 阶子群。如何确定其他特定阶子群
H H H 存在?此处按下不表。
定义 11.6.6 (Sylow p p p -子群) :设
G G G 为有限群,
p p p 为素数。满足
∣ P ∣ = p a |P|=p^a ∣ P ∣ = p a 的子群
P P P 称为
G G G 的
p p p -子群,其中
a ∈ Z ≥ 0 a\in\mathbb{Z}_{\geq 0} a ∈ Z ≥ 0 。若进一步有
p a ∥ ∣ G ∣ p^a\parallel |G| p a ∥ ∣ G ∣ ,则称
P P P 为
G G G 的 Sylow
p p p -子群。
Sylow 第一定理:存在 Sylow p p p -子群。
Sylow 第二定理:任两个 Sylow p p p -子群 P , P ′ ⊂ G P,P'\subset G P , P ′ ⊂ G 皆共轭。
Sylow 第三定理:令 N p N_p N p 为 G G G 中的 Sylow p p p -子群个数,则 N p ≡ 1 ( m o d p ) N_p\equiv 1\pmod{p} N p ≡ 1 ( mod p ) 且 N p ∣ ∣ G ∣ N_p\mid |G| N p ∣ ∣ G ∣ 。
先证明 Sylow 第一定理。令
X : = { S ⊆ G : ∣ S ∣ = p a } X:=\{S\subseteq G:|S|=p^a\} X := { S ⊆ G : ∣ S ∣ = p a } 并记
∣ G ∣ = p a m |G|=p^am ∣ G ∣ = p a m ,其中
p a ⊥ m p^a\perp m p a ⊥ m 。由 Lucas 定理有:
∣ X ∣ ≡ ( p a m p a ) ≡ ( m 1 ) ≡ m ≢ 0 ( m o d p ) |X|\equiv {p^am\choose p^a}\equiv{m\choose 1}\equiv m\not\equiv 0\pmod{p} ∣ X ∣ ≡ ( p a p a m ) ≡ ( 1 m ) ≡ m ≡ 0 ( mod p )
考察
G G G 对
X X X 对左乘作用。存在轨道
O ⊂ X O\subset X O ⊂ X 使得
p ∤ ∣ O ∣ p\not\mid |O| p ∣ ∣ O ∣ 。取
O O O 中一个
S S S ,命
H : = S t a b G ( S ) H:=\mathrm{Stab}_G(S) H := Stab G ( S ) 。从而
∣ O ∣ = ( G : H ) |O|=(G:H) ∣ O ∣ = ( G : H ) 导致
p a ∣ H p^a\mid H p a ∣ H 。此外,取
x ∈ X x\in X x ∈ X 则
H x ⊂ X Hx\subset X H x ⊂ X 导致
∣ H ∣ = ∣ H x ∣ ≤ ∣ X ∣ = p a |H|=|Hx|\leq |X|=p^a ∣ H ∣ = ∣ H x ∣ ≤ ∣ X ∣ = p a 从而
∣ H ∣ = p a |H|=p^a ∣ H ∣ = p a 成为
G G G 的 Sylow
p p p -子群。
然后是 Sylow 第二定理。设
H 1 , H 2 ⊂ G H_1,H_2\subset G H 1 , H 2 ⊂ G 为 Sylow
p p p -子群,考察
H 2 H_2 H 2 通过左乘作用于
G / H 1 G/H_1 G / H 1 ,该作用的轨道大小必为
p p p 的幂。从而其不动点个数模
p p p 同余于
∣ G / H 1 ∣ |G/H_1| ∣ G / H 1 ∣ 不为
0 0 0 。因此存在不动点
x H 1 xH_1 x H 1 即满足
∀ y ∈ H 2 \forall y\in H_2 ∀ y ∈ H 2 有
y x H 1 = x H 1 yxH_1=xH_1 y x H 1 = x H 1 也即
x − 1 y x ∈ H 1 x^{-1}yx\in H_1 x − 1 y x ∈ H 1 从而
x − 1 H 2 x ⊂ H 1 x^{-1}H_2x\subset H_1 x − 1 H 2 x ⊂ H 1 ,而两侧元素相等。
最后是 Sylow 第三定理。设
S S S 为所有 Sylow
p p p -子群构成的集合。由于
G G G 对
S S S 的共轭作用只有一个轨道,故
N p ∣ ∣ G ∣ N_p\mid |G| N p ∣ ∣ G ∣ 。另外,设
H ∈ S H\in S H ∈ S 考察
H H H 在
S S S 上的共轭作用。轨道大小必为
p p p 的幂,从而
N p ≡ ∣ S H ∣ ( m o d p ) N_p\equiv |S^H|\pmod{p} N p ≡ ∣ S H ∣ ( mod p ) 。
只需要说明
S H = { H } S^H=\{H\} S H = { H } 。考察
K ∈ S H K\in S_H K ∈ S H 则
H ⊂ N G ( K ) H\subset N_G(K) H ⊂ N G ( K ) 。此时
H , K H,K H , K 都是
N G ( K ) N_G(K) N G ( K ) 的 Sylow
p p p -群,而
K K K 作为子群正规,故
H = K H=K H = K 。
定义 11.9.1 :若
G G G 的子群
H H H 满足:
∀ g ∈ G , g H g − 1 = H \forall g\in G,gHg^{-1}=H ∀ g ∈ G , g H g − 1 = H ,则称
H H H 为
G G G 的正规子群。也记为
H ⊲ G H\lhd G H ⊲ G 。
若
( G : H ) = 2 (G:H)=2 ( G : H ) = 2 ,则
H H H 必然正规:只用考虑
g ∉ H g\not\in H g ∈ H ,则
H g ≠ H Hg\not=H H g = H 故有陪集分解
G = H ⊔ H g G=H\sqcup Hg G = H ⊔ H g 。同样理由导致
H g = G ∖ H = g H Hg=G\setminus H=gH H g = G ∖ H = g H 。
定义 11.9.2 :若
G G G 不是平凡群,而且
G G G 没有除
{ 1 } \{1\} { 1 } 和
G G G 之外的正规子群,则称
G G G 为
单群 。由此立见
∣ G ∣ |G| ∣ G ∣ 为素数的群是单群。
正规子群的特色之一是可以和任意子群相乘给出更大子群。对任意子集
A , B ⊂ G A,B\subset G A , B ⊂ G 引入记号
A B = { a b ∈ G : a ∈ A , b ∈ B } AB=\{ab\in G:a\in A,b\in B\} A B = { ab ∈ G : a ∈ A , b ∈ B } 。
引理 11.9.4 :设
H , K H,K H , K 为
G G G 的子群,则
H K = K H HK=KH HK = KH 当且仅当
H K HK HK 为
G G G 的子群。
前者推后者只用操演定义,以
h , k h,k h , k 交换为条件容易导出封闭性。后者推前者只用取逆。
命题 11.9.5 :设
H H H 为
G G G 的子群,
K K K 为
G G G 的正规子群,则
H K = K H HK=KH HK = KH 且
H K HK HK 为
G G G 的子群。
对任意子群
K ⊂ G K\subset G K ⊂ G ,定义其
中心化子 为
G G G 的子群
Z G ( K ) : = { g ∈ G : ∀ x ∈ K , g x g − 1 = x } Z_G(K):=\{g\in G:\forall x\in K,gxg^{-1}=x\} Z G ( K ) := { g ∈ G : ∀ x ∈ K , gx g − 1 = x } 。定义其
正规化子 为
G G G 的子群
N G ( K ) : = { g ∈ G : g K g − 1 = K } N_G(K):=\{g\in G:gKg^{-1}=K\} N G ( K ) := { g ∈ G : g K g − 1 = K } 。故命题
11.9.5 条件可以放宽为
H ⊂ N G ( K ) H\subset N_G(K) H ⊂ N G ( K ) 。
命题 11.9.8 (群同态的核) :设
f : G → G ′ f:G\rightarrow G' f : G → G ′ 为群同态,记
ker ( f ) : = { g ∈ G : f ( g ) = 1 G ′ } \ker(f):=\{g\in G:f(g)=1_{G'}\} ker ( f ) := { g ∈ G : f ( g ) = 1 G ′ } 为
f f f 的
核 ,亦有
ker ( f ) ⊲ G \ker(f)\lhd G ker ( f ) ⊲ G 。
由此考虑
N ⊲ G N\lhd G N ⊲ G ,此时
G / N G/N G / N 成群,而商映射
q : G → G / N q:G\rightarrow G/N q : G → G / N 是群同态,有
ker ( q ) = N \ker(q)=N ker ( q ) = N 。此时称
G / N G/N G / N 为
G G G 对
N N N 的商群。
接着研究子群
H , K ⊂ G H,K\subset G H , K ⊂ G 的乘积
H K HK HK 和商的关系,此处要求
H ⊂ N G ( K ) H\subset N_G(K) H ⊂ N G ( K ) 。
命题 11.9.19 :此时有
K ⊲ H K K\lhd HK K ⊲ HK ,
H ∩ K ⊲ H H\cap K\lhd H H ∩ K ⊲ H 而且有群同构
H / ( H ∩ K ) → H K / K H/(H\cap K)\rightarrow HK/K H / ( H ∩ K ) → HK / K ,方式是
h ( H ∩ K ) → h K h(H\cap K)\rightarrow hK h ( H ∩ K ) → h K 。
从
H , K ⊂ N G ( K ) H,K\subset N_G(K) H , K ⊂ N G ( K ) 可见
H K ⊂ N G ( K ) ⊳ K HK\subset N_G(K)\rhd K HK ⊂ N G ( K ) ⊳ K 故
K ⊲ H K K\lhd HK K ⊲ HK 。若
h ∈ H h\in H h ∈ H 而
x ∈ H ∩ K x\in H\cap K x ∈ H ∩ K 则
h x h − 1 hxh^{-1} h x h − 1 一方面由封闭性知属于
H H H ,另一方面其仍然属于
K K K 。
接着处理群同构。定义同态
f : H → H K / K f:H\rightarrow HK/K f : H → HK / K 为包含同态
H ↪ H K H\hookrightarrow HK H ↪ HK 与商同态
H K ↠ H K / K HK\twoheadrightarrow HK/K HK ↠ HK / K 的合成,具体表现为
f ( h ) = h K f(h)=hK f ( h ) = h K 。注意到
f f f 满,而
ker ( f ) = H ∩ K \ker(f)=H\cap K ker ( f ) = H ∩ K 。明所欲证。
定义-命题 11.10.1 (半直积) :设
H H H 和
N N N 为群,
φ : H → A u t ( N ) \varphi:H\rightarrow \mathrm{Aut}(N) φ : H → Aut ( N ) 为群同态;记
h ∈ H h\in H h ∈ H 对
φ \varphi φ 对像为
φ h : N → N \varphi_h:N\rightarrow N φ h : N → N 。在积集
N × H N\times H N × H 上定义二元运算:
( n , h ) ( n ′ , h ′ ) : = ( n φ h ( n ′ ) , h h ′ ) (n,h)(n',h'):=(n\varphi_h(n'),hh') ( n , h ) ( n ′ , h ′ ) := ( n φ h ( n ′ ) , h h ′ )
这给出群结构,称为
H H H 和
N N N 相对于
φ \varphi φ 的半直积。记为
N ⋊ φ H N\rtimes_\varphi H N ⋊ φ H ,它满足:
1 N ⋊ H = ( 1 N , 1 H ) , ( n , h ) − 1 = ( φ h − 1 ( n − 1 ) , h − 1 ) 1_{N\rtimes H}=(1_N,1_H),\quad (n,h)^{-1}=(\varphi_{h^{-1}}(n^{-1}),h^{-1}) 1 N ⋊ H = ( 1 N , 1 H ) , ( n , h ) − 1 = ( φ h − 1 ( n − 1 ) , h − 1 )
同时群
N , H N,H N , H 分别按照
n ↦ ( n , 1 H ) n\mapsto (n,1_H) n ↦ ( n , 1 H ) 和
h ↦ ( 1 N , h ) h\mapsto (1_N,h) h ↦ ( 1 N , h ) 嵌入为
N ⋊ H N\rtimes H N ⋊ H 的子群。而
( n , h ) = ( n , 1 H ) ( 1 N , h ) (n,h)=(n,1_H)(1_N,h) ( n , h ) = ( n , 1 H ) ( 1 N , h ) 对所有
n ∈ N , h ∈ H n\in N,h\in H n ∈ N , h ∈ H 成立。
一个比较好的结果是
N ⊲ N ⋊ φ H N\lhd N\rtimes_\varphi H N ⊲ N ⋊ φ H 即:
( 1 N , h ) ( n , 1 H ) ( 1 N , h ) − 1 = ( φ h ( n ) , 1 H ) (1_N,h)(n,1_H)(1_N,h)^{-1}=(\varphi_h(n),1_H) ( 1 N , h ) ( n , 1 H ) ( 1 N , h ) − 1 = ( φ h ( n ) , 1 H ) 。
先说明半直积的动机。我们欲将
H , N H,N H , N 嵌入一个更大的群
G G G ,使得
N ⊲ G N\lhd G N ⊲ G 而且
G G G 的所有元素可以为一地表为
n h nh nh 。当然,取
φ \varphi φ 为平凡同态时,
N ⋊ φ H N\rtimes_\varphi H N ⋊ φ H 化为直积
N × H N\times H N × H 。
定义-命题 11.10.3 (半直积的内在版本) :设
H H H 和
N N N 为群
G G G 的子群,满足下述条件:
N ⊲ G N\lhd G N ⊲ G 且
G = N H G=NH G = N H 且
N ∩ H = { 1 } N\cap H=\{1\} N ∩ H = { 1 } 。则由
φ h = A d h \varphi_h=\mathrm{Ad}_h φ h = Ad h 给出
N ⋊ A d H N\rtimes_\mathrm{Ad} H N ⋊ Ad H 到
G G G 的同构,映法是
( n , h ) → n h (n,h)\rightarrow nh ( n , h ) → nh 。
11. 群 - 习题选做
3. 设
G G G 为群。(i):证明若
H , K H,K H , K 为
G G G 的子群,
G = H ∪ K G=H\cup K G = H ∪ K ,则必有
G = H G=H G = H 或
G = K G=K G = K 。(ii):给定一族递增子群
G 1 ⊂ G 2 ⊂ ⋯ G_1\subset G_2\subset\cdots G 1 ⊂ G 2 ⊂ ⋯ 证明
⋃ k = 1 ∞ G k \bigcup_{k=1}^{\infty}G_k ⋃ k = 1 ∞ G k 仍为
G G G 的子群。
(i):若非则取
x , y x,y x , y 分别仅属于
H , K H,K H , K 。由
G G G 是群分析
x y xy x y ,而
x y ∉ H ∪ K = G xy\not\in H\cup K=G x y ∈ H ∪ K = G 。
(ii):取
x , y ∈ ⋃ k = 1 ∞ G k x,y\in \bigcup_{k=1}^{\infty}G_k x , y ∈ ⋃ k = 1 ∞ G k ,只需要考察它们首次出现处,导出群所需的性质即可。
4. 设
G G G 是有限半群,而且满足左消去律和右消去律。证明
G G G 是群。
固定
x ∈ G x\in G x ∈ G 取遍
{ x y : y ∈ G } \{xy:y\in G\} { x y : y ∈ G } 没有相同元素,故存在
y ′ y' y ′ 使得
x y ′ = x xy'=x x y ′ = x 。再利用另一侧消去律,有
∀ x ∈ G , x y ′ = x \forall x\in G,xy'=x ∀ x ∈ G , x y ′ = x 。称
y ′ y' y ′ 为左单位元,同理导出右单位元
y ′ ′ y'' y ′′ ,而
y ′ = y ′ ′ y ′ = y ′ ′ y'=y''y'=y'' y ′ = y ′′ y ′ = y ′′ 说明两者为同一元素,由此得到
1 G 1_G 1 G 。逆元同理。
6. 设
a , b a,b a , b 属于群
G G G 。(i):证明若
a b ab ab 是有限阶元素,则
b a ba ba 亦然。此时
o r d ( a b ) = o r d ( b a ) \mathrm{ord}(ab)=\mathrm{ord}(ba) ord ( ab ) = ord ( ba ) 。(ii):举例说明
a , b a,b a , b 有限阶时,
a b ab ab 未必有限阶。
(i):不妨记
k : = o r d ( a b ) k:=\mathrm{ord}(ab) k := ord ( ab ) 则有
( a b ) k = 1 G (ab)^k=1_G ( ab ) k = 1 G 。从而
a ( b a ) k − 1 b = 1 G = a − 1 b − 1 = ( b a ) − 1 a(ba)^{k-1}b=1_G=a^{-1}b^{-1}=(ba)^{-1} a ( ba ) k − 1 b = 1 G = a − 1 b − 1 = ( ba ) − 1 。故
( b a ) k = 1 G (ba)^{k}=1_G ( ba ) k = 1 G 。
(ii):在二维坐标系上定义变换
f : ( x , y ) → ( y , x ) f:(x,y)\rightarrow (y,x) f : ( x , y ) → ( y , x ) 和
g : ( x , y ) → ( y + 1 , x − 1 ) g:(x,y)\rightarrow (y+1,x-1) g : ( x , y ) → ( y + 1 , x − 1 ) 。考察
G = ⟨ f , g ⟩ G=\langle f,g\rangle G = ⟨ f , g ⟩ 注意
f , g f,g f , g 阶数均为
2 2 2 ,但
g f : ( x , y ) → ( x + 1 , y − 1 ) gf:(x,y)\rightarrow(x+1,y-1) g f : ( x , y ) → ( x + 1 , y − 1 ) 非有限阶。
8. 设群
G ≠ { 1 } G\not=\{1\} G = { 1 } 。说明
G G G 没有非平凡真子群的充要条件是
G G G 同构于素数阶循环群。
充分性:
Z / p Z \mathbb{Z}/p\mathbb{Z} Z / p Z 因为阶数为
p p p 当然没有非平凡真子群。必要性:若
G G G 是有限阶,由
11.6.5 立见
∣ G ∣ |G| ∣ G ∣ 为质数。不然,取
σ ≠ 1 G \sigma\not=1_G σ = 1 G ,此处
σ \sigma σ 同样不是有限阶,而考察
⟨ σ 2 ⟩ \langle\sigma^2\rangle ⟨ σ 2 ⟩ 由于不含
σ \sigma σ 便为
G G G 的非平凡真子群,矛盾。
9. 证明对成群
S n \mathfrak{S}_n S n 的中心在
n ≥ 3 n\geq 3 n ≥ 3 时平凡。
从置换环的角度考虑,总能构造非交换反例。
11. 证明若
G / Z G G/Z_G G / Z G 是循环群,则群
G G G 交换。
考虑
x Z G ∈ G / Z G xZ_G\in G/Z_G x Z G ∈ G / Z G 给出
G / Z G G/Z_G G / Z G 的生成元。则
( x Z G ) k = x k Z G (xZ_G)^k=x^kZ_G ( x Z G ) k = x k Z G 由
Z G Z_G Z G 的性质给出。而
G G G 中元素总能写成
x k y x^ky x k y 其中
y ∈ Z G y\in Z_G y ∈ Z G 。交换无非是检查定义。
12. 设
p p p 为素数。证明满足
∣ G ∣ = p 2 |G|=p^2 ∣ G ∣ = p 2 的群
G G G 皆交换。
由
11.6.4 知道
p p p -群
G G G 的中心
Z G Z_G Z G 非平凡。假若
∣ Z G ∣ = p |Z_G|=p ∣ Z G ∣ = p ,则划归到
problem 11. 的情况,
G / Z G G/Z_G G / Z G 由
Z G Z_G Z G 的正规性导致仍然为群。
13. 证明若
G G G 有真子群
H H H 使得
( G : H ) (G:H) ( G : H ) 有限,则存在
N ⊲ G N\lhd G N ⊲ G 使得
N ≠ G N\not=G N = G 而
( G : N ) (G:N) ( G : N ) 有限。
考察群同态
φ : G → ( G / H → G / H ) \varphi:G\rightarrow (G/H\rightarrow G/H) φ : G → ( G / H → G / H ) ,具体方式是
φ g : g → ( x H → g x H ) \varphi_g:g\rightarrow (xH\rightarrow gxH) φ g : g → ( x H → gx H ) 。
由于
( G : H ) (G:H) ( G : H ) 有限
i m ( φ ) \mathrm{im}(\varphi) im ( φ ) 亦有限。令
N = ker ( φ ) N=\ker(\varphi) N = ker ( φ ) 即
N = { g ∈ G : ∀ x , x H = g x H } N=\{g\in G:\forall x,\ xH=gxH\} N = { g ∈ G : ∀ x , x H = gx H } 。那么
( G : N ) (G:N) ( G : N ) 的有限性由
i m ( φ ) \mathrm{im}(\varphi) im ( φ ) 给出,
N N N 的正规性由
ker ( φ ) \ker(\varphi) ker ( φ ) 给出,只需要说明
N ≠ G N\not=G N = G ,这点由
H ≠ G H\not=G H = G 导出。
16. 设有限群
G G G 满足以下条件:对所有
d ∈ Z ≥ 1 d\in \mathbb{Z}_{\geq 1} d ∈ Z ≥ 1 ,集合
{ x ∈ G : x d = 1 } \{x\in G:x^d=1\} { x ∈ G : x d = 1 } 至多只有
d d d 个元素,记
n : = ∣ G ∣ n:=|G| n := ∣ G ∣ 。
(i):说明对于所有
d ∣ n d\mid n d ∣ n ,集合
{ g ∈ G : o r d ( g ) = d } \{g\in G:\mathrm{ord}(g)=d\} { g ∈ G : ord ( g ) = d } 或者是空集,或者有
φ ( d ) \varphi(d) φ ( d ) 个元素。
(ii):基于 (i),说明
G G G 是
n n n 阶循环群。
(i):找到某个
o r d ( g ) = d \mathrm{ord}(g)=d ord ( g ) = d 。此时
g 1 , ⋯ g d g^1,\cdots g^d g 1 , ⋯ g d 都满足题目要求,故最多
d d d 个,因此所有
o r d ( g ) = d \mathrm{ord}(g)=d ord ( g ) = d 都是
g k g^k g k 状元素,个数自然要么为
0 0 0 要么为
φ ( d ) \varphi(d) φ ( d ) 。
(ii):由于
n = ∑ d ∣ n φ ( d ) n=\sum_{d\mid n}\varphi(d) n = ∑ d ∣ n φ ( d ) ,将所有元素按照阶分类,自然也有
n = ∑ d ∣ n ∣ { g ∈ G : o r d ( g ) = d } ∣ n=\sum_{d|n}|\{g\in G:\mathrm{ord}(g)=d\}| n = ∑ d ∣ n ∣ { g ∈ G : ord ( g ) = d } ∣ 。所以 (i) 中空集的 case 不存在。故易找到生成元。
17. 设
F F F 为域,利用上一题的结果,证明
F × F^{\times} F × 的所有有限子群皆为循环群。作为推论,若
F F F 是有限域,则
F × F^{\times} F × 是循环群。
x d − 1 = 0 x^d-1=0 x d − 1 = 0 的解至多
d d d 个。
19. 设群
G G G 的自同构只有恒等,求证
∣ G ∣ ≤ 2 |G|\leq 2 ∣ G ∣ ≤ 2 。
故所有
A d g \mathrm{Ad}_g Ad g 都是恒等,于是
G G G 交换。由此群运算可写作加法。考察自同构
x → − x x\rightarrow -x x → − x ,说明
G G G 中所有元素阶为
2 2 2 ,于是
G G G 同构于
( Z / 2 Z ) n (\mathbb{Z}/2\mathbb{Z})^n ( Z /2 Z ) n (即直接指出
G G G 具有
F 2 \mathbb{F}_2 F 2 -向量空间结构)而换基同构非恒等所以
n = 1 n=1 n = 1 。
23. 证明交换单群
G G G 必然同构于
Z / p Z \mathbb{Z}/p\mathbb{Z} Z / p Z ,其中
p p p 是素数。
说明
G G G 无真子群,否则其一定正规。于是取
∃ σ ∈ G \exist \sigma\in G ∃ σ ∈ G 使得
⟨ σ ⟩ = G \langle \sigma \rangle=G ⟨ σ ⟩ = G ,并令
∣ G ∣ = n |G|=n ∣ G ∣ = n 。若
n = p q n=pq n = pq 考察
∣ ⟨ σ p ⟩ ∣ = q |\langle \sigma^p\rangle|=q ∣ ⟨ σ p ⟩ ∣ = q 导出矛盾。
26. 设
p > q p>q p > q 为两个素数,群
G G G 满足
∣ G ∣ = p q |G|=pq ∣ G ∣ = pq 。
(i):证明存在正规子群
P P P 使得
( G : P ) = q (G:P)=q ( G : P ) = q 。
(ii):证明若
q ∤ p − 1 q\not\mid p-1 q ∣ p − 1 ,则
G G G 是循环群。
(iii):设
G 1 , G 2 G_1,G_2 G 1 , G 2 均为非交换群,且阶均为
p q pq pq ,证明它们同构。
(iv):设
p p p 为奇素数,证明
2 p 2p 2 p 阶非交换群必然同构于
D 2 p D_{2p} D 2 p 。
(i):先由定理
11.6.5 取到一个
∣ ⟨ σ ⟩ ∣ = p |\langle\sigma\rangle|=p ∣ ⟨ σ ⟩ ∣ = p 从而
( G : ⟨ σ ⟩ ) = q (G:\langle\sigma\rangle)=q ( G : ⟨ σ ⟩) = q 。考察同态
A : G → S q A:G\rightarrow \mathfrak{S}_q A : G → S q 映法是
g → ( x ⟨ σ ⟩ → g x ⟨ σ ⟩ ) g\rightarrow (x\langle\sigma\rangle\rightarrow gx\langle\sigma\rangle) g → ( x ⟨ σ ⟩ → gx ⟨ σ ⟩) 。令
P = k e r ( A ) P=\mathrm{ker}(A) P = ker ( A ) 必然正规。另外,
G / P G/P G / P 与
i m ( A ) \mathrm{im}(A) im ( A ) 为同构,而
∣ i m ( A ) ∣ ∣ q ! |\mathrm{im}(A)|\mid q! ∣ im ( A ) ∣ ∣ q ! ,所以
p ∣ ∣ P ∣ p\mid |P| p ∣ ∣ P ∣ 可知
∣ P ∣ = p |P|=p ∣ P ∣ = p 。
用构造同态导出
ker \ker ker 证明特定正规子群存在是比较好用的方法。
(ii):由 (i) 导出
P P P 和
Q = G / P Q=G/P Q = G / P 成群,则
G G G 同构于
P ⋊ A d Q P\rtimes_{\mathrm{Ad}} Q P ⋊ Ad Q 。其中
A d : Q → A u t ( P ) \mathrm{Ad}:Q\rightarrow \mathrm{Aut}(P) Ad : Q → Aut ( P ) ,而
A u t ( Z / p Z ) ≃ ( Z / p Z ) × ≃ Z / ( p − 1 ) Z \mathrm{Aut}(\mathbb{Z}/p\mathbb{Z})\simeq (\mathbb{Z}/p\mathbb{Z})^\times\simeq \mathbb{Z}/(p-1)\mathbb{Z} Aut ( Z / p Z ) ≃ ( Z / p Z ) × ≃ Z / ( p − 1 ) Z 。而
q ∤ p − 1 q\not\mid p-1 q ∣ p − 1 ,所以
A d \mathrm{Ad} Ad 平凡,所有
Q Q Q 都打到
i d P \mathrm{id}_P id P 。由此
G G G 其实同构于
P × Q P\times Q P × Q 。只需要在
P , Q P,Q P , Q 中各取非幺元即可生成
P × Q P\times Q P × Q 。
(iii):仍然有
G G G 同构于半直积
( Z / p Z ) ⋊ φ ( Z / q Z ) (\mathbb{Z}/p\mathbb{Z})\rtimes_\varphi (\mathbb{Z}/q\mathbb{Z}) ( Z / p Z ) ⋊ φ ( Z / q Z ) ,无非是
φ \varphi φ 的取法问题。注意到
Z / q Z ≃ { a ∈ ( Z / p Z ) × : a q = 1 } \mathbb{Z}/q\mathbb{Z}\simeq \{a\in (\mathbb{Z}/p\mathbb{Z})^\times:a^q=1\} Z / q Z ≃ { a ∈ ( Z / p Z ) × : a q = 1 } 。此时
φ \varphi φ 的样式无非只有是
a ↦ ( x ↦ a k x ) a\mapsto (x\mapsto a^kx) a ↦ ( x ↦ a k x ) ,于是 同构的说明对应
a a a 的选取。
(iv):此时
G ≃ ( Z / p Z ) ⋊ φ ( Z / 2 Z ) G\simeq (\mathbb{Z}/p\mathbb{Z})\rtimes_{\varphi}(\mathbb{Z}/2\mathbb{Z}) G ≃ ( Z / p Z ) ⋊ φ ( Z /2 Z ) ,于是由 (iii) 导出同构。
counting (8). 分类所有
8 8 8 阶群。
若
G G G 中有
8 8 8 阶元,则给出
C 8 \mathrm{C}_8 C 8 。
若
G G G 中没有
8 8 8 阶元,但有
4 4 4 阶元
x x x ,则
N = ⟨ x ⟩ N=\langle x\rangle N = ⟨ x ⟩ 因为
( G : H ) = 2 (G:H)=2 ( G : H ) = 2 导致正规。取
y ∉ N y\not\in N y ∈ N 则
G G G 由
x , y x,y x , y 生成,且
y 2 ∈ N y^2\in N y 2 ∈ N 。此处
y 2 y^2 y 2 的阶不大于
2 2 2 。要么
y 2 = 1 y^2=1 y 2 = 1 ,由于
y x y − 1 yxy^{-1} y x y − 1 和
x x x 阶数相等,只能是
y x y − 1 = x yxy^{-1}=x y x y − 1 = x 导致交换群
C 2 × C 4 \mathrm{C}_2\times \mathrm{C}_4 C 2 × C 4 或者
y x y − 1 = x − 1 yxy^{-1}=x^{-1} y x y − 1 = x − 1 得到
D 4 \mathrm{D}_4 D 4 。若
y 2 = x 2 y^2=x^2 y 2 = x 2 。当
y x y − 1 = x yxy^{-1}=x y x y − 1 = x 时时交换群
C 2 × C 4 \mathrm{C}_2\times \mathrm{C}_4 C 2 × C 4 。不然导出另一个非交换群。
若
G G G 中连
4 4 4 阶元都没有,其是交换群:
y x = x ( x y x y ) y = x y yx=x(xyxy)y=xy y x = x ( x y x y ) y = x y (阶为
1 1 1 or
2 2 2 )。故只能是
C 2 × C 2 × C 2 \mathrm{C}_2\times\mathrm{C}_2\times \mathrm{C}_2 C 2 × C 2 × C 2 。
一共五个群,三个交换,两个不交换。
counting (12). 分类所有
12 12 12 阶群。
由 Sylow 第三定理,
3 3 3 阶子群有
1 1 1 or
4 4 4 个,
4 4 4 阶级子群有
1 1 1 or
3 3 3 个。如果
3 3 3 阶子群只有
1 1 1 个那么正规。不然,
4 4 4 个
3 3 3 阶子群占了
9 9 9 个元素,剩下恰好剩一个
4 4 4 阶群。
如果有
3 3 3 阶正规子群
C 3 \mathrm{C}_3 C 3 。(i):
4 4 4 阶子群为
C 4 \mathrm{C}_4 C 4 ,以半直积,同态平凡给出
C 12 \mathrm{C}_{12} C 12 ,同态非平凡给出一个非交换群。(ii):
4 4 4 阶子群为
C 2 × C 2 \mathrm{C}_2\times\mathrm{C}_2 C 2 × C 2 ,同态平凡给出
C 2 × C 2 × C 3 \mathrm{C}_2\times \mathrm{C}_2\times \mathrm{C}_3 C 2 × C 2 × C 3 ,同态非平凡给出两个非交换群。
如果有
4 4 4 阶正规子群。(i):
4 4 4 阶子群为
C 4 \mathrm{C}_4 C 4 ,同态平凡给出
C 12 \mathrm{C}_{12} C 12 ,同态非平凡不可能,因为
A u t ( C 4 ) ≃ C 2 \mathrm{Aut}(\mathrm{C}_4)\simeq \mathrm{C_2} Aut ( C 4 ) ≃ C 2 。(ii):
4 4 4 阶子群为
C 2 × C 2 \mathrm{C}_2\times\mathrm{C}_2 C 2 × C 2 ,其自同构群同构于
G L 2 ( F 2 ) \mathrm{GL}_2(\mathbb{F_2}) GL 2 ( F 2 ) 。同态平凡给出
C 2 × C 2 × C 3 \mathrm{C}_2\times \mathrm{C}_2\times \mathrm{C}_3 C 2 × C 2 × C 3 ,同态非平凡不可能,没有对应矩阵。
一共五个群,两个交换,三个不交换。
12. 模 - 讲义回顾
例 12.1.4 :环
R R R 本身立即成为左
R R R -模。
例 12.1.7 :交换群与
Z \mathbb{Z} Z -模等价,反侧说明只用说明群运算为加法从而交换。
定义 12.1.8 (子模) :取
N N N 为
M M M 的加法子群,其满足
R R R -纯量乘法的封闭性,即为子模。将
R R R 视作
R R R -模时,子模无非是理想。
定义 12.1.10 :若
R R R -模
M M M 能由单个元素生成,亦即存在
x ∈ M x\in M x ∈ M 使得
M = R x M=Rx M = R x ,则称
M M M 为
循环模 。特别地,循环
Z \mathbb{Z} Z -模对应的正是循环群。
注记 12.2.5 (H o m \mathrm{Hom} Hom -模) :若
R R R 是
交换环 ,则模同态集合
H o m ( M , M ′ ) \mathrm{Hom}(M,M') Hom ( M , M ′ ) 的加法群结构升级为
R R R -模。交换的性质是重要的,否则只能赋予
H o m ( M , M ′ ) \mathrm{Hom}(M,M') Hom ( M , M ′ ) 加法群的结构。
练习 12.2.16 :设
R R R 为交换环,将其视同
R R R -模,而
I , I ′ ⊂ R I,I'\subset R I , I ′ ⊂ R 为理想。存在模同构
R / I ≃ R / I ′ R/I\simeq R/I' R / I ≃ R / I ′ 当且仅当
I = I ′ I=I' I = I ′ 。
对所有
R R R -模
M M M 定义
a n n ( M ) : = { t ∈ R , ∀ x ∈ M , t x = 0 } \mathrm{ann}(M):=\{t\in R, \forall x\in M, tx=0\} ann ( M ) := { t ∈ R , ∀ x ∈ M , t x = 0 } 。注意
a n n ( R / I ) = I \mathrm{ann}(R/I)=I ann ( R / I ) = I 而同构的
M M M 模有
a n n \mathrm{ann} ann 相等。
命题 12.3.6 :设
L L L 和
N N N 为
M M M 的子模,使得
M = N ⊕ L M=N\oplus L M = N ⊕ L 。则商同态
q : M → M / N q:M\rightarrow M/N q : M → M / N 限制为同构
q ∣ L : L → ∼ M / N q|_L:L\xrightarrow{\sim}M/N q ∣ L : L ∼ M / N 。由
L = L / ( L ∩ N ) → ∼ ( L + N ) / N = M / N L=L/(L\cap N)\xrightarrow{\sim}(L+N)/N=M/N L = L / ( L ∩ N ) ∼ ( L + N ) / N = M / N 给出。
并非所有子模都能实现为直和项!这点和向量空间的情形迥异。
定义 12.4.1 :设
X X X 为集合,其上的
自由模 定义为直和
R ⊕ X R^{\oplus X} R ⊕ X 。显然
X X X 有自然嵌入
R ⊕ X R^{\oplus X} R ⊕ X 的方式:打到
x ∈ X x\in X x ∈ X 对应的
1 R 1_R 1 R ,剩下为
0 R 0_R 0 R 。即此
R ⊕ X = ⨁ x ∈ X R x R^{\oplus X}=\bigoplus_{x\in X}Rx R ⊕ X = ⨁ x ∈ X R x 。
定义 12.4.3 :设
M M M 为
R R R -模,
S S S 为
M M M 的子集。如果有限和
∑ s ∈ S r s s \sum_{s\in S}r_ss ∑ s ∈ S r s s 为零当且仅当
r s = 0 R r_s=0_R r s = 0 R 则称
S S S 为线性无关子集。
定义-命题 12.4.4 :设
X X X 为
M M M 的子集,以下陈述等价,统计为
M M M 是以
X X X 为
基 的自由模。(i):
X X X 生成
M M M 且线性无关。(ii):每个
m m m 都能唯一表示为
x ∈ X x\in X x ∈ X 的有限和。(iii):
X ↪ M X\hookrightarrow M X ↪ M 给出
R ⊕ X ≃ M R^{\oplus X}\simeq M R ⊕ X ≃ M 。
向量空间总有基,但这点对于一般的环
R R R ,甚至对于整环上的模都不再成立。难点在于前者证明涉及除法,而后者没有这样的方式将基和极大线性无关组等联系 ..
例 12.4.8 :设
R R R 为整环,
M M M 为
R R R -模。若
x ∈ M x\in M x ∈ M 满足
r x = 0 ⟺ r = 0 rx=0\Longleftrightarrow r=0 r x = 0 ⟺ r = 0 ,则称
x x x 无挠 ,否则称
x x x 为
挠元 。自由模
M = R ⊕ X M=R^{\oplus X} M = R ⊕ X 没有非零的挠元,这点只需要考察
∑ x r x x ∈ R ⊕ x \sum_{x}r_xx\in R^{\oplus x} ∑ x r x x ∈ R ⊕ x ,以整环性质导出即得
r x = 0 r_x=0 r x = 0 。
由此有挠元的模非自由。一个例子是
M = R / I M=R/I M = R / I ,立即有
1 + I 1+I 1 + I 被
I I I 零化。推而广之,若
M M M 包含同构于
R / I R/I R / I 的子模,便不是自由模。
非零元无挠不能反推自由:举例明之,
Q \mathbb{Q} Q 构成
Z \mathbb{Z} Z 模。所有
q ∈ Q q\in \mathbb{Q} q ∈ Q 都能写成
q = 2 q ′ q=2q' q = 2 q ′ 的形式,但
m = ∑ x ∈ X r x x m=\sum_{x\in X}r_xx m = ∑ x ∈ X r x x 中(
r x ∈ Z r_x\in \mathbb{Z} r x ∈ Z 考察
Z ⊕ X \mathbb{Z}^{\oplus X} Z ⊕ X )则无此性质。
定义-命题 12.4.9 :
R R R 为交换环,
M M M 为自由模。则
M M M 的任意基大小相等,记为
秩 。
定义 12.5.1 :对任意理想
I ⊂ R I\subset R I ⊂ R 和
R R R -模
M M M ,定义
M M M 的
I I I -挠子模为:
M [ I ] : = { x ∈ M : ∀ t ∈ I , t x = 0 } M[I]:=\{x\in M:\forall t\in I,tx=0\} M [ I ] := { x ∈ M : ∀ t ∈ I , t x = 0 } 。特别地,对于主理想
I = ( h ) I=(h) I = ( h ) 另记
M [ h ] : = M [ ( h ) ] = { x ∈ M : h x = 0 } M[h]:=M[(h)]=\{x\in M:hx=0\} M [ h ] := M [( h )] = { x ∈ M : h x = 0 } ,称之为
M M M 的
h h h -挠子模。
在
R R R 为主理想环的情况下,
( h ) + ( k ) = ( gcd ( h , k ) ) (h)+(k)=(\gcd(h,k)) ( h ) + ( k ) = ( g cd( h , k )) 。关于交的性质
M [ I ] ∩ M [ J ] = M [ I + J ] M[I]\cap M[J]=M[I+J] M [ I ] ∩ M [ J ] = M [ I + J ] 立即化为
M [ h ] ∩ M [ k ] = M [ gcd ( h , k ) ] M[h]\cap M[k]=M[\gcd(h,k)] M [ h ] ∩ M [ k ] = M [ g cd( h , k )] 。
命题 12.5.2 :设
R R R 为主理想环,
M M M 为
R R R -模,而且存在
t ∈ R ∖ { 0 } t\in R\setminus\{0\} t ∈ R ∖ { 0 } 使得
M = M [ t ] M=M[t] M = M [ t ] 。对于
t t t 的不可约分解
p 1 a 1 ⋯ p n a n p_1^{a_1}\cdots p_n^{a_n} p 1 a 1 ⋯ p n a n ,其中
p 1 , ⋯ , p n p_1,\cdots,p_n p 1 , ⋯ , p n 是互不等价的素元,则有直和分解:
M = ⨁ i = 1 n M [ p i a i ] M=\bigoplus_{i=1}^{n}M[p_i^{a_i}] M = i = 1 ⨁ n M [ p i a i ]
只用证明
a , b a,b a , b 互素时
M [ a b ] = M [ a ] ⊕ M [ b ] M[ab]=M[a]\oplus M[b] M [ ab ] = M [ a ] ⊕ M [ b ] :由
u a + v b = 1 ua+vb=1 u a + v b = 1 和
gcd ( a , b ) = 1 \gcd(a,b)=1 g cd( a , b ) = 1 导出。
一般而言,令
M [ p ∞ ] = ⋃ n = 1 ∞ M [ p n ] M[p^\infty]=\bigcup_{n=1}^{\infty}M[p^n] M [ p ∞ ] = ⋃ n = 1 ∞ M [ p n ] 是
M M M 的子模。在相同的前提下,上述结论也可以表为:
M = ⨁ p : 素元 / ∼ M [ p ∞ ] M=\bigoplus_{p:素元/\sim}M[p^\infty] M = p : 素元 / ∼ ⨁ M [ p ∞ ]
引理 12.5.3 :设
R R R 为主理想环,
t ∈ R ∖ { 0 } t\in R\setminus\{0\} t ∈ R ∖ { 0 } ,而
p p p 是
R R R 的素元。对于
p a ∣ t p^a\mid t p a ∣ t 有
( R / ( t ) ) [ p a ] ≃ R / ( p a ) (R/(t))[p^a]\simeq R/(p^a) ( R / ( t )) [ p a ] ≃ R / ( p a ) 。
命
s : = t / p a s:=t/p^a s := t / p a 。对于
x ∈ R x\in R x ∈ R ,条件
x + ( t ) ∈ ( R / ( t ) ) [ p a ] x+(t)\in (R/(t))[p^a] x + ( t ) ∈ ( R / ( t )) [ p a ] 等价于存在
y ∈ R y\in R y ∈ R 使得
p a x = t y p^ax=ty p a x = t y ,从而
x = s y x=sy x = sy 。于是
( R / ( t ) ) [ p a ] = ( s ) / ( t ) (R/(t))[p^a]=(s)/(t) ( R / ( t )) [ p a ] = ( s ) / ( t ) 。再考察
R R R 到
( s ) / ( t ) (s)/(t) ( s ) / ( t ) 的模同态
y ↦ s y + ( t ) y\mapsto sy+(t) y ↦ sy + ( t ) ,显然满,而核是
( p a ) (p^a) ( p a ) ,从而
R / ( p a ) ≃ ( s ) / ( t ) R/(p^a)\simeq(s)/(t) R / ( p a ) ≃ ( s ) / ( t ) 。
最后引进两则适用于任意整环的概念。
定义 12.5.4 :设
R R R 为任意整环,
M M M 为
R R R -模。记
M M M 的所有挠元所成子集为
M t o r M_{\mathrm{tor}} M tor ,它是
M M M 的子模,称为
M M M 的
挠子模 。商模
M t f = M / M t o r M_{\mathrm{tf}}=M/M_{\mathrm{tor}} M tf = M / M tor 称为
M M M 的
无挠商 。
命题 12.5.6 :将整环
R R R 视同
R R R -模,设
x ∈ R ∖ R t o r x\in R\setminus R_{\mathrm{tor}} x ∈ R ∖ R tor ,则有
R R R -模同构
φ : R → ∼ R x \varphi:R\xrightarrow{\sim} Rx φ : R ∼ R x 。其满性显然,单性考察
r ∈ ker ( φ ) r\in \ker(\varphi) r ∈ ker ( φ ) 指出
x ∈ M [ r ] x\in M[r] x ∈ M [ r ] 。
推论 12.5.7 :设
R R R 为主理想环,
R R R -模
M M M 满足
M = M t o r M=M_{\mathrm{tor}} M = M tor 。则:(i):对所有有限生成子模
M 0 ⊂ M M_0\subset M M 0 ⊂ M 皆存在
t ∈ R ∖ { 0 } t\in R\setminus\{0\} t ∈ R ∖ { 0 } 使得
M 0 = M 0 [ t ] M_0=M_0[t] M 0 = M 0 [ t ] 。(ii):
M = ⨁ p : 素元 / ∼ M [ p ∞ ] M=\bigoplus_{p:素元/\sim}M[p^{\infty}] M = ⨁ p : 素元 / ∼ M [ p ∞ ] 。
(i) 中有限是必要的,直接拿出有限个生成元就可以得到
t t t 。(ii) 先说明
x x x 总落在右侧:令
M 0 = R x M_0=Rx M 0 = R x 则 (i) 和
12.5.2 说明之。然后说明右侧无非平凡交:设有互不等价的素元
p 1 , ⋯ , p n p_1,\cdots,p_n p 1 , ⋯ , p n 和等式
∑ i = 1 n r i x i = 0 \sum_{i=1}^{n}r_ix_i=0 ∑ i = 1 n r i x i = 0 ,其中
r i ∈ R , x i ∈ M [ p i ∞ ] r_i\in R,x_i\in M[p_i^\infty] r i ∈ R , x i ∈ M [ p i ∞ ] 。命
M 0 = ∑ i = 1 n R x i M_0=\sum_{i=1}^{n}Rx_i M 0 = ∑ i = 1 n R x i 。此时
x ∈ M 0 [ p i ∞ ] x\in M_0[p_i^\infty] x ∈ M 0 [ p i ∞ ] 。再从 (i) 配合
12.5.2 给出的直和分解说明
r i = 0 r_i=0 r i = 0 。
接下来的主角是主理想环。
引理 12.6.1 :设
E E E 为秩为
n ∈ Z ≥ 0 n\in\mathbb{Z}_{\geq 0} n ∈ Z ≥ 0 的自由
R R R -模,则
E E E 的任意子模
N N N 仍是自由
R R R -模,其秩
≤ n \leq n ≤ n 。
对
n n n 递归。由于
n = 0 n=0 n = 0 的情形平凡,以下设
n ≥ 1 n\geq 1 n ≥ 1 。首先观察到若视
R R R 为
R R R -模,则对于任意
R R R -模
M M M 和同态
λ : M → R \lambda:M\rightarrow R λ : M → R ,其像
λ ( M ) \lambda(M) λ ( M ) 总是
R R R 的理想。
任取
E E E 的基
f 1 , ⋯ , f n f_1,\cdots,f_n f 1 , ⋯ , f n ,定义
E ′ : = ⨁ i = 2 n R f i E':=\bigoplus_{i=2}^{n}Rf_i E ′ := ⨁ i = 2 n R f i 。考察对第一个坐标投影的同态
p 1 p_1 p 1 ,则
p 1 ( N ) p_1(N) p 1 ( N ) 表作
( d ) , d ∈ R (d),d\in R ( d ) , d ∈ R 。若
d = 0 d=0 d = 0 则
N ⊂ E ′ N\subset E' N ⊂ E ′ ,以下假设
d ≠ 0 d\not=0 d = 0 。
取
x ∈ N x\in N x ∈ N 使得
p 1 ( x ) = d p_1(x)=d p 1 ( x ) = d 。对于任意
y ∈ N y\in N y ∈ N ,将其按照
f i f_i f i 展开,以
x x x 消元,立即得到
N = R x + N ′ N=Rx+N' N = R x + N ′ (
N ′ : = E ′ ∩ N N':=E'\cap N N ′ := E ′ ∩ N )。而主理想环是整环,二者交为
{ 0 } \{0\} { 0 } ,实际为直和。对
N ′ ⊂ E ′ N'\subset E' N ′ ⊂ E ′ 递归。又因为
x ≠ 0 x\not=0 x = 0 可知
x x x 无挠,从而
R x ≃ R Rx\simeq R R x ≃ R 。
定理 12.6.3 (主理想环上的有限生成模分类) :设
R R R 为主理想环,
M M M 为有限生成
R R R -模,则有同构:
M ≃ R / I 1 ⊕ ⋯ R / I k ⊕ E M\simeq R/I_1\oplus \cdots R/I_k\oplus E M ≃ R / I 1 ⊕ ⋯ R / I k ⊕ E
其中
k ∈ Z ≥ 0 k\in \mathbb{Z}_{\geq 0} k ∈ Z ≥ 0 而
I 1 ⊃ ⋯ ⊃ I k I_1\supset \cdots\supset I_k I 1 ⊃ ⋯ ⊃ I k 是
R R R 中一列非零真理想,
E E E 是有限生成自由
R R R -模。它们具有唯一性。以
I = { 0 } I=\{0\} I = { 0 } 补全
E E E 的部分,则称
I 1 ⊃ ⋯ ⊃ I k ⊃ { 0 } ⋯ I_1\supset\cdots\supset I_k\supset \{0\}\cdots I 1 ⊃ ⋯ ⊃ I k ⊃ { 0 } ⋯ 为
M M M 的
不变因子 ,它们由
M M M 的同构类唯一确定。
引理 12.6.4 :设
N N N 为主理想环
R R R 上的自由模,秩为
n ∈ Z ≥ 0 n\in \mathbb{Z}_{\geq 0} n ∈ Z ≥ 0 ,而
N N N 为其子模。则存在
E E E 的基
f 1 , ⋯ , f n f_1,\cdots,f_n f 1 , ⋯ , f n 以及
R R R 的一列元素
d 1 ∣ ⋯ ∣ d n d_1\mid\cdots\mid d_n d 1 ∣ ⋯ ∣ d n 使得若取
0 ≤ r ≤ n 0\leq r\leq n 0 ≤ r ≤ n 使
d j = 0 ⟺ j > r d_j=0\Longleftrightarrow j>r d j = 0 ⟺ j > r 。则元素
d 1 f 1 , ⋯ , d r f r d_1f_1,\cdots,d_rf_r d 1 f 1 , ⋯ , d r f r 构成
N N N 的基。
上面两则叙述的证明篇幅过长,就此跳过。
亦由
M M M 分解为
M [ p ∞ ] M[p^\infty] M [ p ∞ ] 的直和(将
M M M 划归到
M t o r M_{\mathrm{tor}} M tor 的场景,追加项无非是
E E E )。则
M [ p ∞ ] M[p^\infty] M [ p ∞ ] 按照不变因子做分解,由此得到一系列资料
p b 1 ( p ) , p b 2 ( p ) , ⋯ p^{b_1(p)},p^{b_2(p)},\cdots p b 1 ( p ) , p b 2 ( p ) , ⋯ 称为
M M M 的
初等因子 。两者之联系由
R / ( p q ) ≃ ( R / ( p ) ) ⊕ ( R / ( q ) ) R/(pq)\simeq (R/(p))\oplus (R/(q)) R / ( pq ) ≃ ( R / ( p )) ⊕ ( R / ( q )) 提示。
推论 12.6.5 (有限生成交换群的结构定理) :设
A A A 为有限生成交换群,群运算表作加法,则有同构:
A ≃ Z / d 1 Z ⊕ ⋯ ⊕ Z / d k Z ⊕ Z ⊕ m A\simeq \mathbb{Z}/d_1\mathbb{Z}\oplus\cdots\oplus\mathbb{Z}/d_k\mathbb{Z}\oplus \mathbb{Z}^{\oplus m} A ≃ Z / d 1 Z ⊕ ⋯ ⊕ Z / d k Z ⊕ Z ⊕ m
其中
d 1 ∣ ⋯ ∣ d k d_1\mid \cdots\mid d_k d 1 ∣ ⋯ ∣ d k 而
d 1 > 1 d_1>1 d 1 > 1 。
定义-命题 12.7.2 :设
R R R 为交换环,命
G L ( n , R ) \mathrm{GL}(n,R) GL ( n , R ) 为所有满足
det P ∈ R × \det P\in R^{\times} det P ∈ R × 的
P ∈ M n × n ( R ) P\in \mathrm{M}_{n\times n}(R) P ∈ M n × n ( R ) 所成的集合。实际等价于
M n × n ( R ) × \mathrm{M}_{n\times n}(R)^{\times} M n × n ( R ) × 。
R R R -自由模的基可以通过此处定义的
P P P 做基变换。
现在考虑交换环
R R R 上的秩
n n n 的自由
R R R -模
E E E 以及其有限生成子模
N N N 。选定
E E E 的基和
N N N 的生成元后,所得唯一确定矩阵
A = M n × m ( R ) A=\mathrm{M}_{n\times m}(R) A = M n × m ( R ) 。关于
N ⊂ E N\subset E N ⊂ E 的联系实际由
A A A 关于
G L ( ∗ , R ) \mathrm{GL}(*,R) GL ( ∗ , R ) 的双边乘法轨道导出。
定理 12.7.6 (H. J. S. Smith) :设
R R R 或者是
Z \mathbb{Z} Z ,或者是某个域上的一元多项式环。给定
A ∈ M n × m ( R ) A\in\mathrm{M}_{n\times m}(R) A ∈ M n × m ( R ) ,存在
P ∈ G L ( m , R ) P\in\mathrm{GL}(m,R) P ∈ GL ( m , R ) 和
Q ∈ G L ( n , R ) Q\in\mathrm{GL}(n,R) Q ∈ GL ( n , R ) 使得:
A = Q ⋅ d i a g ( d 1 , d 2 , ⋯ ) ⋅ P A=Q\cdot\mathrm{diag}(d_1,d_2,\cdots)\cdot P A = Q ⋅ diag ( d 1 , d 2 , ⋯ ) ⋅ P
其中
d 1 ∣ d 2 ∣ ⋯ ∣ d min { n , m } d_1\mid d_2\mid \cdots \mid d_{\min\{n,m\}} d 1 ∣ d 2 ∣ ⋯ ∣ d m i n { n , m } 。此处
d i a g \mathrm{diag} diag 非严格记号,仅用以说明
d i d_i d i 落在对角线上。同时,这些
d i d_i d i 可以用
R × R^\times R × 调整,因为系数容易并入
P , Q P,Q P , Q 。
12. 模 - 习题选做
2. 说明
Q \mathbb{Q} Q 作为
Z \mathbb{Z} Z -模无法分解为两个非零子模的直和。
设
Q = A ⊕ B \mathbb{Q}=A\oplus B Q = A ⊕ B ,现赋予
A , B A,B A , B 以
Q \mathbb{Q} Q -向量空间的结构:若
p q a = b \frac{p}{q}a=b q p a = b 则
p a = q b pa=qb p a = q b 违背
Z \mathbb{Z} Z -模上的分解。从而
A , B A,B A , B 对
Q \mathbb{Q} Q 中的乘法封闭。而
Q ≃ Q ⊕ Q \mathbb{Q}\simeq \mathbb{Q}\oplus \mathbb{Q} Q ≃ Q ⊕ Q 不可能。
5.
pass
6. 设
M , M ′ , M ′ ′ M,M',M'' M , M ′ , M ′′ 为主理想环
R R R 上的有限生成模。证明:(i):若
M ⊕ M ′ ≃ M ⊕ M ′ ′ M\oplus M'\simeq M\oplus M'' M ⊕ M ′ ≃ M ⊕ M ′′ 则
M ′ ≃ M ′ ′ M'\simeq M'' M ′ ≃ M ′′ 。(ii):若存在
n ∈ Z ≥ 1 n\in \mathbb{Z}_{\geq 1} n ∈ Z ≥ 1 使得
M ⊕ n ≃ ( M ′ ) ⊕ n M^{\oplus n}\simeq (M')^{\oplus n} M ⊕ n ≃ ( M ′ ) ⊕ n 则
M ≃ M ′ M\simeq M' M ≃ M ′ 。
检查
M , M ′ , M ′ ′ M,M',M'' M , M ′ , M ′′ 的不变因子即可。
7. 分类所有阶为
100000 100000 100000 的交换群;共有
49 49 49 个等价类。
初等因子讨论
2 5 , 5 5 2^5,5^5 2 5 , 5 5 ,导出
7 × 7 = 49 7\times 7=49 7 × 7 = 49 。
10. 设
R R R 为交换环而
M M M 为秩
n n n 自由
R R R -模,
n ∈ Z ≥ 1 n\in \mathbb{Z}_{\geq 1} n ∈ Z ≥ 1 。证明若元素
x 1 , ⋯ , x n ∈ M x_1,\cdots,x_n\in M x 1 , ⋯ , x n ∈ M 生成
M M M ,则它们是
M M M 的基。
有
φ : R n ↠ M \varphi:R^n\twoheadrightarrow M φ : R n ↠ M 即
φ ( r 1 , ⋯ , r n ) = ∑ i = 1 n r i x i \varphi(r_1,\cdots,r_n)=\sum_{i=1}^{n}r_ix_i φ ( r 1 , ⋯ , r n ) = ∑ i = 1 n r i x i 。另外由于
M M M 秩
n n n 有同构
ψ : M → ∼ R n \psi:M\xrightarrow{\sim}R^n ψ : M ∼ R n 。从而
ψ φ ∈ E n d ( R n ) \psi\varphi\in\mathrm{End}(R^n) ψ φ ∈ End ( R n ) 是满射,当然可逆。从而
φ \varphi φ 可逆,从而
k e r ( φ ) = ( 0 , ⋯ , 0 ) \mathrm{ker}(\varphi)=(0,\cdots,0) ker ( φ ) = ( 0 , ⋯ , 0 ) 也就是
x 1 , ⋯ , x n x_1,\cdots,x_n x 1 , ⋯ , x n 线性无关,自然为基。
13. 标准型 - 讲义回顾
引理 13.1.1 :设
V V V 为
F F F -向量空间,指定
T ∈ E n d ( V ) T\in\mathrm{End}(V) T ∈ End ( V ) 等价于将
V V V 升级为
F [ X ] F[X] F [ X ] -模,方式是要求
F [ X ] F[X] F [ X ] 的纯量乘法满足
X v = T ( v ) Xv=T(v) X v = T ( v ) 。
进一步,若
F [ X ] F[X] F [ X ] -模
V V V 和
V ′ V' V ′ 分别对应
T ∈ E n d ( V ) T\in\mathrm{End}(V) T ∈ End ( V ) 和
T ′ ∈ E n d ( V ′ ) T'\in\mathrm{End}(V') T ′ ∈ End ( V ′ ) ,则所有
F [ X ] F[X] F [ X ] -模同态
φ : V → V ′ \varphi:V\rightarrow V' φ : V → V ′ 和
{ φ ∈ H o m ( V , V ′ ) : T ′ φ = φ T } \{\varphi\in\mathrm{Hom}(V,V'):T'\varphi=\varphi T\} { φ ∈ Hom ( V , V ′ ) : T ′ φ = φT } 一一对应。交换图表指明。
标准型的目标是给矩阵的共轭组提供描述。在可对角化的子问题里面,分类无非对应特征值的计算。对于非对角化的情形,需要更广泛的讨论。
矩阵版本问题 :记共轭关系为
A ∼ B A\sim B A ∼ B 。问题在于研究商集
M n × n ( F ) / ∼ \mathrm{M}_{n\times n}(F)/\sim M n × n ( F ) / ∼ 。
线性映射版本问题 :考虑形如
( V , T ) (V,T) ( V , T ) 的资料。若存在前文的
φ \varphi φ 即构成
( V , T ) , ( V ′ , T ′ ) (V,T),(V',T') ( V , T ) , ( V ′ , T ′ ) 的等价。
模论版本问题 :在同构意义下分类所有
n n n 维
F [ X ] F[X] F [ X ] -模。
三个问题等价。矩阵
A A A 指明
( F n , A ) (F^n,A) ( F n , A ) ,其余的
V V V 无非换基。研究
( F n , A ) (F^n,A) ( F n , A ) 与
( F n , B ) (F^n,B) ( F n , B ) 的联系时所考虑的无非是
B P = P A BP=PA BP = P A 的换基矩阵
P P P 。资料
( V , T ) (V,T) ( V , T ) 直接指明
V V V 由
T T T 升级的
F [ X ] F[X] F [ X ] -模。
命题 13.2.2 :分块对角矩阵
d i a g ( A 1 , ⋯ , A k ) \mathrm{diag}(A_1,\cdots,A_k) diag ( A 1 , ⋯ , A k ) 对应
F [ X ] F[X] F [ X ] -模
M 1 ⊕ ⋯ ⊕ M k M_1\oplus\cdots\oplus M_k M 1 ⊕ ⋯ ⊕ M k 。
A i A_i A i 与
M i M_i M i 是一一对应的。
命题 13.3.1 设
f = c 0 + ⋯ + c n − 1 X n − 1 + X n ∈ F [ X ] f=c_0+\cdots+c_{n-1}X^{n-1}+X^n\in F[X] f = c 0 + ⋯ + c n − 1 X n − 1 + X n ∈ F [ X ] 。对于
F [ X ] F[X] F [ X ] -模
F [ X ] / ( f ) F[X]/(f) F [ X ] / ( f ) ,取特定的有序基
1 , X , ⋯ , X n − 1 1,X,\cdots,X^{n-1} 1 , X , ⋯ , X n − 1 对
( f ) (f) ( f ) 对陪集,则模对应的矩阵为友矩阵:
C f = ( 0 0 ⋯ 0 − c 0 1 0 ⋯ 0 − c 1 0 1 ⋯ 0 − c 2 ⋮ ⋱ ⋮ 0 0 ⋯ 1 − c n − 1 ) C_f=\begin{pmatrix}0&0&\cdots&0&-c_0\\1&0&\cdots&0&-c_1\\0&1&\cdots&0&-c_2\\\vdots&&\ddots&&\vdots\\0&0&\cdots&1&-c_{n-1}\end{pmatrix} C f = 0 1 0 ⋮ 0 0 0 1 0 ⋯ ⋯ ⋯ ⋱ ⋯ 0 0 0 1 − c 0 − c 1 − c 2 ⋮ − c n − 1
定理 13.3.2 (有理标准型) :设
n ∈ Z ≥ 1 n\in \mathbb{Z}_{\geq 1} n ∈ Z ≥ 1 而
A ∈ M n × n ( F ) A\in\mathrm{M}_{n\times n}(F) A ∈ M n × n ( F ) ,存在唯一一列前后
整除 的非常数首一多项式
f 1 ∣ ⋯ ∣ f k f_1\mid\cdots\mid f_k f 1 ∣ ⋯ ∣ f k ,使得
∑ i = 1 k deg f i = n \sum_{i=1}^{k}\deg f_i=n ∑ i = 1 k deg f i = n 而
A A A 共轭于
d i a g ( C f 1 , ⋯ , C f k ) \mathrm{diag}(C_{f_1},\cdots,C_{f_k}) diag ( C f 1 , ⋯ , C f k ) 。称之为
A A A 的
有理标准型 ,而
f 1 , ⋯ , f k f_1,\cdots,f_k f 1 , ⋯ , f k 称为
A A A 的不变因子。
只需要考察
A A A 对应的
F [ X ] F[X] F [ X ] -模
M M M ,通过结构定理给出的直和分解。注意到
E E E 即"自由"的部分是不存在的,因为
M M M 侧有限维,对比维数可知。
推论 13.3.3 :设
A ∈ M n × n ( F ) A\in\mathrm{M}_{n\times n}(F) A ∈ M n × n ( F ) 的不变因子
f 1 ∣ ⋯ ∣ f k f_1\mid\cdots\mid f_k f 1 ∣ ⋯ ∣ f k ,则:(i):
A A A 的极小多项式
M i n A = f k \mathrm{Min}_A=f_k Min A = f k 。(ii):
A A A 的特征多项式
C h a r A = ∏ i = 1 k f i \mathrm{Char}_A=\prod_{i=1}^{k}f_i Char A = ∏ i = 1 k f i 。
从模论角度,
( M i n A ) = { t ∈ F [ x ] : ∀ x ∈ M , t x = 0 } (\mathrm{Min}_A)=\{t\in F[x]:\forall x\in M,tx=0\} ( Min A ) = { t ∈ F [ x ] : ∀ x ∈ M , t x = 0 } 。可见确实是
( f k ) (f_k) ( f k ) 。特征多项式的部分由友矩阵的情况直接导出。
另一方面,若是以初等因子的版本推导,便得到
f k f_k f k 的所有不可约因子作为子问题给出的有理标准型的分块对角矩阵。
关于计算,取定资料
( V , T ) (V,T) ( V , T ) ,我们的目的是构造
V V V 对应的同构模的结构。取
V V V 的基
v 1 , ⋯ , v n v_1,\cdots,v_n v 1 , ⋯ , v n ,定义秩
n n n 自由
F [ X ] F[X] F [ X ] -模
F [ X ] ⊕ n F[X]^{\oplus n} F [ X ] ⊕ n 配备标准基
e 1 , ⋯ , e n e_1,\cdots,e_n e 1 , ⋯ , e n 。现在考虑
F [ X ] F[X] F [ X ] -模的同态:
φ : F [ x ] ⊕ n → V ∑ i = 1 n r i e i ↦ ∑ i = 1 n r i ( T ) ⋅ v i \begin{aligned}
\varphi:&F[x]^{\oplus n}\rightarrow V\\
&\sum_{i=1}^{n}r_ie_i\mapsto \sum_{i=1}^{n}r_i(T)\cdot v_i
\end{aligned} φ : F [ x ] ⊕ n → V i = 1 ∑ n r i e i ↦ i = 1 ∑ n r i ( T ) ⋅ v i
同态
φ \varphi φ 显然满。另一方面,设
A A A 是
T T T 对应的矩阵,定义
F [ X ] ⊕ n F[X]^{\oplus n} F [ X ] ⊕ n 的一列元素:
x j : = X e j − ∑ i = 1 n a i j e i , 1 ≤ j ≤ n x_j:=Xe_j-\sum_{i=1}^{n}a_{ij}e_i,\quad 1\leq j\leq n x j := X e j − i = 1 ∑ n a ij e i , 1 ≤ j ≤ n
引理 13.4.1 :同态
φ \varphi φ 的核为
N = ⟨ x 1 , ⋯ , x n ⟩ N=\langle x_1,\cdots,x_n\rangle N = ⟨ x 1 , ⋯ , x n ⟩ 。
此时
N N N 的生成元
x 1 , ⋯ , x n x_1,\cdots,x_n x 1 , ⋯ , x n 由
F [ X ] ⊕ n F[X]^{\oplus n} F [ X ] ⊕ n 的标准基施加矩阵
X ⋅ 1 n × n − A X\cdot1_{n\times n}-A X ⋅ 1 n × n − A 而来。按照
12.7.6 给出
X ⋅ 1 n × n − A = Q ⋅ d i a g ( d 1 , ⋯ , d n ) ⋅ P X\cdot 1_{n\times n}-A=Q\cdot\mathrm{diag}(d_1,\cdots,d_n)\cdot P X ⋅ 1 n × n − A = Q ⋅ diag ( d 1 , ⋯ , d n ) ⋅ P 。意谓换基以后
X X X 的生成元由
d i e i d_ie_i d i e i 给出。于是自然:
V ≃ F [ X ] ⊕ n / N ≃ ⨁ i = 1 n F [ X ] / ( d i ) V\simeq F[X]^{\oplus n}/N\simeq \bigoplus_{i=1}^{n}F[X]/(d_i) V ≃ F [ X ] ⊕ n / N ≃ i = 1 ⨁ n F [ X ] / ( d i )
即
d 1 ∣ ⋯ ∣ d n d_1\mid\cdots\mid d_n d 1 ∣ ⋯ ∣ d n 给出
F [ X ] F[X] F [ X ] -模的不变因子。
命题 13.4.5 :对于所有
A , B ∈ M n × n ( F ) A,B\in\mathrm{M}_{n\times n}(F) A , B ∈ M n × n ( F ) ,以下陈述等价:(i):
A A A 和
B B B 在
M n × n ( F ) \mathrm{M}_{n\times n}(F) M n × n ( F ) 中共轭。(ii):
X ⋅ 1 n × n − A X\cdot1_{n\times n}-A X ⋅ 1 n × n − A 和
X ⋅ 1 n × n − B X\cdot1_{n\times n}-B X ⋅ 1 n × n − B 在
M n × n ( F [ X ] ) \mathrm{M}_{n\times n}(F[X]) M n × n ( F [ X ]) 中相抵。
Jordan 标准型是有理标准型在
C h a r A \mathrm{Char}_A Char A 分裂时的特殊情形。以 Jordan 块做对角元。其本质无非是有理标准型的初等因子版本,此时每个不可约多项式都形如
X − λ X-\lambda X − λ 。
命题 13.5.3 :设
dim V = n \dim V=n dim V = n ,而
T ∈ E n d ( V ) T\in\mathrm{End}(V) T ∈ End ( V ) 。以下陈述相互等价:(i):
T T T 幂零。(ii):存在
k ≤ n k\leq n k ≤ n 使得
M i n T = X k \mathrm{Min}_T=X^k Min T = X k 。(iii):
C h a r T = X n \mathrm{Char}_T=X^n Char T = X n 。(iv):
V = V [ 0 ] V=V_{[0]} V = V [ 0 ] 。
练习 13.5.8 :设
n ∈ Z ≥ 2 n\in \mathbb{Z}_{\geq 2} n ∈ Z ≥ 2 ,
λ ∈ F \lambda\in F λ ∈ F 而
A ∈ M n × n ( F ) A\in\mathrm{M}_{n\times n}(F) A ∈ M n × n ( F ) 是上 / 下三角矩阵,对角元为
λ \lambda λ 。
A A A 共轭于
J n ( λ ) J_n(\lambda) J n ( λ ) 的充要条件是次对角线元素之积可逆。
处理上三角版本。首先平移化到
λ = 0 \lambda=0 λ = 0 ,此时
A A A 幂零。而
A A A 共轭于
J n ( 0 ) J_n(0) J n ( 0 ) 当且仅当
A A A 的幂零指数为
n n n 。研究标准基被
A A A 作用产生的变化即可。
引理 13.6.1 :设
V V V 是
n n n 维
F F F -向量空间,
T ∈ E n d ( V ) T\in\mathrm{End}(V) T ∈ End ( V ) 幂零。(i):在
T T T 的 Jordan 标准型中,Jordan 块的总数为
n − r k ( T ) n-\mathrm{rk}(T) n − rk ( T ) 。(ii):对于每个
d ≥ 1 d\geq 1 d ≥ 1 ,标准型中
d × d d\times d d × d Jordan 块的个数
N ( d ) = r k ( T d + 1 ) + r k ( T d − 1 ) − 2 r k ( T d ) N(d)=\mathrm{rk}(T^{d+1})+\mathrm{rk}(T^{d-1})-2\mathrm{rk}(T^d) N ( d ) = rk ( T d + 1 ) + rk ( T d − 1 ) − 2 rk ( T d ) 。特征值
λ \lambda λ 无非意味着平移。
对于特征值
λ \lambda λ 的大小为
d d d 的 Jordan 块,所给出的基 Jordan Chain
x 1 ⋯ , x d x_1\cdots,x_d x 1 ⋯ , x d 满足
( X − λ ) x i = x i + 1 (X-\lambda)x_i=x_{i+1} ( X − λ ) x i = x i + 1 以及
( X − λ ) x d = 0 (X-\lambda)x_d=0 ( X − λ ) x d = 0 。关于所有为特征值
λ \lambda λ 的 Jordan 块的基需要从最高维
ker \ker ker 空间的基解起,得到若干条 Jordan Chain 。
定理 7.4.8 (加性 Jordan-Chevalley 分解) :考虑
T ∈ E n d ( V ) T\in\mathrm{End}(V) T ∈ End ( V ) 并假设
C h a r T \mathrm{Char}_T Char T 分裂。存在唯一一对
S , N ∈ E n d ( V ) S,N\in\mathrm{End}(V) S , N ∈ End ( V ) 使得:
S S S 可对角化,
N N N 幂零,
T = S + N T=S+N T = S + N 而
S N = N S SN=NS SN = NS 。此外,存在
f , g ∈ F [ X ] f,g\in F[X] f , g ∈ F [ X ] 使得
S = f ( T ) S=f(T) S = f ( T ) 而
N = g ( T ) N=g(T) N = g ( T ) 。当
T T T 可逆时
S S S 可逆。
考察 Jordan 标准型即可。
f f f 的构造对于每个 Jordan 块即是
f ≡ λ i ( m o d ( X − λ i ) n ) f\equiv \lambda_i\pmod{(X-\lambda_i)^n} f ≡ λ i ( mod ( X − λ i ) n ) 。
定理 7.4.9 (乘性 Jordan-Chevalley 分解) :设
T ∈ E n d ( V ) T\in\mathrm{End}(V) T ∈ End ( V ) 可逆而
C h a r T \mathrm{Char}_T Char T 分裂,存在唯一一对可逆之
S , U ∈ E n d ( V ) S,U\in\mathrm{End}(V) S , U ∈ End ( V ) 使得:
S S S 可对角化,
U − i d V U-\mathrm{id}_V U − id V 幂零,
S U = T = U S SU=T=US S U = T = U S 。此外,存在
f , g ∈ F [ x ] f,g\in F[x] f , g ∈ F [ x ] 使得
S = f ( T ) S=f(T) S = f ( T ) 而
U = g ( T ) U=g(T) U = g ( T ) 。
先取加性分解
T = S + N T=S+N T = S + N ,命
U : = i d V + S − 1 N U:=\mathrm{id}_V+S^{-1}N U := id V + S − 1 N 。
13. 标准型 - 习题选做
3. 说明
A ∈ M n × n ( F ) A\in\mathrm{M}_{n\times n}(F) A ∈ M n × n ( F ) 总和它的转置
t A ^tA t A 共轭。依次说明当
T ∈ E n d ( V ) T\in\mathrm{End}(V) T ∈ End ( V ) 选定,无论在 Jordan 标准型中采用上三角 / 下三角块,给出的资料是相同的。
以有理标准型化到
A = C f A=C_f A = C f 的情况。此时
M i n C f = C h a r C f \mathrm{Min}_{C_f}=\mathrm{Char}_{C_f} Min C f = Char C f 且
t C f ^tC_f t C f 也满足相同的性质,它们共同指向了多项式
f f f 。由此即得共轭。
另一种做法是,由于扩域不影响共轭,取扩域
E E E 使得
C h a r A \mathrm{Char}_A Char A 分裂,然后以 Jordan 标准型化到 Jordan 块的情况,从而化到证明
J d ( 0 ) ∼ t J d ( 0 ) J_d(0)\sim {}^tJ_d(0) J d ( 0 ) ∼ t J d ( 0 ) ,从基的角度易明。
7. 具体对所有
d , k ≥ 1 d,k\geq 1 d , k ≥ 1 计算
J d ( 0 ) k J_d(0)^k J d ( 0 ) k ,确定它的秩并写下 Jordan 标准型。
取标准基导出秩为
max { d − k , 0 } \max\{d-k,0\} max { d − k , 0 } 。考察大小为
a a a 的 Jordan 块数
N ( a ) = max { d − k ( a + 1 ) , 0 } + max { d − k ( a − 1 ) , 0 } − 2 max { d − k a , 0 } N(a)=\max\{d-k(a+1),0\}+\max\{d-k(a-1),0\}-2\max\{d-ka,0\} N ( a ) = max { d − k ( a + 1 ) , 0 } + max { d − k ( a − 1 ) , 0 } − 2 max { d − ka , 0 } 。令
d = k q + r d=kq+r d = k q + r 。那么
N ( q ) = k − r , N ( q + 1 ) = r N(q)=k-r,N(q+1)=r N ( q ) = k − r , N ( q + 1 ) = r 。
8. 设
k ∈ Z ≥ 1 k\in\mathbb{Z}_{\geq 1} k ∈ Z ≥ 1 在域
F F F 中的像非零,而
A ∈ M n × n ( F ) A\in\mathrm{M}_{n\times n}(F) A ∈ M n × n ( F ) 的特征值全为
1 1 1 。证明
A k A^k A k 与
A A A 共轭。
以 Jordan 标准型化到
J d ( 1 ) J_d(1) J d ( 1 ) 的情况。即证明
J d ( 1 ) J_d(1) J d ( 1 ) 与
J d ( 1 ) k J_d(1)^k J d ( 1 ) k 共轭。容易发现
J d ( 1 ) k J_d(1)^k J d ( 1 ) k 的次对角线上全是
k k k 。以
λ = 1 \lambda=1 λ = 1 做平移,
J d ( 1 ) k − 1 n × n J_d(1)^k-1_{n\times n} J d ( 1 ) k − 1 n × n 即是幂零矩阵。只需要证明其最小多项式和特征多项式相等,也即
k d − 1 ≠ 0 k^{d-1}\not=0 k d − 1 = 0 (无法提前零化)。
9. 设
F F F 为满足
C h a r ( F ) ≠ 2 \mathrm{Char}(F)\not=2 Char ( F ) = 2 的域,
λ ∈ F × \lambda\in F^\times λ ∈ F × 在
F F F 中有平方根。证明
J n ( λ ) J_n(\lambda) J n ( λ ) 在
M n × n ( F ) \mathrm{M}_{n\times n}(F) M n × n ( F ) 中有平方根。由此证明任意可逆之
A ∈ M n × n ( C ) A\in\mathrm{M}_{n\times n}(\mathbb{C}) A ∈ M n × n ( C ) 都有平方根。另一方面,举例说明不可逆的
A A A 未必有平方根。
先对
J n ( λ 2 ) J_n(\lambda^2) J n ( λ 2 ) 找平方根。考察
J n ( λ ) 2 J_n(\lambda)^2 J n ( λ ) 2 ,由
problem. 8 知无非是平移的不同,
J n ( λ ) 2 − 1 n × n ⋅ λ 2 J_n(\lambda)^2-1_{n\times n}\cdot \lambda^2 J n ( λ ) 2 − 1 n × n ⋅ λ 2 与
J n ( 0 ) J_n(0) J n ( 0 ) 共轭。对于更高次的情况,
J n ( λ ) k − 1 n × n ⋅ λ k J_n(\lambda)^k-1_{n\times n}\cdot \lambda^k J n ( λ ) k − 1 n × n ⋅ λ k 仍然与
J n ( 0 ) J_n(0) J n ( 0 ) 共轭。于是平方根可以扩展到
k k k 次根。对于任意可逆之
A A A 以 Jordan 标准型的情况作讨论即得。
构造
A = ( 0 1 0 0 ) A=\begin{pmatrix}0&1\\0&0\end{pmatrix} A = ( 0 0 1 0 ) 。证明从特征值考察 Jordan 标准型。
10. 设
λ \lambda λ 是域
F F F 的非零元,求
J d ( λ ) 2 J_d(\lambda)^2 J d ( λ ) 2 的 Jordan 标准型。
若
2 λ ≠ 0 2\lambda\not=0 2 λ = 0 ,则与
problem. 9 无区别,即
J d ( λ 2 ) J_d(\lambda^2) J d ( λ 2 ) 。若
2 λ = 0 2\lambda=0 2 λ = 0 ,则
J d ( λ ) 2 = ( J d ( 0 ) + λ ) 2 = J d ( 0 ) 2 + λ 2 J_d(\lambda)^2=(J_d(0)+\lambda)^2=J_d(0)^2+\lambda^2 J d ( λ ) 2 = ( J d ( 0 ) + λ ) 2 = J d ( 0 ) 2 + λ 2 。以
problem. 7 给出。
11. 证明复矩阵指数映射:
exp : M n × n ( C ) → G L ( n , C ) , exp ( A ) = ∑ k = 0 ∞ A k k ! \exp:\mathrm{M}_{n\times n}(\mathbb{C})\rightarrow \mathrm{GL}(n,\mathbb{C}),\quad \exp(A)=\sum_{k=0}^{\infty}\frac{A^k}{k!} exp : M n × n ( C ) → GL ( n , C ) , exp ( A ) = k = 0 ∑ ∞ k ! A k
对于
B ∈ G L ( n , C ) B\in\mathrm{GL}(n,\mathbb{C}) B ∈ GL ( n , C ) 说明其被打到。基于乘性 JC 分解令
B = S U B=SU B = S U 。易见只用处理
S , U S,U S , U 到情况即可。对于可逆对角
S S S ,
C \mathbb{C} C 上的映射
x → e x x\rightarrow e^x x → e x 当然满。对于
U − i d V U-\mathrm{id}_V U − id V 幂零,由于
P − 1 exp ( A ) P = exp ( P − 1 A P ) P^{-1}\exp(A)P=\exp(P^{-1}AP) P − 1 exp ( A ) P = exp ( P − 1 A P ) 只需要说明任意共轭矩阵被打到,考虑每个对角块,也就是
J d ( 1 ) J_d(1) J d ( 1 ) 的情形即可。
根据
13.5.8 构造一个上三角矩阵:对角元是
λ = 1 \lambda=1 λ = 1 ,次对角线元素之积可逆,也就是全非
0 0 0 。这样的上三角矩阵与
J d ( 1 ) J_d(1) J d ( 1 ) 同构。而
exp ( J d ( 0 ) ) \exp(J_d(0)) exp ( J d ( 0 )) 满足这个条件,其次对角线元素均为
1 1 1 。
15. 张量积 - 讲义回顾
向量空间
V V V 和
W W W 的张量积是将两者元素配对,给出新的向量空间的一种标准方法。所谓配对,理解为映某个向量空间
L L L 的双线性映射
B : V × W → L B:V\times W\rightarrow L B : V × W → L ,而张量积则是最"泛"的配对。
构造以集合
V × W V\times W V × W 为基的
F F F -向量空间
F ⊕ ( V × W ) F^{\oplus (V\times W)} F ⊕ ( V × W ) ,其元素表作有限线性组合
∑ i c i ( v , w ) i \sum_i c_i(v,w)_i ∑ i c i ( v , w ) i 。定义
N \mathcal{N} N 为下列元素生成的子空间:
( v + v ′ , w ) − ( v , w ) − ( v ′ , w ) , ( v , w + w ′ ) − ( v , w ) − ( v , w ′ ) ( t v , w ) − t ( v , w ) , ( v , t w ) − t ( v , w ) (v+v',w)-(v,w)-(v',w),\quad(v,w+w')-(v,w)-(v,w')\\
(tv,w)-t(v,w),\quad(v,tw)-t(v,w) ( v + v ′ , w ) − ( v , w ) − ( v ′ , w ) , ( v , w + w ′ ) − ( v , w ) − ( v , w ′ ) ( t v , w ) − t ( v , w ) , ( v , tw ) − t ( v , w )
由此定义商空间
L u n i v : = F ⊕ ( V × W ) / N L_{\mathrm{univ}}:=F^{\oplus (V\times W)}/\mathcal{N} L univ := F ⊕ ( V × W ) / N ,连同映射
B u n i v : V × W → L u n i v B_{\mathrm{univ}}:V\times W\rightarrow L_{\mathrm{univ}} B univ : V × W → L univ 为映
( v , w ) (v,w) ( v , w ) 到
( v , w ) + N (v,w)+\mathcal{N} ( v , w ) + N 。
对于任意双线性映射
B : V × W → L B:V\times W\rightarrow L B : V × W → L ,它确定唯一的线性映射
Φ : F ⊕ ( V × W ) → L \Phi:F^{\oplus(V\times W)}\rightarrow L Φ : F ⊕ ( V × W ) → L 使得
Φ ( ( v , w ) ) = B ( v , w ) \Phi((v,w))=B(v,w) Φ (( v , w )) = B ( v , w ) 。然而
Φ ( N ) = 0 \Phi(\mathcal{N})=0 Φ ( N ) = 0 。由此诱导
唯一 线性映射
φ : L u n i v → L \varphi:L_{\mathrm{univ}}\rightarrow L φ : L univ → L 。这样的
L u n i v L_{\mathrm{univ}} L univ 精确到同构是唯一的,只需要将上面的
φ \varphi φ 式做两次。此乃
泛性质 ,联合亦称之为
V V V 和
W W W 的
张量积 。泛性质由此给出
H o m ( V ⊗ W , L ) → ∼ B i l ( V , W ; L ) \mathrm{Hom}(V\otimes W,L)\xrightarrow{\sim}\mathrm{Bil}(V,W;L) Hom ( V ⊗ W , L ) ∼ Bil ( V , W ; L ) 方式是
φ ↦ φ B u n i v \varphi\mapsto \varphi B_{univ} φ ↦ φ B u ni v 。
练习 15.1.8 :说明若
V 1 , ⋯ , V n V_1,\cdots,V_n V 1 , ⋯ , V n 之中任一者为零空间,则
V 1 ⊕ ⋯ ⊕ V n V_1\oplus \cdots\oplus V_n V 1 ⊕ ⋯ ⊕ V n 为零空间。这是因为
2 ( ⋯ , 0 , ⋯ ) − ( ⋯ , 0 , ⋯ ) 2(\cdots,0,\cdots)-(\cdots,0,\cdots) 2 ( ⋯ , 0 , ⋯ ) − ( ⋯ , 0 , ⋯ ) 被商掉了,也就是商掉了所有元素。
V 1 ⊗ ⋯ ⊗ V n V_1\otimes \cdots\otimes V_n V 1 ⊗ ⋯ ⊗ V n 由
v 1 ⊗ ⋯ ⊗ v n v_1\otimes\cdots \otimes v_{n} v 1 ⊗ ⋯ ⊗ v n 的元素生成。这点只需要在多重映射的角度上考虑。
命题 15.2.3 (幺约束) :设
V V V 为
F F F -向量空间,则有同构:
F ⊗ V → ∼ V ← ∼ V ⊗ F t ⊗ v ↦ t v \begin{aligned}
&F\otimes V\xrightarrow{\sim}V\xleftarrow{\sim}V\otimes F\\
&t\otimes v\mapsto tv\\
\end{aligned} F ⊗ V ∼ V ∼ V ⊗ F t ⊗ v ↦ t v
命题 15.2.4 (交换约束) :设
V , W V,W V , W 为
F F F -向量空间,则有同构:
c ( V , W ) : V ⊗ W → ∼ W ⊗ V v ⊗ w ↦ w ⊗ v \begin{aligned}
c(V,W):&V\otimes W\xrightarrow{\sim} W\otimes V\\
&v\otimes w\mapsto w\otimes v
\end{aligned} c ( V , W ) : V ⊗ W ∼ W ⊗ V v ⊗ w ↦ w ⊗ v
推论 15.2.6 :设
V V V 有基
( v i ) i ∈ I (v_i)_{i\in I} ( v i ) i ∈ I 而
W W W 有基
( w j ) j ∈ J (w_j)_{j\in J} ( w j ) j ∈ J ,则
( v i ⊗ w j ) ( i , j ) ∈ I × J (v_i\otimes w_j)_{(i,j)\in I\times J} ( v i ⊗ w j ) ( i , j ) ∈ I × J 是
V ⊗ W V\otimes W V ⊗ W 的基。这是由于
V ⊗ W = ( ⨁ i ∈ I F v i ) ⊗ ( ⨁ j ∈ J F w j ) V\otimes W=\left(\bigoplus_{i\in I}Fv_i\right)\otimes (\bigoplus_{j\in J}Fw_j) V ⊗ W = ( ⨁ i ∈ I F v i ) ⊗ ( ⨁ j ∈ J F w j ) 而张量积保直和,故其同构于
⨁ ( i , j ) ∈ I × J F v i ⊗ F w j \bigoplus_{(i,j)\in I\times J}Fv_i\otimes Fw_j ⨁ ( i , j ) ∈ I × J F v i ⊗ F w j 也即
F ( v i ⊗ w j ) F(v_i\otimes w_j) F ( v i ⊗ w j ) ,空间是一维的。作为推论,
dim ( V 1 ⊗ ⋯ ⊗ V n ) = ∏ i = 1 n dim V i \dim(V_1\otimes\cdots\otimes V_n)=\prod_{i=1}^{n} \dim V_i dim ( V 1 ⊗ ⋯ ⊗ V n ) = ∏ i = 1 n dim V i 。
例 15.2.7 (矩阵的 Kronecker 积) :考虑线性映射
f : V → V ′ f:V\rightarrow V' f : V → V ′ 和
g : W → W ′ g:W\rightarrow W' g : W → W ′ ,分别对应矩阵
A ∈ M n ′ × n ( F ) A\in\mathrm{M}_{n'\times n}(F) A ∈ M n ′ × n ( F ) 和
B ∈ M m ′ × m ( F ) B\in\mathrm{M}_{m'\times m}(F) B ∈ M m ′ × m ( F ) 。则:
( f ⊗ g ) ( v i ⊗ w j ) = ( ∑ k = 1 n ′ a k i v k ′ ) ⊗ ( ∑ l = 1 m ′ b l j w l ′ ) (f\otimes g)(v_i\otimes w_j)=\left(\sum_{k=1}^{n'}a_{ki}v'_k\right)\otimes \left(\sum_{l=1}^{m'}b_{lj}w'_l\right) ( f ⊗ g ) ( v i ⊗ w j ) = k = 1 ∑ n ′ a ki v k ′ ⊗ l = 1 ∑ m ′ b l j w l ′
以
( i , j ) (i,j) ( i , j ) 的顺序排列有序基
v i ⊗ w j v_i\otimes w_j v i ⊗ w j 则
f ⊗ g f\otimes g f ⊗ g 对应矩阵
A ⊗ B A\otimes B A ⊗ B :
A ⊗ B : = ( a 11 B ⋯ a 1 n B ⋮ ⋱ ⋮ a n ′ 1 B ⋯ a n ′ n B ) A\otimes B:=\begin{pmatrix}a_{11}B&\cdots&a_{1n}B\\\vdots&\ddots&\vdots\\a_{n'1}B&\cdots&a_{n'n}B\end{pmatrix} A ⊗ B := a 11 B ⋮ a n ′ 1 B ⋯ ⋱ ⋯ a 1 n B ⋮ a n ′ n B
称之为
A A A 和
B B B 的 Kronecker 积。许多性质由张量积来看易得:
( A ⊗ B ) ( C ⊗ D ) = A C ⊗ B D (A\otimes B)(C\otimes D)=AC\otimes BD ( A ⊗ B ) ( C ⊗ D ) = A C ⊗ B D 以及
A ⊗ ( P + Q ) = A ⊗ P + A ⊗ Q A\otimes(P+Q)=A\otimes P+A\otimes Q A ⊗ ( P + Q ) = A ⊗ P + A ⊗ Q 等。
命题 15.2.9 :给定一族线性映射
f i : V i → W i f_i:V_i\rightarrow W_i f i : V i → W i 其中
1 ≤ i ≤ n 1\leq i\leq n 1 ≤ i ≤ n 。(i):若每个
f i f_i f i 皆满,则
f i ⊗ ⋯ ⊗ f n f_i\otimes \cdots\otimes f_n f i ⊗ ⋯ ⊗ f n 满。(ii):若每个
f i f_i f i 皆单,则
f 1 ⊗ ⋯ ⊗ f n f_1\otimes \cdots\otimes f_n f 1 ⊗ ⋯ ⊗ f n 单。
命题 15.3.1 :设
T ∈ H o m ( V , W ) T\in\mathrm{Hom}(V,W) T ∈ Hom ( V , W ) ,若
i m ( T ) \mathrm{im}(T) im ( T ) 有限维,则称
T T T 有限秩。存在线性映射如下:
V ∨ ⊗ W → Θ V , W H o m ( V , W ) λ ⊗ w ↦ [ v ↦ ⟨ λ , v ⟩ w ] V^{\vee}\otimes W\xrightarrow{\Theta_{V,W}}\mathrm{Hom}(V,W)\\
\lambda\otimes w\mapsto [v\mapsto \langle\lambda,v\rangle w] V ∨ ⊗ W Θ V , W Hom ( V , W ) λ ⊗ w ↦ [ v ↦ ⟨ λ , v ⟩ w ]
下方所讨论的是生成元的映法,而非任一元素的映法。两者的区别体现在习题。
映射
Θ V , W \Theta_{V,W} Θ V , W 总是单射。而
i m ( Θ V , W ) = { T ∈ H o m ( V , W ) : 有限秩 } \mathrm{im}(\Theta_{V,W})=\{T\in\mathrm{Hom}(V,W):有限秩\} im ( Θ V , W ) = { T ∈ Hom ( V , W ) : 有限秩 } 。当
V V V 或
W W W 有限维时,
Θ V , W \Theta_{V,W} Θ V , W 是同构。
Θ V , W \Theta_{V,W} Θ V , W 本身由泛性质唯一确定。
说明单性,考虑
∑ i = 1 n λ i ⊗ w i ∈ ker ( Θ V , W ) \sum_{i=1}^{n}\lambda_i\otimes w_i\in\ker(\Theta_{V,W}) ∑ i = 1 n λ i ⊗ w i ∈ ker ( Θ V , W ) 。适当消元使得
w 1 , ⋯ , w n ∈ W w_1,\cdots,w_n\in W w 1 , ⋯ , w n ∈ W 线性无关,此时对所有
v v v 有
∑ i = 1 n ⟨ λ i , v ⟩ w i = 0 \sum_{i=1}^{n}\langle\lambda_i,v\rangle w_i=0 ∑ i = 1 n ⟨ λ i , v ⟩ w i = 0 。由此
λ i = 0 \lambda_i=0 λ i = 0 所以元素平凡。
接着刻画
Θ V , W \Theta_{V,W} Θ V , W 的像。承上,
Θ V , W ( ∑ i = 1 n λ i ⊗ w i ) \Theta_{V,W}(\sum_{i=1}^{n}\lambda_i\otimes w_i) Θ V , W ( ∑ i = 1 n λ i ⊗ w i ) 的像包含于
∑ i = 1 n F w i \sum_{i=1}^{n}Fw_i ∑ i = 1 n F w i 因此有限秩。反之若
T ∈ H o m ( V , W ) T\in\mathrm{Hom}(V,W) T ∈ Hom ( V , W ) 有限秩,取
i m ( T ) \mathrm{im}(T) im ( T ) 的基
w 1 , ⋯ , w n w_1,\cdots,w_n w 1 , ⋯ , w n 。以
T ( v ) T(v) T ( v ) 被
w w w 展开的系数定义
λ i \lambda_i λ i ,线性性是自然的。最后,
V V V 或
W W W 有限维时所有的
T T T 都有限秩,说明同构。
对
V = F n V=F^n V = F n 而
W = F m W=F^m W = F m 的特例,将
V ∨ V^\vee V ∨ 等同于
M 1 × n ( F ) \mathrm{M}_{1\times n}(F) M 1 × n ( F ) ,
W W W 等同于
M m × 1 ( F ) \mathrm{M}_{m\times 1}(F) M m × 1 ( F ) ,不难验证:
Θ F n , F m ( λ ⊗ w ) = w λ \Theta_{F^n,F^m}(\lambda\otimes w)=w\lambda Θ F n , F m ( λ ⊗ w ) = w λ (矩阵乘法)。
定义 15.3.3 (缩并) :给定
F F F -向量空间
V V V ,通过张量积的泛性质对应到双线性形式
V ∨ × V → F V^\vee \times V\rightarrow F V ∨ × V → F 的线性映射
V ∨ ⊗ V → F V^\vee \otimes V\rightarrow F V ∨ ⊗ V → F 称为
缩并 。
练习 15.3.4 :在
V V V 有限维的情形,验证缩并运算等价于
V ∨ ⊗ V → Θ V , V E n d ( V ) → T r F V^\vee\otimes V\xrightarrow{\Theta_{V,V}}\mathrm{End}(V)\xrightarrow{\mathrm{Tr}}F V ∨ ⊗ V Θ V , V End ( V ) Tr F 的合成。这是因为
T r ( w λ ) = ⟨ λ , w ⟩ \mathrm{Tr}(w\lambda)=\langle \lambda,w\rangle Tr ( w λ ) = ⟨ λ , w ⟩ 。
命题 15.3.5 :典范线性映射
Ψ V 1 , ⋯ , V n : V 1 ∨ ⊗ ⋯ ⊗ V n ∨ → ( V 1 ⊗ ⋯ ⊗ V n ) ∨ \Psi_{V_1,\cdots,V_n}:V_1^\vee\otimes\cdots\otimes V_n^\vee\rightarrow (V_1\otimes\cdots\otimes V_n)^\vee Ψ V 1 , ⋯ , V n : V 1 ∨ ⊗ ⋯ ⊗ V n ∨ → ( V 1 ⊗ ⋯ ⊗ V n ) ∨ 。在
V i V_i V i 都是有限维时,
Ψ V 1 , ⋯ , V n \Psi_{V_1,\cdots,V_n} Ψ V 1 , ⋯ , V n 为同构。
约定 15.3.6 (张量幂) :给定
F F F -向量空间
V V V 和
n ∈ Z ≥ 1 n\in\mathbb{Z}_{\geq 1} n ∈ Z ≥ 1 ,对应的张量幂定义为:
V ⊗ n : = V ⊗ ⋯ ⊗ V V^{\otimes n}:=V\otimes\cdots\otimes V V ⊗ n := V ⊗ ⋯ ⊗ V (共
n n n 份)。启发式地定义
V ⊗ 0 : = F V^{\otimes 0}:=F V ⊗ 0 := F 。
上述内容说明,从有限维的
V V V 出发反复进行
⊗ , H o m \otimes,\mathrm{Hom} ⊗ , Hom 和取对偶空间三种操作,得到的产物总是同构于形如
V ⊗ p ⊗ ( V ∨ ) ⊗ q V^{\otimes p}\otimes (V^\vee)^{\otimes q} V ⊗ p ⊗ ( V ∨ ) ⊗ q 的向量空间。上述向量空间的元素也称为
V V V 上的
( p , q ) (p,q) ( p , q ) -型张量。
定义 15.5.1 (域上的代数) :设
A A A 为环,同时又有
F F F -向量空间结构,使得环的加法等于向量空间加法,而环的乘法
A × A → A A\times A\rightarrow A A × A → A 是
F F F 上的双线性映射。则称
A A A 为
F F F -代数 。若
F F F -代数
A A A 作为环交换,则称之为
交换 F F F -代数 。设
A , A ′ A,A' A , A ′ 均为
F F F -代数,环同态
f : A → A ′ f:A\rightarrow A' f : A → A ′ 若同时也是
F F F -线性映射,则称之为
F F F -代数的同态。
举例明之:
F F F 上的多项式环
F [ X 1 , X 2 , ⋯ ] F[X_1,X_2,\cdots] F [ X 1 , X 2 , ⋯ ] 是
F F F -代数,全体
n n n 元对称多项式构成
F [ X 1 , ⋯ , X n ] F[X_1,\cdots,X_n] F [ X 1 , ⋯ , X n ] 的子代数。
定义-命题 15.5.6 (张量代数) :对
F F F -向量空间
V V V 定义
T ( V ) : = ⨁ n ≥ 0 V ⊗ n T(V):=\bigoplus_{n\geq 0}V^{\otimes n} T ( V ) := ⨁ n ≥ 0 V ⊗ n 。在
T ( V ) T(V) T ( V ) 上存在
F F F -代数结构,环乘法由
V ⊗ a ⋅ V ⊗ b ⊂ V ⊗ ( a + b ) V^{\otimes a}\cdot V^{\otimes b}\sub V^{\otimes (a+b)} V ⊗ a ⋅ V ⊗ b ⊂ V ⊗ ( a + b ) 给出。
命题 15.5.7 :设
( v i ) i ∈ I (v_i)_{i\in I} ( v i ) i ∈ I 是
V V V 的基,则所有
v i 1 ⊗ ⋯ ⊗ v i m v_{i_1}\otimes \cdots\otimes v_{i_m} v i 1 ⊗ ⋯ ⊗ v i m 构成
T ( V ) T(V) T ( V ) 的基。其中
m m m 遍历
Z ≥ 0 \mathbb{Z}_{\geq 0} Z ≥ 0 而
( i 1 , ⋯ , i m ) (i_1,\cdots,i_m) ( i 1 , ⋯ , i m ) 遍历
I m I^m I m 。
m = 0 m=0 m = 0 时将
v i 1 ⊗ ⋯ ⊗ v i m v_{i_1}\otimes\cdots\otimes v_{i_m} v i 1 ⊗ ⋯ ⊗ v i m 理解为
1 F ∈ F = V ⊗ 0 1_F\in F=V^{\otimes 0} 1 F ∈ F = V ⊗ 0 。
定义-命题 15.5.8 :任何线性映射
ψ : V → W \psi:V\rightarrow W ψ : V → W 都诱导唯一的
F F F -代数同态
T ( ψ ) : T ( V ) → T ( W ) T(\psi):T(V)\rightarrow T(W) T ( ψ ) : T ( V ) → T ( W ) ,使得它限制为
ψ : V = V ⊗ 1 → W ⊗ 1 = W \psi:V=V^{\otimes 1}\rightarrow W^{\otimes 1}=W ψ : V = V ⊗ 1 → W ⊗ 1 = W 。
考虑
F F F -向量空间
V , M V,M V , M 和
m m m 重线性映射
C ∈ M u l ( V , ⋯ , V ; M ) C\in\mathrm{Mul}(V,\cdots,V;M) C ∈ Mul ( V , ⋯ , V ; M ) 。
定义 15.6.1 :若上述之
C C C 满足
C ( ⋯ , x , y , ⋯ ) = C ( ⋯ , y , x , ⋯ ) C(\cdots,x,y,\cdots)=C(\cdots,y,x,\cdots) C ( ⋯ , x , y , ⋯ ) = C ( ⋯ , y , x , ⋯ ) 则称其
对称 。若
C C C 满足
C ( ⋯ , x , x ⋯ ) = 0 C(\cdots,x,x\cdots)=0 C ( ⋯ , x , x ⋯ ) = 0 则称其
交错 。在
C h a r ( F ) ≠ 2 \mathrm{Char}(F)\not=2 Char ( F ) = 2 时交错和反对称是等价的。
定义 15.6.3 (对称代数与外代数) :设
V V V 为
F F F -向量空间,定义张量代数
T ( V ) T(V) T ( V ) 的理想如下:
I S y m : = 形如 x ⊗ y − y ⊗ x 的元素生成的理想 , I ∧ : = 形如 x ⊗ x 的元素生成的理想 \begin{aligned}
I_{\mathrm{Sym}}&:=形如 x\otimes y-y\otimes x的元素生成的理想,\\
I_{\wedge}&:=形如x\otimes x的元素生成的理想
\end{aligned} I Sym I ∧ := 形如 x ⊗ y − y ⊗ x 的元素生成的理想 , := 形如 x ⊗ x 的元素生成的理想
相应的商代数定义为
S y m ( V ) : = T ( V ) / I S y m \mathrm{Sym}(V):=T(V)/I_{\mathrm{Sym}} Sym ( V ) := T ( V ) / I Sym 和
⋀ ( V ) : = T ( V ) / I ∧ \bigwedge(V):=T(V)/I_{\wedge} ⋀ ( V ) := T ( V ) / I ∧ 。分别称之为
V V V 的
对称代数 和
外(wedge)代数 。在
n ≤ 1 n\leq 1 n ≤ 1 的直和项上是平凡的,即
S y m 0 ( V ) = F , S y m 1 ( V ) = V \mathrm{Sym}^0(V)=F,\mathrm{Sym}^1(V)=V Sym 0 ( V ) = F , Sym 1 ( V ) = V ,
⋀ \bigwedge ⋀ 亦如此。
命题 15.6.5 :设
M M M 为
F F F -向量空间,则
M u l ( V , ⋯ , V ; M ) ≃ H o m ( V ⊕ m , M ) \mathrm{Mul}(V,\cdots,V;M)\simeq \mathrm{Hom}(V^{\oplus m},M) Mul ( V , ⋯ , V ; M ) ≃ Hom ( V ⊕ m , M ) 限制为:
{ C ∈ M u l ( V , ⋯ , V ; M ) : 对称 } ≃ H o m ( S y m m ( V ) , M ) { C ∈ M u l ( V , ⋯ , V ; M ) : 交错 } ≃ H o m ( ⋀ m ( V ) , M ) \begin{aligned}
\{C\in\mathrm{Mul}(V,\cdots,V;M):\ 对称\}&\simeq \mathrm{Hom}(\mathrm{Sym}^m(V),M)\\
\{C\in\mathrm{Mul}(V,\cdots,V;M):\ 交错\}&\simeq \mathrm{Hom}(\bigwedge{}^m(V),M)\\
\end{aligned} { C ∈ Mul ( V , ⋯ , V ; M ) : 对称 } { C ∈ Mul ( V , ⋯ , V ; M ) : 交错 } ≃ Hom ( Sym m ( V ) , M ) ≃ Hom ( ⋀ m ( V ) , M )
定理 15.6.7 :设
V V V 为
n n n 维向量空间。(i):
m > n m>n m > n 时
⋀ m ( V ) = { 0 } \bigwedge{}^m(V)=\{0\} ⋀ m ( V ) = { 0 } 。(ii):当
1 ≤ m ≤ n 1\leq m\leq n 1 ≤ m ≤ n 时
dim ⋀ m ( V ) = ( n m ) \dim\bigwedge{}^m(V)={n\choose m} dim ⋀ m ( V ) = ( m n ) 。(iii):我们有
dim ⋀ ( V ) = 2 n \dim\bigwedge(V)=2^n dim ⋀ ( V ) = 2 n 。
注意点是 (ii),它们当然是生成元,只需要说明线性无关。取定某个基,构造
ψ : V → V ′ \psi:V\rightarrow V' ψ : V → V ′ 为投影到该组基张成的映射。即考察
⋀ m ( ψ ) \bigwedge{}^m(\psi) ⋀ m ( ψ ) 在线性相关式的双侧作用导出平凡。
推论 15.6.8 :设
V V V 为
n n n 维
F F F -向量空间,
n ∈ Z ≥ 0 n\in\mathbb{Z}_{\geq 0} n ∈ Z ≥ 0 ,而
ψ ∈ E n d ( V ) \psi\in\mathrm{End}(V) ψ ∈ End ( V ) ,则
det ( ψ ) ∈ F \det(\psi)\in F det ( ψ ) ∈ F 由下式刻画:
⋀ n ( ψ ) = det ( ψ ) i d ⋀ n ( V ) \bigwedge{}^n(\psi)=\det(\psi)\mathrm{id}_{\bigwedge^n (V)} ⋀ n ( ψ ) = det ( ψ ) id ⋀ n ( V ) 。
定理 15.6.9 :设
V V V 为
n n n 维
F F F -向量空间,取定
V V V 的基
v 1 , ⋯ , v n v_1,\cdots,v_n v 1 , ⋯ , v n 。则有
F F F -代数的同构
S y m ( V ) → ∼ F [ X 1 , ⋯ , X n ] \mathrm{Sym}(V)\xrightarrow{\sim}F[X_1,\cdots,X_n] Sym ( V ) ∼ F [ X 1 , ⋯ , X n ] 。在生成元层次,同构为映
v i v_i v i 为
X i X_i X i 。特别地,张量代数的情形
T ( V ) T(V) T ( V ) 意谓
n n n 元非交换多项式代数。
定义 15.6.11 (交错矩阵) :即交换环
R R R 上的矩阵
A A A 满足
a i j = − a j i a_{ij}=-a_{ji} a ij = − a ji 且
a i i = 0 a_{ii}=0 a ii = 0 。在
2 ∈ R × 2\in R^{\times} 2 ∈ R × 时,交错矩阵和反对称矩阵是相同的概念。
在一些旧式教材中,对称代数与外代数并非
T ( V ) T(V) T ( V ) 的商空间,而是
T ( V ) T(V) T ( V ) 的子空间,乘法描述也不同。基于子空间的构造仅适用于
C h a r ( F ) = 0 \mathrm{Char}(F)=0 Char ( F ) = 0 的情形。
定义 15.9.1 :定义
( V ⊗ n ) S y m : = { x ∈ V ⊕ n : ∀ σ ∈ S n , σ x = x } (V^{\otimes n})_{\mathrm{Sym}}:=\{x\in V^{\oplus n}:\forall \sigma\in\mathfrak{S}_n,\sigma x= x\} ( V ⊗ n ) Sym := { x ∈ V ⊕ n : ∀ σ ∈ S n , σ x = x } ,
⋀ \bigwedge ⋀ 同理。另一方面,记
q S y m : T ( V ) ↠ S y m ( V ) q_{\mathrm{Sym}}:T(V)\twoheadrightarrow \mathrm{Sym}(V) q Sym : T ( V ) ↠ Sym ( V ) ,
⋀ \bigwedge ⋀ 同理。
定理 15.9.2 :设
n ∈ Z ≥ 0 n\in\mathbb{Z}_{\geq 0} n ∈ Z ≥ 0 ,若
n ! ∈ F × n!\in F^{\times} n ! ∈ F × ,则
q S y m n q_{\mathrm{Sym}}^{n} q Sym n 限制为向量空间的同构
( V ⊗ n ) S y m → ∼ S y m n ( V ) (V^{\otimes n})_{\mathrm{Sym}}\xrightarrow{\sim} \mathrm{Sym}^n(V) ( V ⊗ n ) Sym ∼ Sym n ( V ) ,
⋀ \bigwedge ⋀ 同理。
考虑映射
A v g : x ↦ ∑ σ ∈ S n σ x n ! \mathrm{Avg}:x\mapsto \sum_{\sigma\in\mathfrak{S}_n}\frac{\sigma x}{n!} Avg : x ↦ ∑ σ ∈ S n n ! σ x ,即成
V ⊕ n ↠ ( V ⊕ n ) S y m V^{\oplus n}\twoheadrightarrow (V^{\oplus n})_{\mathrm{Sym}} V ⊕ n ↠ ( V ⊕ n ) Sym 。于是
V ⊗ n = ( V ⊗ n ) S y m ⊕ ker ( A v g ) V^{\otimes n}=(V^{\otimes n})_{\mathrm{Sym}}\oplus \ker(\mathrm{Avg}) V ⊗ n = ( V ⊗ n ) Sym ⊕ ker ( Avg ) 。另一方面,由于
q S y m n ⋅ A v g = q S y m n q^{n}_{\mathrm{Sym}}\cdot\mathrm{Avg}=q^{n}_{\mathrm{Sym}} q Sym n ⋅ Avg = q Sym n ,所以
q S y m n q^{n}_{\mathrm{Sym}} q Sym n 限制在
( V ⊗ n ) S y m (V^{\otimes n})_{\mathrm{Sym}} ( V ⊗ n ) Sym 上是满射。而若
x ∈ ( V ⊗ n ) S y m ∩ ker ( A v g ) x\in (V^{\otimes n})_{\mathrm{Sym}}\cap\ker(\mathrm{Avg}) x ∈ ( V ⊗ n ) Sym ∩ ker ( Avg ) 则只有
x = 0 x=0 x = 0 :
x = A v g ( x ) x=\mathrm{Avg}(x) x = Avg ( x ) 成立,且
x x x 可以表示为
⋯ ( x ⊗ y − y ⊗ x ) ⋯ \cdots(x\otimes y-y\otimes x)\cdots ⋯ ( x ⊗ y − y ⊗ x ) ⋯ 的线性组合。于是同构成立。
推论 15.9.3 :设
V V V 是有限维
F F F -向量空间,
n ∈ Z ≥ 0 n\in\mathbb{Z}_{\geq 0} n ∈ Z ≥ 0 满足
n ! ∈ F × n!\in F^\times n ! ∈ F × ,则有自然的同构:
S y m n ( V ∨ ) ≃ ( S y m n V ) ∨ \mathrm{Sym}^n(V^\vee)\simeq (\mathrm{Sym}^n V)^{\vee} Sym n ( V ∨ ) ≃ ( Sym n V ) ∨ ,
⋀ \bigwedge ⋀ 同理。
命题 15.9.5 :以下设
a , b ≥ 1 a,b\geq 1 a , b ≥ 1 而
( a + b ) ! ∈ F × (a+b)!\in F^\times ( a + b )! ∈ F × 。对所有
x ∈ ( V ⊗ a ) S y m , y ∈ ( V ⊗ b ) S y m x\in (V^{\otimes a})_{\mathrm{Sym}},y\in(V^{\otimes b})_{\mathrm{Sym}} x ∈ ( V ⊗ a ) Sym , y ∈ ( V ⊗ b ) Sym 有:
( q − 1 ) S y m a + b ( q S y m a ( x ) q S y m b ( y ) ) = a ! b ! ( a + b ) ! ∑ σ ∈ S a + b / ( S a × S b ) σ ( x y ) (q^{-1})_{\mathrm{Sym}}^{a+b}(q_{\mathrm{Sym}}^a(x)q_{\mathrm{Sym}}^b(y))=\frac{a!b!}{(a+b)!}\sum_{\sigma\in \mathfrak{S}_{a+b}/(\mathfrak{S}_a\times\mathfrak{S}_b)}\sigma(xy) ( q − 1 ) Sym a + b ( q Sym a ( x ) q Sym b ( y )) = ( a + b )! a ! b ! ∑ σ ∈ S a + b / ( S a × S b ) σ ( x y ) 。
⋀ \bigwedge ⋀ 同理。
由于
q S y m q_{\mathrm{Sym}} q Sym 是同态,所以
q S y m a ( x ) q S y m b ( y ) = q S y m a + b ( x y ) q_{\mathrm{Sym}}^a(x)q_{\mathrm{Sym}}^b(y)=q_{\mathrm{Sym}}^{a+b}(xy) q Sym a ( x ) q Sym b ( y ) = q Sym a + b ( x y ) 。这等价于
q S y m a + b ( A v g ( x y ) ) q_{\mathrm{Sym}}^{a+b}(\mathrm{Avg}(xy)) q Sym a + b ( Avg ( x y )) 从而 LHS 即是
A v g ( x y ) \mathrm{Avg}(xy) Avg ( x y ) ,提出
a ! b ! a!b! a ! b ! 对理由是
x y xy x y 内部交换。
15. 张量积 - 习题选做
1. 设
X X X 和
Y Y Y 为集合,
F F F 为域。所有映射
f : X → F f:X\rightarrow F f : X → F 构成
F F F -向量空间
C ( X ) C(X) C ( X ) ;同理有
C ( Y ) C(Y) C ( Y ) 。
(i):对于所有
f ∈ C ( X ) f\in C(X) f ∈ C ( X ) 和
g ∈ C ( Y ) g\in C(Y) g ∈ C ( Y ) ,有
C ( X × Y ) C(X\times Y) C ( X × Y ) 的元素
( x , y ) ↦ f ( x ) g ( y ) (x,y)\mapsto f(x)g(y) ( x , y ) ↦ f ( x ) g ( y ) 。证明这给出双线性映射
C ( X ) × C ( Y ) → C ( X × Y ) C(X)\times C(Y)\rightarrow C(X\times Y) C ( X ) × C ( Y ) → C ( X × Y ) 。从而按张量积的泛性质确定线性映射
τ : C ( X ) ⊗ C ( Y ) → C ( X × Y ) \tau: C(X)\otimes C(Y)\rightarrow C(X\times Y) τ : C ( X ) ⊗ C ( Y ) → C ( X × Y ) 。
(ii):证明
τ \tau τ 是单射。
(iii):证明
τ \tau τ 是满射当且仅当
X X X 和
Y Y Y 其中之一是有限集。
(iv):具体写下一个连续函数
h : R × R → R h:\mathbb{R}\times\mathbb{R}\rightarrow\mathbb{R} h : R × R → R ,使得
h h h 无法表如
( x , y ) ↦ ∑ i = 1 m f i ( x ) g i ( y ) (x,y)\mapsto \sum_{i=1}^{m}f_i(x)g_i(y) ( x , y ) ↦ ∑ i = 1 m f i ( x ) g i ( y ) 之形,其中
f i , g i f_i,g_i f i , g i 是
R \mathbb{R} R 上的连续函数。
(i):无非是定义的操演。
(ii):设
∑ i = 1 n f i ⊗ g i \sum_{i=1}^{n}f_i\otimes g_i ∑ i = 1 n f i ⊗ g i 被映为
0 0 0 ,不失一般性地认为
g i g_i g i 在
C ( Y ) C(Y) C ( Y ) 中线性无关。从而对于所有
x ∈ X x\in X x ∈ X ,
∑ i = 1 n f i ( x ) g i = 0 C ( Y ) \sum_{i=1}^{n}f_i(x)g_i=0_{C(Y)} ∑ i = 1 n f i ( x ) g i = 0 C ( Y ) 恒成立,说明
f i ( x ) f_i(x) f i ( x ) 恒为
0 0 0 ,即
f i f_i f i 全为
0 0 0 。
(iii):先证明当的方向。不失一般性认为
X X X 有限,即记
∣ X ∣ = n |X|=n ∣ X ∣ = n 。考察
C ( X × Y ) C(X\times Y) C ( X × Y ) 中元素
( x , y ) ↦ h ( x , y ) (x,y)\mapsto h(x,y) ( x , y ) ↦ h ( x , y ) 。有
∑ i = 1 n f i ⊗ g i \sum_{i=1}^{n}f_i\otimes g_i ∑ i = 1 n f i ⊗ g i 使得
f i f_i f i 为
X X X 向
x i x_i x i 的投影映射,
g i g_i g i 为
( x i , ⋅ ) ↦ h ( x i , ⋅ ) (x_i,\cdot)\mapsto h(x_i,\cdot) ( x i , ⋅ ) ↦ h ( x i , ⋅ ) 。然后是仅当的方向,考察
h ∈ i m ( τ ) h\in\mathrm{im}(\tau) h ∈ im ( τ ) ,即存在
τ ( ∑ i = 1 n f i ⊗ g i ) = h \tau(\sum_{i=1}^{n}f_i\otimes g_i)=h τ ( ∑ i = 1 n f i ⊗ g i ) = h ,则
h ( x , ⋅ ) = ∑ i = 1 n f i ( x ) g i ( ⋅ ) h(x,\cdot)=\sum_{i=1}^{n}f_i(x)g_i(\cdot) h ( x , ⋅ ) = ∑ i = 1 n f i ( x ) g i ( ⋅ ) 。右侧属于
∑ i = 1 n F g i ( . ) \sum_{i=1}^{n}Fg_i(.) ∑ i = 1 n F g i ( . ) 即
C ( Y ) C(Y) C ( Y ) 中有限维子空间
V V V 。说明
h ( x , ⋅ ) h(x,\cdot ) h ( x , ⋅ ) 无论
x x x 怎么取,都落在
V V V 中。而我们可以取出无限个
( x i , y i ) (x_i,y_i) ( x i , y i ) 对它们各不相同,并构造
h ( x i , y i ) = 1 h(x_i,y_i)=1 h ( x i , y i ) = 1 其余为
0 0 0 。这样
h ( x , ⋅ ) h(x,\cdot) h ( x , ⋅ ) 在
x x x 任取时,落在的
C ( Y ) C(Y) C ( Y ) 子空间并非有限维。
(iv):即取
( x , y ) ↦ e x y (x,y)\mapsto e^{xy} ( x , y ) ↦ e x y 。则所有
h ( x , ⋅ ) h(x,\cdot) h ( x , ⋅ ) 为
y ↦ ( e x ) y y\mapsto (e^x)^y y ↦ ( e x ) y ,总能找出
m + 1 m+1 m + 1 个
e x i e^{x_i} e x i 使得它们线性无关。
3. 试证张量积保余核。更精确地说,设
f : V → V ′ f:V\rightarrow V' f : V → V ′ 为线性映射,证明对所有
F F F -向量空间
W W W 皆有同构:
c o k e r ( f ) ⊗ W → ∼ c o k e r ( f ⊗ i d W ) ( v ′ + i m ( f ) ) ⊗ w ↦ v ′ ⊗ w + i m ( f ⊗ i d W ) \mathrm{coker}(f)\otimes W\xrightarrow{\sim}\mathrm{coker}(f\otimes \mathrm{id}_{W})\\
(v'+\mathrm{im}(f))\otimes w\mapsto v'\otimes w+\mathrm{im}(f\otimes \mathrm{id}_W) coker ( f ) ⊗ W ∼ coker ( f ⊗ id W ) ( v ′ + im ( f )) ⊗ w ↦ v ′ ⊗ w + im ( f ⊗ id W )
先考虑
Φ : V ′ ⊗ W → c o k e r ( f ) ⊗ W \Phi:V'\otimes W\rightarrow \mathrm{coker}(f)\otimes W Φ : V ′ ⊗ W → coker ( f ) ⊗ W 表现为满射投影,显然是线性。而对任意
v ∈ V , w ∈ W v\in V,w\in W v ∈ V , w ∈ W 有
Φ ( f ( v ) ⊗ w ) = ( f ( v ) + i m ( f ) ) ⊗ w = 0 \Phi(f(v)\otimes w)=(f(v)+\mathrm{im}(f))\otimes w=0 Φ ( f ( v ) ⊗ w ) = ( f ( v ) + im ( f )) ⊗ w = 0 。于是
c o k e r ( f ⊗ i d W ) ↠ c o k e r ( f ) ⊗ W \mathrm{coker}(f\otimes \mathrm{id}_W)\twoheadrightarrow \mathrm{coker}(f)\otimes W coker ( f ⊗ id W ) ↠ coker ( f ) ⊗ W 。
左侧任取
∑ i = 1 n v i ′ ⊗ w i + i m ( f ⊗ i d W ) \sum_{i=1}^{n}v'_i\otimes w_i+\mathrm{im}(f\otimes \mathrm{id}_W) ∑ i = 1 n v i ′ ⊗ w i + im ( f ⊗ id W ) 打到右侧为
∑ i = 1 n ( v i ′ + i m ( f ) ) ⊗ w i \sum_{i=1}^{n}(v'_i+\mathrm{im}(f))\otimes w_i ∑ i = 1 n ( v i ′ + im ( f )) ⊗ w i 。若左侧非
0 0 0 ,说明
∑ i = 1 n v ′ ⊗ w i \sum_{i=1}^{n}v'\otimes w_i ∑ i = 1 n v ′ ⊗ w i 不被表示成
∑ j = 1 m f ( v j ) ⊗ w j \sum_{j=1}^{m}f(v_j)\otimes w_j ∑ j = 1 m f ( v j ) ⊗ w j ,而右侧实际上可以展开导出非
0 0 0 。
4. 说明张量积保商。更精确地说,设
V 0 V_0 V 0 为
V V V 的子空间,则有同构:
( V / V 0 ) ⊗ W → ∼ ( V ⊗ W ) / ( V 0 ⊗ W ) ( v + V 0 ) ⊗ w ↦ v ⊗ w + ( V 0 ⊗ W ) (V/V_0)\otimes W\xrightarrow{\sim}(V\otimes W)/(V_0\otimes W)\\
(v+V_0)\otimes w\mapsto v\otimes w+(V_0\otimes W) ( V / V 0 ) ⊗ W ∼ ( V ⊗ W ) / ( V 0 ⊗ W ) ( v + V 0 ) ⊗ w ↦ v ⊗ w + ( V 0 ⊗ W )
取包含映射
f : V 0 ↪ V f:V_0\hookrightarrow V f : V 0 ↪ V ,使用
problem. 3 的结果。
5. 说明张量积保核。更精确地说,设
f : V → V ′ f:V\rightarrow V' f : V → V ′ 为线性映射,则
ker ( f ) ⊗ W → ∼ ker ( f ⊗ i d W ) \ker(f)\otimes W\xrightarrow{\sim}\ker(f\otimes \mathrm{id}_W) ker ( f ) ⊗ W ∼ ker ( f ⊗ id W ) ,映法写作
v ⊗ w ↦ v ⊗ w v\otimes w\mapsto v\otimes w v ⊗ w ↦ v ⊗ w 。
先以
i m ( f ) \mathrm{im}(f) im ( f ) 代
V ′ V' V ′ 。即
f f f 为满射,
f ⊗ i d W f\otimes \mathrm{id}_W f ⊗ id W 也满。记
j j j 为包含映射
ker ( f ) ↪ V \ker(f)\hookrightarrow V ker ( f ) ↪ V ,此时
f f f 等同于
V ↠ c o k e r ( j ) V\twoheadrightarrow \mathrm{coker}(j) V ↠ coker ( j ) 。于是
f ⊗ i d W f\otimes \mathrm{id}_W f ⊗ id W 写作
V ⊗ W ↠ c o k e r ( j ⊗ W ) V\otimes W\twoheadrightarrow \mathrm{coker}(j\otimes W) V ⊗ W ↠ coker ( j ⊗ W ) 。于是
ker ( f ⊗ i d W ) → ∼ ker ( f ) ⊗ W \ker(f\otimes \mathrm{id}_W)\xrightarrow{\sim}\ker(f)\otimes W ker ( f ⊗ id W ) ∼ ker ( f ) ⊗ W 。
6. 设
V V V 和
W W W 是有限维向量空间,维数都大于
1 1 1 。说明:
{ v ⊗ w : v ∈ V , w ∈ W } ≠ V ⊗ W \{v\otimes w:v\in V,w\in W\}\not=V\otimes W { v ⊗ w : v ∈ V , w ∈ W } = V ⊗ W
即取
V , W V,W V , W 的基
v 1 , ⋯ , v n v_1,\cdots,v_n v 1 , ⋯ , v n 和
w 1 , ⋯ , w m w_1,\cdots,w_m w 1 , ⋯ , w m 。则
v = ∑ i = 1 n a i v i , w = ∑ j = 1 m b j , w j v=\sum_{i=1}^{n}a_iv_i,w=\sum_{j=1}^{m}b_j,w_j v = ∑ i = 1 n a i v i , w = ∑ j = 1 m b j , w j 。于是
v ⊗ w = ∑ i = 1 n ∑ j = 1 m a i b j v i ⊗ w j v\otimes w=\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{m}a_ib_jv_i\otimes w_j v ⊗ w = ∑ i = 1 n ∑ j = 1 m a i b j v i ⊗ w j 。以矩阵的角度看,关于
V ⊗ W V\otimes W V ⊗ W 生成元的系数矩阵在前的式中秩不超过一,而在
V ⊗ W V\otimes W V ⊗ W 中是任意的,导出矛盾。
7. 设
A ∈ M p × p ( F ) A\in\mathrm{M}_{p\times p}(F) A ∈ M p × p ( F ) 而
B ∈ M q × q ( F ) B\in\mathrm{M}_{q\times q}(F) B ∈ M q × q ( F ) 。试证
det ( A ⊗ B ) = ( det A ) q ( det B ) p \det(A\otimes B)=(\det A)^q(\det B)^p det ( A ⊗ B ) = ( det A ) q ( det B ) p 。
将
A , B A,B A , B 通过消元成为上三角矩阵即可。只需要说明对应的初等矩阵
P , Q P,Q P , Q 满足
det ( P ⊗ Q ) = ( deg P ) q ( det Q ) p \det(P\otimes Q)=(\deg P)^q(\det Q)^p det ( P ⊗ Q ) = ( deg P ) q ( det Q ) p 即可,此处平凡。
8. 设
A A A 为域
F F F 上的有限维代数。对
a ∈ A a\in A a ∈ A 和
f = ∑ n c n X n ∈ F [ X ] f=\sum_{n}c_nX^n\in F[X] f = ∑ n c n X n ∈ F [ X ] 定义
f ( a ) : = ∑ n c n a n ∈ A f(a):=\sum_{n}c_na^n\in A f ( a ) := ∑ n c n a n ∈ A 。以下要求
A A A 作为
F F F -向量空间是有限维的。
(i):说明对每个
a ∈ A a\in A a ∈ A 都存在
f ∈ F [ x ] ∖ { 0 } f\in F[x]\setminus \{0\} f ∈ F [ x ] ∖ { 0 } 使得
f ( a ) = 0 f(a)=0 f ( a ) = 0 。
(ii):仿照线性映射的情形,应用 (i) 对
a ∈ A a\in A a ∈ A 定义其极小多项式。
(iii):说明
a a a 可逆当且仅当它有左逆,当且仅当它有右逆。而且此时存在
f ∈ F [ X ] f\in F[X] f ∈ F [ X ] 使得
a − 1 = f ( a ) a^{-1}=f(a) a − 1 = f ( a ) 。
(i):考虑
a 0 , a 1 , ⋯ , a n a^0,a^1,\cdots,a^n a 0 , a 1 , ⋯ , a n 落在
n n n 维的
F F F -向量空间
A A A 中,必有非平凡线性相关式。
(ii):注意到若
f ( a ) = 0 , g ( a ) = 0 f(a)=0,g(a)=0 f ( a ) = 0 , g ( a ) = 0 ,则
( f − g ) ( a ) = 0 (f-g)(a)=0 ( f − g ) ( a ) = 0 以及
( t f ) ( a ) = 0 (tf)(a)=0 ( t f ) ( a ) = 0 。若
f ( a ) = 0 f(a)=0 f ( a ) = 0 则
∀ g ∈ F [ X ] \forall g\in F[X] ∀ g ∈ F [ X ] 都有
( f g ) ( x ) = 0 = ( g f ) ( x ) (fg)(x)=0=(gf)(x) ( f g ) ( x ) = 0 = ( g f ) ( x ) 。由此将在一元多项式环
F [ X ] F[X] F [ X ] 上
{ f ( a ) = 0 : f ∈ F [ X ] } \{f(a)=0:f\in F[X]\} { f ( a ) = 0 : f ∈ F [ X ]} 是理想。而
F [ X ] F[X] F [ X ] 是主理想环故
( M i n a ) = { f ( a ) = 0 : f ∈ F [ X ] } (\mathrm{Min}_a)=\{f(a)=0:f\in F[X]\} ( Min a ) = { f ( a ) = 0 : f ∈ F [ X ]} 。
(iii):若有环中元素
b ∈ A b\in A b ∈ A 使得
b a = 1 ba=1 ba = 1 则
b ⋅ M i n a = 0 b\cdot\mathrm{Min}_a=0 b ⋅ Min a = 0 从而
M i n a \mathrm{Min}_a Min a 常数项非
0 0 0 ,记为
c c c 。则
a ⋅ ( M i n a − c x ) ( a ) = − c a\cdot (\frac{\mathrm{Min}_a-c}{x})(a)=-c a ⋅ ( x Min a − c ) ( a ) = − c 导出
f f f 于是
f ( a ) f(a) f ( a ) 和
a a a 也是交换的。由此可见,
a a a 有左逆 / 右逆直接给出
a a a 的逆,而如果
a a a 可逆当然有左逆和右逆。
15. 将
A ∈ M m × n ( F ) A\in\mathrm{M}_{m\times n}(F) A ∈ M m × n ( F ) 视同线性映射
F n → F m F^n\rightarrow F^m F n → F m ,试以子行列式对所有
k ≤ min { m , n } k\leq \min\{m,n\} k ≤ min { m , n } 描述
⋀ k A : ⋀ k ( F n ) → ⋀ k ( F m ) \bigwedge^k A:\bigwedge^k (F^n)\rightarrow \bigwedge^k(F^m) ⋀ k A : ⋀ k ( F n ) → ⋀ k ( F m ) 。
取
F n F^n F n 的标准基
e 1 , ⋯ , e n e_1,\cdots,e_n e 1 , ⋯ , e n 以及
F m F^m F m 的标准基
e 1 ′ , ⋯ , e m ′ e_1',\cdots,e_m' e 1 ′ , ⋯ , e m ′ 。
A A A 将
e i e_i e i 映到
∑ j = 1 m a j i e j ′ \sum_{j=1}^{m}a_{ji}e_j' ∑ j = 1 m a ji e j ′ 。对于
⋀ k ( F n ) \bigwedge^k(F^n) ⋀ k ( F n ) 的基
e i 1 ∧ ⋯ ∧ e i k e_{i_1}\wedge\cdots\wedge e_{i_k} e i 1 ∧ ⋯ ∧ e i k (其中
1 ≤ i 1 < ⋯ < i k ≤ n 1\leq i_1<\cdots<i_k\leq n 1 ≤ i 1 < ⋯ < i k ≤ n )被映射到了
∑ 1 ≤ j 1 < ⋯ < j k ≤ m e j 1 ∧ ⋯ ∧ e j k ∑ σ ∈ S k s g n ( σ ) ∏ l = 1 k a j σ ( l ) i l \sum\limits_{1\leq j_1<\cdots<j_k\leq m}e_{j_1}\wedge\cdots\wedge e_{j_k}\sum\limits_{\sigma\in\mathfrak{S}_k}\mathrm{sgn}(\sigma)\prod\limits_{l=1}^{k}a_{j_{\sigma(l)}i_l} 1 ≤ j 1 < ⋯ < j k ≤ m ∑ e j 1 ∧ ⋯ ∧ e j k σ ∈ S k ∑ sgn ( σ ) l = 1 ∏ k a j σ ( l ) i l 。后侧的系数就是
det ( A [ j 1 , ⋯ , j k ] , [ i 1 , ⋯ , i k ] ) \det(A_{[j_1,\cdots,j_k],[i_1,\cdots,i_k]}) det ( A [ j 1 , ⋯ , j k ] , [ i 1 , ⋯ , i k ] ) 。
19. 设
V V V 是域
F F F 上的
n n n 维向量空间,
T ∈ E n d ( V ) T\in\mathrm{End}(V) T ∈ End ( V ) 。证明:
det ( λ ⋅ i d − T ) = ∑ k = 0 n ( − 1 ) k T r ( ⋀ k T ) λ n − k \det(\lambda\cdot \mathrm{id}-T)=\sum_{k=0}^{n}(-1)^k\mathrm{Tr}(\bigwedge{}^k T)\lambda^{n-k} det ( λ ⋅ id − T ) = k = 0 ∑ n ( − 1 ) k Tr ( ⋀ k T ) λ n − k
此处规定
⋀ 0 ( V ) = F \bigwedge{}^0(V)=F ⋀ 0 ( V ) = F 而
⋀ 0 T = i d F \bigwedge{}^0T=\mathrm{id}_F ⋀ 0 T = id F 。
设
T T T 对应到
A ∈ M n × n ( F ) A\in\mathrm{M}_{n\times n}(F) A ∈ M n × n ( F ) 。即由
problem. 15 描述了
T r ( ⋀ k T ) = ∑ 1 ≤ i 1 < ⋯ < i k ≤ n det ( A [ i 1 , ⋯ , i k ] , [ i 1 , ⋯ , i k ] ) \mathrm{Tr}(\bigwedge{}^kT)=\sum\limits_{1\leq i_1<\cdots<i_k\leq n}\det(A_{[i_1,\cdots,i_k],[i_1,\cdots,i_k]}) Tr ( ⋀ k T ) = 1 ≤ i 1 < ⋯ < i k ≤ n ∑ det ( A [ i 1 , ⋯ , i k ] , [ i 1 , ⋯ , i k ] ) 。符合定义。
20. 选定
ω ∈ ⋀ p ( V ) ∖ { 0 } \omega\in\bigwedge^p(V)\setminus\{0\} ω ∈ ⋀ p ( V ) ∖ { 0 } ,其中
1 ≤ p ≤ n : = dim V 1\leq p\leq n:=\dim V 1 ≤ p ≤ n := dim V 。定义
a n n ( ω ) : = { v ∈ V : ω ∧ v = 0 } \mathrm{ann}(\omega):=\{v\in V:\omega\wedge v=0\} ann ( ω ) := { v ∈ V : ω ∧ v = 0 } 。若存在
v 1 , ⋯ , v p ∈ V v_1,\cdots,v_p\in V v 1 , ⋯ , v p ∈ V 使得
ω = v 1 ∧ ⋯ ∧ v p \omega=v_1\wedge \cdots\wedge v_p ω = v 1 ∧ ⋯ ∧ v p 则称
ω \omega ω 可分解 。
(i):说明
a n n ( ω ) \mathrm{ann}(\omega) ann ( ω ) 是
V V V 的子空间。设
x 1 , ⋯ , x p ∈ V x_1,\cdots,x_p\in V x 1 , ⋯ , x p ∈ V 线性无关,证明
a n n ( x 1 ∧ ⋯ ∧ x p ) = ⟨ x 1 , ⋯ , x p ⟩ \mathrm{ann}(x_1\wedge\cdots\wedge x_p)=\langle x_1,\cdots, x_p\rangle ann ( x 1 ∧ ⋯ ∧ x p ) = ⟨ x 1 , ⋯ , x p ⟩ 。
(ii):证明若
a n n ( ω ) \mathrm{ann}(\omega) ann ( ω ) 有基
v 1 , ⋯ , v r v_1,\cdots,v_r v 1 , ⋯ , v r ,则
r ≤ p r\leq p r ≤ p 而且存在
η ∈ ⋀ p − r ( V ) \eta\in\bigwedge{}^{p-r}(V) η ∈ ⋀ p − r ( V ) 使得
ω = v 1 ∧ ⋯ ∧ v r ∧ η \omega=v_1\wedge \cdots\wedge v_r\wedge \eta ω = v 1 ∧ ⋯ ∧ v r ∧ η 。
(iii):承上题,说明
r = p r=p r = p 当且仅当
ω \omega ω 可分解。
(i):若
v 1 , v 2 ∈ a n n ( ω ) v_1,v_2\in\mathrm{ann}(\omega) v 1 , v 2 ∈ ann ( ω ) ,则
ω ∧ ( v 1 + v 2 ) = ω ∧ v 1 + ω ∧ v 2 = 0 \omega\wedge(v_1+v_2)=\omega\wedge v_1+\omega \wedge v_2=0 ω ∧ ( v 1 + v 2 ) = ω ∧ v 1 + ω ∧ v 2 = 0 。另外
ω \mathrm{\omega} ω 也对
F F F -纯量乘法封闭,是子空间。另外,若
x ∈ ⟨ x 1 , ⋯ , x p ⟩ x\in\langle x_1,\cdots,x_p\rangle x ∈ ⟨ x 1 , ⋯ , x p ⟩ 则存在线性关系式,拆开得
0 0 0 。否则不存在这样的等式。
(ii):将
v 1 , ⋯ , v r v_1,\cdots,v_r v 1 , ⋯ , v r 扩充为
V V V 的基。写出
ω \omega ω 的展开式,并考虑
ω ∧ v i \omega\wedge v_i ω ∧ v i 为
0 0 0 。对于
ω \omega ω 中不含
v j v_j v j 的项,如果存在,则结果必然不是
0 0 0 。由此
ω \omega ω 含
v 1 , ⋯ , v r v_1,\cdots,v_r v 1 , ⋯ , v r 。于是
r ≤ p r\leq p r ≤ p ,将
v 1 , ⋯ , v r v_1,\cdots,v_r v 1 , ⋯ , v r 移到最前,取后侧部分即得到
η \eta η 。
(iii):如果
ω \omega ω 可分解,亦
v 1 , ⋯ , v p v_1,\cdots,v_p v 1 , ⋯ , v p 线性无关,结果由 (i) 给出。如果
r = p r=p r = p ,则 (ii) 中直接得到了
ω \omega ω 的分解形式。
21. 承上题,证明所有
ω ∈ ⋀ n − 1 ( V ) ∖ { 0 } \omega\in \bigwedge{}^{n-1}(V)\setminus\{0\} ω ∈ ⋀ n − 1 ( V ) ∖ { 0 } 都是可分解的。
选基
v 1 , ⋯ , v n v_1,\cdots,v_n v 1 , ⋯ , v n ,则
ω ∧ v = c ( v ) v 1 ∧ ⋯ ∧ v n \omega \wedge v=c(v)v_1\wedge\cdots\wedge v_n ω ∧ v = c ( v ) v 1 ∧ ⋯ ∧ v n 。其中
c : V → F c:V\rightarrow F c : V → F 是线性的。而
c c c 不会是零映射,于是
dim ker ( c ) = n − 1 \dim \ker(c)=n-1 dim ker ( c ) = n − 1 。亦即
dim a n n ( ω ) = n − 1 \dim \mathrm{ann}(\omega)=n-1 dim ann ( ω ) = n − 1 。
22. 设
U U U 和
W W W 为
V V V 的
p p p 维子空间,
U U U 有基
x 1 , ⋯ , x p x_1,\cdots,x_p x 1 , ⋯ , x p 而
W W W 有基
y 1 , ⋯ , y p y_1,\cdots,y_p y 1 , ⋯ , y p 。证明
U = W U=W U = W 当且仅当
x 1 ∧ ⋯ ∧ x p x_1\wedge \cdots\wedge x_p x 1 ∧ ⋯ ∧ x p 和
y 1 ∧ ⋯ ∧ y p y_1\wedge \cdots \wedge y_p y 1 ∧ ⋯ ∧ y p 成比例。
将
x 1 , ⋯ , x p x_1,\cdots,x_p x 1 , ⋯ , x p 扩充为
V V V 的一组基,并命
n : = dim V n:=\dim V n := dim V 。若
U = W U=W U = W ,则
⟨ x 1 , ⋯ , x p ⟩ = ⟨ y 1 , ⋯ , y p ⟩ \langle x_1,\cdots,x_p\rangle =\langle y_1,\cdots,y_p\rangle ⟨ x 1 , ⋯ , x p ⟩ = ⟨ y 1 , ⋯ , y p ⟩ ,每个
y i y_i y i 可以写成
x i x_i x i 的线性组合,且线性无关。于是在
y 1 ∧ ⋯ ∧ y p y_1\wedge \cdots \wedge y_p y 1 ∧ ⋯ ∧ y p 中拆开,剩下的便是
c ⋅ ( x 1 ∧ ⋯ ∧ x p ) c\cdot (x_1\wedge \cdots \wedge x_p) c ⋅ ( x 1 ∧ ⋯ ∧ x p ) 。
c ≠ 0 c\not=0 c = 0 由线性无关给出,实际是
x , y x,y x , y 坐标变换行列式。
若
y 1 ∧ ⋯ ∧ y p = c ⋅ ( x 1 ∧ ⋯ ∧ x p ) y_1\wedge \cdots \wedge y_p=c\cdot (x_1\wedge \cdots \wedge x_p) y 1 ∧ ⋯ ∧ y p = c ⋅ ( x 1 ∧ ⋯ ∧ x p ) 。对
u ∈ U u\in U u ∈ U 有
y 1 ∧ ⋯ ∧ y p ∧ u = 0 y_1\wedge \cdots \wedge y_p\wedge u=0 y 1 ∧ ⋯ ∧ y p ∧ u = 0 即
U ⊂ a n n ( y 1 ∧ ⋯ ∧ y p ) = ⟨ y 1 , ⋯ , y p ⟩ = W U\sub \mathrm{ann}(y_1\wedge\cdots\wedge y_p)=\langle y_1,\cdots,y_p\rangle=W U ⊂ ann ( y 1 ∧ ⋯ ∧ y p ) = ⟨ y 1 , ⋯ , y p ⟩ = W 。反向亦有,故
U = W U=W U = W 。
24. 默认
C h a r ( F ) ≠ 2 \mathrm{Char}(F)\not=2 Char ( F ) = 2 。设
dim V ∈ Z ≥ 2 \dim V\in\mathbb{Z}_{\geq 2} dim V ∈ Z ≥ 2 而
ω ∈ ⋀ 2 ( V ) ∖ { 0 } \omega\in \bigwedge^2(V)\setminus\{0\} ω ∈ ⋀ 2 ( V ) ∖ { 0 } 。证明
ω \omega ω 可分解当且仅当
ω ∧ ω = 0 \omega\wedge \omega=0 ω ∧ ω = 0 。
命
n : = dim V n:=\dim V n := dim V 。如果
ω \omega ω 可分解为
v 1 ∧ v 2 v_1\wedge v_2 v 1 ∧ v 2 当然
ω ∧ ω = 0 \omega\wedge\omega=0 ω ∧ ω = 0 。
其次,考虑
V V V 的基
v 1 , ⋯ , v n v_1,\cdots,v_n v 1 , ⋯ , v n 。则
ω = ∑ 1 ≤ i < j ≤ n c i j v i ∧ v j \omega=\sum_{1\leq i<j\leq n}c_{ij}v_i\wedge v_j ω = ∑ 1 ≤ i < j ≤ n c ij v i ∧ v j 。首先
ω = ∑ 1 ≤ i ≤ n v i ∧ ( ∑ i < j ≤ n c i j v j ) \omega=\sum_{1\leq i\leq n} v_i\wedge(\sum_{i<j\leq n}c_{ij}v_j) ω = ∑ 1 ≤ i ≤ n v i ∧ ( ∑ i < j ≤ n c ij v j ) 。然后我们进行消元:如果存在某一项
v i ∧ x v_i\wedge x v i ∧ x (即后侧系数不为
0 0 0 ),则对于
1 ≤ k ≤ i 1\leq k\leq i 1 ≤ k ≤ i 的项用
v i ∧ x v_i\wedge x v i ∧ x 消元。最后
ω \omega ω 形如
∑ i ∈ I v i ∧ u i \sum_{i\in I}v_i\wedge u_i ∑ i ∈ I v i ∧ u i ,其中
I ⊂ [ 1 , ⋯ , n ] I\subset [1,\cdots,n] I ⊂ [ 1 , ⋯ , n ] 而
u i u_i u i 总在
⟨ v j : j ∈ [ 1 , ⋯ , n ] ∖ I ⟩ \langle v_j:j\in [1,\cdots,n]\setminus I\rangle ⟨ v j : j ∈ [ 1 , ⋯ , n ] ∖ I ⟩ 中。
因为
ω ∧ ω = 0 \omega\wedge \omega=0 ω ∧ ω = 0 ,所以任意两个
u i ∧ u j u_i\wedge u_j u i ∧ u j 也为
0 0 0 ,说明
u i , u j u_i,u_j u i , u j 成比例。于是提取出系数
c i c_i c i 使得所有
u ∗ = u u_*=u u ∗ = u 相等,就可以合并前项导出
ω = ( ∑ i ∈ I c i v i ) ∧ u \omega=\left(\sum_{i\in I} c_iv_i\right)\wedge u ω = ( ∑ i ∈ I c i v i ) ∧ u 。即分解形式。