Självständigt arbete Representationsteori för ändliga supergrupper

Storlek: px
Starta visningen från sidan:

Download "Självständigt arbete Representationsteori för ändliga supergrupper"

Transkript

1 Institutionen för naturvetenskap och teknik Självständigt arbete för kandidatexamen i matematik, 15 hp Självständigt arbete Representationsteori för ändliga supergrupper Rasmus Thorsén och Viktor Eriksson Handledare: Jens Fjelstad Examinator: Holger Schellwat

2 Institutionen för naturvetenskap och teknik Självständigt arbete Representationsteori för ändliga supergrupper Rasmus Thorsén och Viktor Eriksson Juni 217

3 Abstract This paper is about representations and modules over nite supergroups. Classic representation theory sets the foundation of this paper. We nd that representations over groups and CG-modules over groupalgebras are equivalent, because of this we will study modules over supergroups (SG ρ -modules) by CG-modules. The paper ends in a classication of modules to SG ρ under the constriction that a certain G-representation (V, ρ) is the one-dimensional trivial representation; we recognize, up to isomorphism, all the indecomposable nite dimensional modules. Not all these modules are simple, some are reducible but indecomposable. Sammanfattning Denna uppsats handlar om representationer och moduler över ändliga supergrupper. Klassisk representationsteori lägger grunden för detta arbete. Vi ser att representationer över grupper och CG-moduler över gruppalgebror är ekvivalenta, på grund av detta studerar vi moduler över supergrupper (SG ρ -moduler) genom CG-moduler. Uppsatsen landar i en klassicering av moduler till SG ρ under begränsningen att en viss G-representation (V, ρ) är den endimensionella triviala representationen; vi bestämmer upp till isomor alla ouppdelbara ändligdimensionella moduler. Inte alla dessa moduler är enkla, vissa är reducibla men ouppdelbara.

4 Innehåll 1 Inledning 3 2 Grundläggande denitioner 4 3 Representationsteori för ändliga grupper 8 4 Teorin för Supergrupper Supervektorrum Superalgebror Grassmann-algebror Ändliga supergrupper Moduler över ändliga supergrupper Fallet då dim(v ) = Fallet då dim(v ) = 1 och ρ = Slutsats 24

5 Kapitel 1 Inledning Denna uppsats börjar i representationsteori för ändliga grupper. I grund och botten handlar representationsteori om att undersöka algebraiska strukturer som t.ex. grupper genom att låta dem verka på vektorrum genom linjära avbildningar, så kallade representationer. Syftet med representationer är att överföra grupper med abstrakt struktur till en undergrupp i den generella linjära gruppen istället. Representationsteori har ett brett utbud av applikationsområden inom matematiken, så som t.ex. Lie grupper och harmonisk analys, men också inom fysiken när man vill undersöka symmetrier. Vi kommer endast att behandla ändligt dimensionella representationer i denna uppsats på grund av avgränsningsskäl, då många satser och denitioner blir mer komplicerade för oändligt dimensionella representationer. 3

6 Kapitel 2 Grundläggande denitioner Vi kommer här att gå igenom de denitioner och begrepp som lägger grunden till representationsteori för supergrupper. Stora delar av detta är standardmaterial för ringar och dess egenskaper, övergripande delar är hämtade från [2]. Denition En verkan av en grupp G på en mängd X är en avbildning a : G X X som uppfyller associativitet och har ett neutralt element e. Vi får alltså följande axiom: a(h, a(g, x)) = a(hg, x), (2.1) a(e, x) = x. (2.2) Detta skriver vi i fortsättningen som att a(g, x) = gx och h(gx) = (hg)x. En gruppverkan denierar alltså för g G en avbildning a(g) : X X där x gx. Denna avbildning är bijektiv eftersom att h.(g.x) = (h.g).x. Om det neutrala elementet är e så är a(g 1 ) inversen till a(g) sådant att a(g)a(g 1 ) = gg 1 x = x. Därför är a(g) en permutation och tillhör mängden Perm(X) av bijektiva avbildningar av X på sig själv. Detta innebär att en gruppverkan a av G på X kan betraktas som en grupphomomor a : G Perm(X). [7] Denition Låt V och W vara ändligdimensionella C-vektorrum. Direktsumman V W är vektorrummet där varje element kan skrivas entydigt som en summa, v + w, av element i V och W. Med addition och skalärmultiplikation (v 1 + w 1 ) + (v 2 + w 2 ) = (v 1 + v 2 ) + (w 1 + w 2 ), (2.3) c(v + w) = cv + cw, c C. (2.4) 4

7 Denition Låt V och W vara C-vektorrum. Tensorprodukten V W är i sig självt ett vektorrum där varje element är en linjärkombination av element v w, där v V och w W. Element i tensorprodukten har följande relationer: där α, β C. [5] (αv 1 + βv 2 ) w = α(v 1 w) + β(v 2 w), (2.5) v (αw 1 + βw 2 ) = α(v w 1 ) + β(v w 2 ). (2.6) Denition En ring R utgörs av en mängd och två binära operationer + och där (R, +) är en abelsk grupp. Operationen är associativ och distributiv a (b c) = (a b) c, (2.7) (a + b) c = (a c) + (b c), a, b, c R, (2.8) a (b + c) = (a b) + (a c), a, b, c R. (2.9) En ring kallas kommutativ om multiplikationen är kommutativ. En ring har ett neutralt element 1 R R om det uppfyller 1 R a = a 1 R = a, a R. Om R har ett neutralt element så är det unikt. [2] Notera att en ring inte nödvändigtvis behöver innehålla en multiplikativ invers eller för den delen ett multiplikativt neutralt element. Hädanefter när vi pratar om invers eller neutralt element till R så menas det för det multiplikativa operationen. Om en ring har ett multiplikativt neutralt element 1 R och en invers för varje element så kallar vi den ringen för en divisionsring eller en skev kropp. [6] Denition En kropp k är en kommutativ divisionsring. Denition Låt k vara en kropp. En k-algebra är ett k-vektorrum med en k-linjär associativ multiplikation och ett neutralt element. Denition Låt R vara en ring. En vänstermodul M över R är en abelsk grupp tillsammans med en gruppverkan av R på M sådant att R M M skrivet som rm, där m, n M och r, s R gäller (rs)m = r(sm), r(m + n) = rm + rn. Om R har ett neutralt element kräver vi att 1 R m = m, m M. 5

8 Vi kommer i denna uppsats endast behandla vänstermoduler, så när vi beskriver något som en modul så menas att det är en vänstermodul. Analogt är en högermodul sådan att M R M. [2] Anmärkning En modul över en kropp k är ett vektorrum. En modul över en k-algebra A är ett k-vektorrum med en verkan A M M. Denition Låt M och N vara moduler över en ring R. En modulmor är en funktion f : M N sådant att x, y M, r R. f(x + y) = f(x) + f(y), (2.1) rf(x) = f(rx), (2.11) Denition Låt k vara en kropp och G en grupp. Gruppalgebran kg är k-algebran på vektorrummet fritt genererat av G (d.v.s. med bas G), och har sin multiplikation given av gruppmultiplikationen. Betrakta två element: x = g G a g g, y = g G b g g, x, y kg. (2.12) Då gäller det att xy = g,h G a g b h gh. (2.13) Denition Om M är en modul över en ring R och N är en delgrupp till M, då kallar vi N för en delmodul till M om n N, r R : rn N (2.14) Observera att {} M är en delmodul kallad nollmodulen. Denition Låt M vara en modul över en ring R. Om N är en delmodul till M så kan man deniera en ny modul N på kvotgruppen M/N. N får verkan r(a + N) = ra + rn = ra + N, r R, a M/N. (2.15) Den andra likheten följer eftersom N är en delmodul. Vi kallar då N för kvotmodul. Denition En modul M kallas enkel om den inte har några icketriviala delmoduler. D.v.s. M har endast två delmoduler, sig själv och nollmodulen. Anmärkning Om ϕ : M N är en modulmor så är både ker{ϕ} och Im{ϕ} delmoduler till N. 6

9 Sats Schur's Lemma Om M och N är två enkla moduler över en ring R, då är alla modulmorer ϕ : M N antingen isomorer eller noll. Bevis. Vi antar att för något m M : ϕ(m) Im{ϕ} Im{ϕ} är en nollskild delmodul till N Im{ϕ} = N, eftersom N är en enkel modul. Detta leder till att ker{ϕ} = vilket visar att ϕ är en isomor. [4] 7

10 Kapitel 3 Representationsteori för ändliga grupper En representation ρ av G på V är en grupphomomor ρ : G GL(V ). GL(V ) är den så kallade generella linjära gruppen. Det är en grupp som är isomorf med gruppen av alla inverterbara (n n)-matriser till V (dim(v ) = n). Genom att välja en bas för V kan vi representera varje element i GL(V ) med en inverterbar matris. Varje val av bas ger därför en sådan isomor. [7] Denition En linjär representation ρ av G på ett komplext vektorrum V är en verkan på V vilken bevarar den linjära strukturen, det vill säga att ρ(g)(v 1 + v 2 ) = ρ(g)v 1 + ρ(g)v 2, v 1,2 V, (3.1) ρ(g)(kv) = kρ(g)v, k C, v V. (3.2) Denition Direktsumman av två representationer (V 1, ρ 1 ) och (V 2, ρ 2 ) utgör rummet V 1 V 2 med gruppverkan ρ 1 ρ 2, d.v.s. (ρ 1 ρ 2 )(g) : v 1 + v 2 ρ 1 (g)(v 1 ) + ρ 2 (g)(v 2 ). (3.3) Denition Tensorprodukten av två representationer (V 1, ρ 1 ) och (V 2, ρ 2 ) blir ρ 1 ρ 2 : G GL(V 1 V 2 ) där (ρ 1 ρ 2 )(g) = ρ 1 (g) ρ 2 (g), g G. (3.4) Denition Om (V, ρ) är en representation över en grupp G och W är ett delvektorrum till V, då kallar vi (W, ρ) för en delrepresentation till (V, ρ) om w W, g G : ρ(g)w W. (3.5) Denition En representation kallas irreducibel om den inte har invarianta delrum, bortsett från det triviala invarianta delrummet {} och hela rummet. En representation kallas fullständigt reducibel om den kan uttryckas som en direktsumma av irreducibla delrepresentationer. 8

11 Sats Varje G-representation ρ : G GL(V ) denierar en modul över gruppalgebran kg. Omvänt har vi även att varje kg-modul denierar en G-representation. Bevis. Representationen denierar en vänstermodul enligt regeln ( c g g)v = c g (ρ(g)v) v V, c k. g G g G och kg-modulen denierar en G-representation eftersom vi vet att det existerar ett ρ 1 för varje g G, tack vare associativitet hos gruppverkan får vi då ρ 1 (ρ(g)v) = ρ 1 (ρ(gv)) = gv. Anmärkning Om vi nu tittar på CG, som är gruppalgebran över kroppen C så följer av sats 3..6 att en representation av gruppen G kan uttryckas som en modul över gruppalgebran CG och vice versa. Vi kan alltså i varje situation välja fritt mellan dessa beskrivningar. [7] Sats Maschke's sats Låt G vara en ändlig grupp och k en kropp vars karakteristik inte delar ordningen av G, då är varje G-representation fullständigt reducibel. Bevis. Vi skriver om G-representationen som en KG-modul enligt sats 3..6, där karakteristiken till kroppen k inte delar ordningen av G. Låt M vara en kg-modul där dim(m) <. Det enda som behövs nu är att visa att en delmodul N av M är en komponent i en direktsumma till M. Eftersom M är ett vektorrum kan vi skriva M = N L, där L är ett delrum till M men inte nödvändigtvis en delmodul. Låt nu ϕ vara en linjär avbildning ϕ : M N. Vi skapar en ny linjär avbildning ϕ : M M sådan att: ϕ (α) = 1 G x 1 ϕ(xα). (3.6) x G Då är även ϕ en mor av kg-moduler. Om α M och g G får vi följande: g 1 ϕ (gα) = 1 g 1 x 1 ϕ(xgα) G x G = 1 y 1 ϕ(yα) (3.7) G = ϕ (α). Vi har nu att ϕ : M N eftersom ϕ : M N och N är en delmodul till M. Det gäller nu även att om α N ϕ(xα) = xα och enligt (3.6) har vi att ϕ (α) = α och ϕ = (ϕ ) 2. Alltså är ϕ en modulmor från M till N och M = N ker(ϕ ). [4] 9 y G

12 För en ändlig grupp G kan man klassicera alla irreducibla representationer upp till isomor, det går att göra genom att till exempel undersöka representationernas karaktärer och karaktärstabeller. Vi kommer inte att gå igenom detta särskilt djupt i denna uppsats. Denition Karaktären av en representation ρ till en grupp G över en kropp k är en funktionen χ : G k denierad som. χ(g) = Trace(ρ(g)). (3.8) Det går att visa att isomorfa representationer har samma karaktär. Kortfattat så är en karaktärstabell en tvådimensionell tabell där varje rad är en irreducibel karaktär och varje kolumn är en konjugatklass till G. Anmärkning Antalet konjugatklasser till G är detsamma som antalet isomorklasser till ρ. Om vi reducerar en representation blir det nödvändigt att undersöka alla dessa isomorklasser. Denition Vi denierar {U i } i I, I = {1, 2,..., k}, där k är antalet konjugatklasser av G, som en fullständig mängd av parvist icke-isomorfa enkla CG-moduler (irreducibla G-representationer). Anmärkning Man kan visa att CG U dim(u 1) 1 U dim(u 2) 2... U dim(u k) k. 1

13 Kapitel 4 Teorin för Supergrupper Supergrupper är en generalisering av vanliga grupper. De är mycket lika i sin struktur med den skillnaden att en supergrupp delar upp sina element som antingen jämna eller udda utefter de regler som deneras nedan. 4.1 Supervektorrum Supervektorrum byggs upp utifrån kvotgruppen Z/2Z. Denna är en cyklisk grupp av ordning två. Denition Ett supervektorrum V är ett Z/2Z-graderat vektorrum. Alltså ett vektorrum som kan skrivas på formen V = V V 1. Ett homogent element v V är ett element som antingen tillhör V eller V 1. Här menas att (homogena) vektorer v V är jämna och vektorer v V 1 är udda. Vi skapar nu en notation v som vi kallar pariteteten av v, då v är homogent. Där v = om v V och v = 1 om v V 1. Denition En mor mellan två supervektorrum är en linjär avbildning som bevarar Z/2Z-graderingen. D.v.s. om vi har två supervektorrum V och W och en linjär avbildning f : V W så ska det gälla att f(v ) W och f(v 1 ) W 1. Denition Tensorprodukten mellan två supervektorrum V W = (V W ) (V W ) 1 är supervektorrummet med jämna och udda delrum (V W ) = V W V 1 W 1, (4.1) (V W ) 1 = V 1 W V W 1. (4.2) 11

14 4.2 Superalgebror Denition En superalgebra är ett supervektorrum V med en associativ multiplikation och ett neutralt element, sådant att vw V v + w, för homogena element i v, w V. Det är alltså ungefär samma struktur som för vanliga algebror med den skillnad att man ersätter vektorrummet med ett supervektorrum. En superalgebra är alltså en algebra på ett supervektorrum som dessutom uppfyller v, w V vw V, (4.3) v, w V 1 vw V, (4.4) v V, w V 1 vw V 1, (4.5) v V 1, w V vw V 1. (4.6) Denition En superalgebra är kommutativ om vw = ( 1) v w wv för alla homogena element v, w V. Notera här att multiplikationen av pariteterna v w antingen är eller 1. Vi får en situation där v w = om åtminstone ett av elementen v, w V vilket leder till att vw = wv. Om både v och w V 1 får vi istället v w = 1 vilket leder till att vw = wv. Det är även värt att notera att om v V 1 vv = vv v 2 =. [1] Proposition Det jämna delrummet A i en superalgebra A är slutet med avseende på multiplikation. Det bildar därför en associativ algebra med neutralt element 1 A A. Bevis. Det följer av denition att multiplikationen blir associativ och sluten. Tack vare denition blir det trivialt att det neutrala elementet tillhör A. 4.3 Grassmann-algebror Grassmann-algebra, även kallat yttre algebra, är en speciell klass av kommutativ superalgebra som är nödvändig för att kunna konstruera supergrupper. Låt V 1 vara ett udda supervektorrum med baselementen ζ i, i = 1,...n. Vi beteckar med Λ(V 1 ) Grassmann-algebran av V 1. Denition Λ(V 1 ) är superalgebran av polynom av element i V 1 där dessa element antikommuterar, d.v.s. ζ i ζ j = ζ j ζ i. Vi kommer ange här nedan vilka element ingår i de udda och jämna delrummen. Anmärkning Om dim(v 1 ) = n dim(λ(v 1 )) = 2 n. Vi har alltså 2 n baselement. 12

15 Exempelvis, om V 1 har 3 basvektorer {ζ 1, ζ 2, ζ 3 }. Vektorerna {1, ζ 1, ζ 2, ζ 3, ζ 1 ζ 2, ζ 1 ζ 3, ζ 2 ζ 3, ζ 1 ζ 2 ζ 3 } utgör då en bas för Λ(V 1 ). Elementen i Λ(V 1 ) beskrivs som linjärkombinationer av dessa basvektorer. Ett godtyckligt element θ kan skrivas som θ = α () + α (1) i 1 ζ i1 + α (2) i 1 i 2 ζ i1 ζ i α (n) i 1,i 2,...,i n ζ i1 ζ i2...ζ in i 1 i 1 <i 2 i 1 <i 2 <...<i n Där koecienterna α (m) i 1,...,i m C, m n. (4.7) Vi vill nu specisera den jämna och udda delen i Λ(V ). Dela upp ett godtyckligt element θ som θ = θ + θ 1, där: θ = α () + i 1 i 2 ζ i1 ζ i2 + i 1,i 2,i 3,i 4 ζ i1 ζ i2 ζ i3 ζ i (4.8) i 1 <i 2 α (2) i 1 <i 2 <i 3 <i 4 α (4) θ 1 = i 1 α (1) i 1 ζ i1 + i 1 <i 2 <i 3 α (3) i 1,i 2,i 3 ζ i1 ζ i2 ζ i (4.9) Där θ är ett jämnt element och θ 1 är ett udda element, d.v.s. θ 1 = θ (Λ(V 1 )), θ = θ (Λ(V 1 )) 1. Det är enkelt att se att multiplikationen av element i Λ(V 1 ) uppfyller kraven för en superalgebra, d.v.s. ekvationerna ( ). Eftersom multiplikation mellan polynom är associativ så blir även multiplikationen i Grassmannalgebran associativ, på grund av antikommutativit försvinner alla polynom av grad högre än dim(λ(v 1 )) enlligt denition [8] 4.4 Ändliga supergrupper Låt q Λ(V 1 ), g G och ρ(g) utgöra en representation på V. Då är ρ(g) en representationsmor på Λ(V 1 ) sådant att ρ(g)q Λ(V 1 ) genom att ρ(g) är en permutationsavbildning på baselementen i q. Då blir ρ en representationsmor på Λ(V 1 ) via ρ(g)(v 1 v 2 v m ) := (ρ(g)v 1 )(ρ(g)v 2 ) (ρ(g)v m ), och ρ(g)1 = 1. Denition Låt G vara en ändlig grupp och (ρ, V ) en CG-modul, där V är ett udda supervektorrum. Supergruppen SG ρ är en superalgebra på supervektorrummet: SG ρ = Λ(V ) CG (4.1) med multiplikation där g, h G och p, q Λ(V ). [3] (p g) (q h) = p(ρ(g)q) gh (4.11) 13

16 Om V är endimensionellt får vi: V = {zζ z C} (4.12) där ζ är ett baselement till V. Grassmann-algebran blir då: där Λ(V ) = {zζ + wζ z, w C} (4.13) Λ(V ) = {zζ } C (4.14) Λ(V ) 1 = {wζ} = V (4.15) med den multiplikation av polynom som denierats i kapitel 4.3. För att kunna säga något om dimensionen till supervektorrummet SG ρ nner vi det lämpligt att införa en beteckning för baselement till SG ρ. För V, sådant att dim(v ) = 1, spänns SGρ upp av baselementen där ɛ {, 1} och g G Multiplikationen mellan baselement blir följande: b ɛ,g = ζ ɛ g (4.16) b,g b,h = b,gh (4.17) b,g b 1,h = ρ(g)b 1,gh (4.18) b 1,g b,h = b 1,gh (4.19) b 1,g b 1,h =. (4.2) Vi har här att det neutrala elementet i algebran är 1 CG = b,e och den jämna delalgebran blir CG, eftersom multiplikationen av baselement är densamma som i gruppalgebran. Det gäller att (SG ρ ) = span C {b,g g G} och (SG ρ ) 1 = span C {b 1,g g G}. 14

17 Kapitel 5 Moduler över ändliga supergrupper Vi vill nu beskriva vilka moduler en ändlig supergrupp kan ha. Vi väljer att begränsa oss i valet av supergrupper i två steg. I första steget kräver vi att dim(v ) = 1, i det andra steget kräver vi dessutom att representationsmor- smen ρ = 1. Man kan betrakta en representation över en ändlig supergrupp som en som en modul över motsvarande superalgebra, i enlighet med sats Denition Låt A vara en superalgebra. En modul M över A är ett supervektorrum tillsammans med en verkan av A på M. Alltså en morsm σ : A M M som uppfyller associativitet enligt denition D.v.s. om vi använder notationen σ(a m) = am så gäller a(bm) = (ab)m, a, b A och 1 A m = m, m M. Anmärkning Om M är en A-modul så är M och M 1 båda A -moduler. 5.1 Fallet då dim(v ) = 1 Om M är en SG ρ -modul följer det från anmärkning 5..2 att M och M 1 är CG-moduler. Här nedan följer en karakterisering av SG ρ -moduler i termer av CG-moduler och modulmorer av sådana. Detta kommer att bli användbart eftersom vi då kan använda representationsteorin för ändliga grupper till att förstå moduler över ändliga supergrupper. Låt M vara en SG ρ -modul. Verkan av ett udda element b 1,g kan med hjälp av ekvation (4.18) skrivas som b 1,g m := ρ(g 1 )b,g b 1,e m. (5.1) Så om vi vet hur b 1,e verkar på M vet vi hur alla b 1,g verkar på M. Det är mot bakgrund av denna aspekt som vi väljer följande denition. 15

18 Denition Låt M vara en modul över ett ändligt supervektorrum SG ρ med dim(v ) = 1. Låt ϕ : M M 1 och ψ : M 1 M vara de linjära avbildningarna denierade av ϕ(m) = b 1,e m och ψ(m) = b 1,e m. Eftersom produkten av två udda element blir noll gäller det att ϕ ψ =, (5.2) ψ ϕ =. (5.3) Från egenskaperna hos multiplikation i SG ρ följer även att b,g ϕ(m) = ρ(g)ϕ(b,g m), m M, (5.4) b,g ψ(m) = ρ(g)ψ(b,g m), m M 1. (5.5) Sats En modul M av en ändlig supergrupp SG ρ med dim(v ) = 1 består av ett par M, M 1 av CG-moduler tillsammans med två linjära avbildningar ϕ : M M 1, ψ : M 1 M som uppfyller ekvationerna 5.2 till 5.5 ovan. Bevis. Vi har visat att varje SG ρ -modul M ger upphov till denna struktur, vi ska nu visa att varje sådan struktur denierar en SG ρ -modul. Vi denierar M = M M 1 som SG ρ -modul. Det återstår att deniera hur (SG ρ ) 1 verkar på M samt att visa att denna verkan uppfyller ekvationerna 5.2 till 5.5. Om m M låt då b 1,e m := ϕ(m), medan om m M 1 låt b 1,e m := ψ(m). För ett element m = m +m 1 utökar vi verkan av b 1,e sådant att b 1,e m := b 1,e m + b 1,e m 1. Vi denerar också verkan av b 1,g på m M genom b 1,g m := ρ(g 1 )b,g b 1,e m. För att bevisa detta verkligen är en verkan behöver vi visa att α(βm) = (αβ)m där α och β är baselement i SG ρ, m M. Enligt denition för gruppverkan blir det uppenbart att om α, β (SG ρ ) så är detta uppfyllt. Det som behöver verieras är att det även är uppfyllt i de tre fallen då: Fall 1: α (SG ρ ), β (SG ρ ) 1 (5.6) Vi har här α = b,g och β = b 1,h och vill alltså visa att b,g (b 1,h m) = (b,g b 1,h )m. Vi börjar med vänsterledet: V L = b,g (b 1,h m) = b,g (ρ(h 1 )b,h b 1,e m) (enl. def. för verkan av baselement.) = b,g (ρ(h 1 )b,h ψ(m)) (Låt säga att m M 1.) = b,g (ρ(h 1 )ρ(h)ψ(b,h m)) (enl. ekvation (5.5).) = b,g ψ(b,h m) = ρ(g)ψ(b,gh m). (5.7) 16

19 Högerledet i sin tur blir: HL = (b,g b 1,h )m = (ρ(g)b 1,gh )m = ρ(g)b 1,gh m = ρ(g)(b 1,e b,gh m) = ρ(g)(ρ(g 1 )b,gh b 1,e m) = b,gh ψ(m) = ρ(g)ψ(b,gh m). (5.8) HL = V L. Observera att det inte spelar någon roll om m är udda eller jämn, ekvationerna blir snarlika eftersom både ϕ och ψ följer samma räkneregler. Fall 2: α (SG ρ ) 1, β (SG ρ ) (5.9) Vi har här α = b 1,g och β = b,h och vill alltså visa att b 1,g (b,h m) = (b 1,g b,h )m. Vi börjar med vänsterledet V L = b 1,g (b,h m) = b,g (b 1,e (b,h m)) = b,g (ψ(b,h m)) (återigen, låt m M 1.) = b,g (b,h ψ(m)) = (b,g b,h )ψ(m) = b,gh ψ(m) = b,gh (b 1,e m) = b 1,gh m. (5.1) Högerledet i sin tur blir: HL = (b 1,g b,h )m = b 1,gh m. (5.11) HL = V L. Fall 3: α (SG ρ ) 1, β (SG ρ ) 1 (5.12) Vi har här α = b 1,g och β = b 1,h och vill alltså visa att b 1,g (b 1,h m) = (b 1,g b 1,h )m. Det är enkelt att se att denna likhet gäller eftersom att resultatet alltid blir noll när man verkar med ett udda element två gånger enligt (5.2) och (5.3). 17

20 Vi har nu visat att två CG-moduler som uppfyller kriterierna i sats tillsammans skapar en SG ρ -modul Denition Låt M och N vara två SG ρ -moduler. En modulmor φ från M till N är en mor av supervektorrum φ : M N som kommuterar med verkan av SG ρ. Alltså a SG ρ, m M : aφ(m) = φ(am). Om φ dessutom är inverterbar så kallas avbildningen en isomor. Denition Låt M och M 1 vara två CG-moduler. Låt ϕ =, ψ =. Detta denerar en SG ρ -modul. Låt S + i vara det fall där M = U i och M 1 = {}. Låt S i vara det fall där M = {} och M 1 = U i. Dessa moduler kan illustreras som S i + : U i {} Si : {} U i. Denition Direktsumman M N av två SG-moduler blir en SG ρ - modul med verkan ρ M ρ N. Anmärkning Om vi har två SG ρ -moduler M och N ϕ M ϕ N M : M M 1 och N : N N 1 ψ M ψ N så blir direktsumman M N en SG ρ -modul som avbildas enligt: ϕ M ϕ N M N : M N M 1 N 1. ψ M ψ N Lemma Låt X vara en godtycklig CG-modul och låt S + X vara SG ρ- moduler sådana att S + X : X {} Om vi har X = i I U n i i som CG-modul, så får vi S + X = i I(S i + ) n i som SG ρ -modul. Analogt har vi att även S X = i I(Si ) n i som SG ρ -modul. 18

21 Denition En SG ρ -modul M är enkel om den inte innehåller några icke-triviala äkta delmoduler. En trivial modul är en modul vars underliggande vektorrum är nollrummet {}. En delmodul är ett delvektorrum som är invariant under SG ρ -verkan. Därför är exempelvis S ± i, i I enkla. Lemma säger oss att om en CG-modul X är direktsumma av enkla CG-moduler så kan S ± X skrivas som en direktsumma av enkla SG ρ -moduler. Det följer även av lemma att S ± X alltid är fullständigt reducibel. 5.2 Fallet då dim(v ) = 1 och ρ = 1 Vi betecknar SG ρ där ρ = 1 som SG. Så långt kommet i denna uppsats, är vi nu redo att formulera vår huvudsats, vilken föregående teori lagt till grund för. Vi kommer längre fram i detta kapitel att deniera en uppsättning ouppdelbara SG-moduler T ± i. Sats Låt G vara en ändlig grupp och I är en mängd uppsättningar av gemensamt icke-isomorfa CG-moduler. Då kan varje ändligdimensionell modul över SG skrivas som en direktsumma av ett ändligt antal SG-moduler av strukturen {S i ±, T i ± i I}. Beviset till denna sats delas upp i fyra lemman. ρ = 1 ger följande: Ekvation 5.4 blir nu: b,g ϕ(m) = ϕ(b,g m), m M (5.13) Ekvation 5.5 blir nu: b,g ψ(m) = ψ(b,g m), m M 1 (5.14) 5.13 och 5.14 är nu morer av CG-moduler. Denition Låt X vara en CG-modul. Låt M = X, M 1 = X, ϕ = id M och ψ =. Detta denierar en SG-modul T + X. Om vi istället sätter ϕ = och ψ = id M får vi T X. Om X = U i använder vi notationen T i ±. Denition En modul kallas ouppdelbar om den inte kan skrivas som en direktsumma av två delmoduler. Lemma T ± i är reducibel men ouppdelbar 19

22 Bevis. För varje i I har vi SG-modulerna T i + id : U i U i S i är ett delvektorrum till T + i S i : {} eftersom {} U i & U i U i S i T + i. Detta delrum är dessutom invariant under verkan av udda element. Båda modulmorerna är noll i diagrammet. Detta medför att Si är en invariant delmodul till T i +, d.v.s. T i + är reducibel. Låt u + v T i + \S i vara ett element där u är jämnt och v är udda (u U i \{}). Vi får då b 1,e (u + v) = ϕ(u) + ψ(v) = id Ui (u) + (v) = u + Si. Vi har alltså att alla element i T i + som inte tillhör Si avbildas in i Si av b 1,e, detta innebär att T i + inte kan skrivas som en direktsumma av Si och någon annan SG-modul. Alltså är T i + reducibel men ouppdelbar för varje i I. Man kan visa detta på samma sätt för S i + Ti. U i Lemma En modulmor Φ : M N av SG-moduler M och N består av ett par av modulmorer φ : M N och φ 1 : M 1 N 1 av CG-moduler, sådana att följande diagram kommuterar. M ϕ M M 1 M ψ M M 1 φ φ 1 N ϕ N N 1 φ N N 1 ψ N φ 1 Vi säger att Φ är en isomor om både φ och φ 1 är isomorer av CGmoduler. Med kommuterande diagram menar vi att φ 1 ϕ M = ϕ N φ, (5.15) φ ψ M = ψ N φ 1. (5.16) För att kunna klassicera SG-moduler är det nödvändigt att känna till vilka moduler som är isomorfa. Som ett viktigt led i detta ska vi visa att om X och Y är isomorfa CG-moduler så följer att S ± X och S± Y respektive T ± X och T ± Y är isomorfa SG-moduler. Framförallt, om X i IU n i i så är S ± X i I(S i ± ) n i. Lemma Låt X, Y, Z vara parvis isomorfa CG-moduler och låt ξ : X Y och Ω : Y X vara modulisomorer. Denera SG-modulerna T +,ξ X,Y och T,Ω X,Y som T +,ξ X,Y : X ξ Y T,Ω X,Y : X Ω Y 2

23 Vi får då att: T +,ξ X,Y : X ξ Y T + id Z : Z Z T,Ω X,Y : X Y T Z : Z Ω id Z Bevis. Låt Φ = id X och Φ 1 = ξ 1. Detta par denierar en isomor av SG-moduler från T +,Φ X,Y till T + X. X Φ =id X X ξ id X Y X Φ 1 =ξ 1 Där X avbildas till X genom Φ och Y avbildas till X genom Φ 1. Nu har visat att T +,Φ X,Y T + X. Det återstår att visa att T + X T + Z. Vi låter η : X Z vara en modulisomor, då denierar Φ = η = Φ 1 en isomor av SG-moduler från T + X till T + Z. Vi får: η X Z id X id Z Transitivitet hos isomor ger oss T +,Φ X,Y T + Z. Lemma innebär att om X Z η X i I (U i ) n i (5.17) så får vi att: T ±,Φ X,Y i I(T ± i ) n i. (5.18) Vi låter nu M vara en modul sådan att ϕ M : M M 1 ψ 21

24 och sätter K = ker(ϕ), K 1 = ker(ψ), L = Im(ψ), L 1 = Im(ϕ). Där L K och L 1 K 1. Vi denierar en SG-modul M ϕ M : K /L L M /K K 1 /L 1 L 1 M 1 /K 1 ψ och en SG-modul M ϕ M : L M /K L 1 M 1 /K 1 ψ Man kan här se, tack vare denition att M S + K /L S K 1 /L 1 M. Lemma Det existerar en isomor M S K 1 /L 1 S + K /L M Bevis. Vi ska alltså visa att M M. Vi börjar med att denera en isomor Φ : M M av SG-moduler. Första steget för att konstruera Φ är att deniera två isomorer av CG-moduler Detta kan illustreras som φ : M K /L L M /K, (5.19) φ 1 : M 1 K 1 /L 1 L 1 M 1 /K 1. (5.2) ϕ M M 1 ψ φ φ 1 ϕ M M 1 ψ Enligt lemma behöver vi nu bara visa att diagrammen till φ och φ 1 kommuterar enligt ekvationerna (5.15) och (5.16). Vi kan beskriva delmodulerna på följande vis: d.v.s M = K K M 1 = K 1 K 1 K = L L K 1 = L 1 L 1 M = L L K M 1 = L 1 L 1 K 1 Modulerna L, L 1, K, K 1 är inte entydigt bestämda. Men vi har följande L K /L L 1 K 1 /L 1 K M /K K 1 M 1 /K 1 22

25 Nu introducerar vi följade f : L K /L f 1 : L 1 K 1 /L 1 g : K M /K g 1 : K 1 M 1 /K 1 Där f är den kanoniska surjektionen från K till K /L när vi begränsar oss till L. Låt på samma vis låt g vara den kanoniska surjektionen från M till M /K när vi begränsar oss till K. Detta gäller på samma sätt för f 1 och g 1. f, f 1, g och g 1 är isomorer. Vi denierar nu φ id L f g, vilket ger förljande avbildning f id L g φ : (L L K ) (K /L L M /K ) Detta är givetvis analogt för φ 1. För att visa att φ och φ 1 faktiskt utgör en modulisomor Φ : M M behöver vi nu bara visa att φ 1 ϕ = ( ϕ) φ (5.21) φ ψ = ( ψ) φ 1 (5.22) Vi börjar med ekvation Om x L L får vi (φ 1 ϕ)(x) = = (( ϕ) φ )(x) eftersom L L = ker(ϕ). Om x K får vi (φ 1 ϕ)(x) = ϕ(x) (( ϕ) φ )(x) = ϕ(g (x)) = ϕ(x) Eftersom g : K M /K och ϕ : M /K M 1 /K 1. Ekvation 5.22 visar på samma sätt som ovan. φ och φ 1 uppfyller nu kraven givna i lemma vilket i sin tur leder till att Φ är en isomor. Vi är nu klara eftersom M S + K /L S K 1 /L 1 M. Vi har per denition att M = T +,ϕ M /K,L 1 T,ψ L,M 1 /K 1. Om vi nu låter M /K i I (U i ) p i, M 1 /K 1 i I (U i ) q i, så får vi enligt lemma att M i I (T i + ) p i i I (Ti ) q i. Av lemma följer det då att en modul M kan dekomposeras i en direktsumma av moduler av strukturen S i ± och T i ±. Bevis av sats 5.2.1: Satsen följer nu direkt av lemman 5.1.7, 5.2.5, och

26 Kapitel 6 Slutsats Målet med denna uppsats har varit att säga så mycket som möjligt om representationsteorin för ändliga supergrupper. Vi har försökt att hitta en allmän egenskap eller regel hos moduler över supergrupper. Som alltid med de esta problem inom matematiken, får man börja med ett förenklat problem. De förenklingar vi gjort utgörs av begränsningar i vilka SG ρ -moduler vi valt att studera. För vi har i slutet av denna uppsats enbart kunnat säga något om de SG ρ -moduler av begränsad dimension och konstant representationsmor-. Med dessa restriktioner vi lyckats säga något allmänt om moduler över supergrupper via beviset av sats

27 Litteraturförteckning [1] Private discussions with Jens Fjelstad. [2] David S. Dummit, Richard M. Foote, Abstract algebra, 3rd ed.,john Wiley & Sons Inc., 24. [3] B. Kostant, Graded manifolds, graded Lie theory, and prequantization, Di. geom. meth. Math. Phys., Proc. Symp. Bonn 1975, Lect. Notes Math. 57 (1977), s [4] Derek J.S. Robinson, A Course in the theory of groups, 2nd ed., Springer New York, [5] Barry Simon, Representations of nite and compact groups, American Mathematical Society, [6] Per-Anders Svensson, Abstrakt algebra, Studentlitteratur AB, 21. [7] Constantin Teleman, Lecture notes of Representation theory, 25, [8] Franz Wegner, Supermathematics and its applications in statistical physics, Springer Verlag Berlin och Heidelberg GmbH & Co.,

Lite additioner till Föreläsningsanteckningarna. 1 Tillägg till kapitel 1.

Lite additioner till Föreläsningsanteckningarna. 1 Tillägg till kapitel 1. Lite additioner till Föreläsningsanteckningarna. Följande additioner har gjorts till anteckningarna men ligger ändå som ett separat dokument för er som redan har skrivit ut anteckningarna och inte vill

Läs mer

Föreläsningsanteckningar Linjär Algebra II Lärarlyftet

Föreläsningsanteckningar Linjär Algebra II Lärarlyftet Föreläsningsanteckningar Linjär Algebra II Lärarlyftet Per Alexandersson Föreläsning I Timme I: Repetition av matriser, linjära ekvationssystem Linjärt ekvationssystem: x + y + z 3w = 3 2x + y + z 4w =

Läs mer

MINNESANTECKNINGAR FÖR DELTAGARNA I WORKSHOP GRUPPER

MINNESANTECKNINGAR FÖR DELTAGARNA I WORKSHOP GRUPPER MINNESANTECKNINGAR FÖR DELTAGARNA I WORKSHOP GRUPPER SONJA KOVALEVSKYDAGARNA 2008; HANNA USCKA-WEHLOU 0. Praktiska anmärkningar Det finns följande moment i workshop: en föreläsningsdel - jag berättar om

Läs mer

Läsanvisning till Discrete matematics av Norman Biggs - 5B1118 Diskret matematik

Läsanvisning till Discrete matematics av Norman Biggs - 5B1118 Diskret matematik Läsanvisning till Discrete matematics av Norman Biggs - 5B1118 Diskret matematik Mats Boij 18 november 2001 13 Grupper Det trettonde kapitlet behandlar grupper. Att formulera abstrakta begrepp som grupper

Läs mer

SF2703 Algebra grundkurs Lösningsförslag med bedömningskriterier till tentamen Måndagen den 9 mars 2009

SF2703 Algebra grundkurs Lösningsförslag med bedömningskriterier till tentamen Måndagen den 9 mars 2009 SF2703 Algebra grundkurs Lösningsförslag med bedömningskriterier till tentamen Måndagen den 9 mars 2009 (1) a) Definiera vad som menas med centralisatorn till ett element g i en grupp G. (1) b) Visa att

Läs mer

Övningshäfte 6: 2. Alla formler är inte oberoende av varandra. Försök att härleda ett par av de formler du fann ur några av de övriga.

Övningshäfte 6: 2. Alla formler är inte oberoende av varandra. Försök att härleda ett par av de formler du fann ur några av de övriga. GÖTEBORGS UNIVERSITET MATEMATIK 1, MAM100, HT2005 MATEMATISK BASKURS Övningshäfte 6: Syftet med övningen är att utforska strukturen hos talsystemen under addition respektive multiplikation samt sambandet

Läs mer

Algebra och kryptografi Facit till udda uppgifter

Algebra och kryptografi Facit till udda uppgifter VK Algebra och kryptografi Facit till udda uppgifter Tomas Ekholm Niklas Eriksen Magnus Rosenlund Matematiska institutionen, 2002 48 Grupper. Lösning 1.1. Vi väljer att studera varje element i G H för

Läs mer

Matrisexponentialfunktionen

Matrisexponentialfunktionen U.U.D.M. Project Report 206:2 Matrisexponentialfunktionen Neda Farzaneh Examensarbete i matematik, 5 hp Handledare: Martin Herschend Examinator: Jörgen Östensson Juni 206 Department of Mathematics Uppsala

Läs mer

SJÄLVSTÄNDIGA ARBETEN I MATEMATIK

SJÄLVSTÄNDIGA ARBETEN I MATEMATIK SJÄLVSTÄNDIGA ARBETEN I MATEMATIK MATEMATISKA INSTITUTIONEN, STOCKHOLMS UNIVERSITET Ett försök att generalisera konjugatregeln av Ulrika Söderberg 2016 - No 17 MATEMATISKA INSTITUTIONEN, STOCKHOLMS UNIVERSITET,

Läs mer

SF1624 Algebra och geometri

SF1624 Algebra och geometri Föreläsning 6 Institutionen för matematik KTH 11 november 2016 Feedback Innan vi börjar: En liten feedback-övning Vad menas med rangen av en matris? Vad menas med ett homogent linjärt ekvationssystem?

Läs mer

Vektorrum. EX. Plan och linjer i rummet genom origo. Allmänt; mängden av lösningar till AX = 0.

Vektorrum. EX. Plan och linjer i rummet genom origo. Allmänt; mängden av lösningar till AX = 0. Vektorrum Denna kurs handlar till stor del om s k linjära rum eller vektorrum. Dessa kan ses som generaliseringar av R n. Skillnaden består främst i att teorin nu blir mer abstrakt. Detta är själva poängen;

Läs mer

1. (Dugga 1.1) (a) Bestäm v (3v 2u) om v = . (1p) and u =

1. (Dugga 1.1) (a) Bestäm v (3v 2u) om v = . (1p) and u = Kursen bedöms med betyg,, 5 eller underkänd, där 5 är högsta betyg. För godkänt betyg krävs minst poäng från uppgifterna -7. Var och en av dessa sju uppgifter kan ge maximalt poäng. För var och en av uppgifterna

Läs mer

Geometriska vektorer

Geometriska vektorer Föreläsning 1, Linjär algebra IT VT2008 1 Geometriska vektorer De begrepp som linjär algebra kretsar kring är vektorer och matriser Dessa svarar mot datorernas fält (`arra') av dimension ett respektive

Läs mer

Algebraiska egenskaper hos R n i)u + v = v + U

Algebraiska egenskaper hos R n i)u + v = v + U Underrum till R n, nollrum, kolonnrum av en matris, rank, bas, koordinater, dimension. Påminnelse om R n s egenskaper: Algebraiska egenskaper hos R n i)u + v = v + U v) c(u + v) = cu + cv ii) ( u + v)

Läs mer

Stora bilden av Linjära algebran. Vektorrum, linjära transformationer, matriser (sammanfattning av begrepp)

Stora bilden av Linjära algebran. Vektorrum, linjära transformationer, matriser (sammanfattning av begrepp) Stora bilden av Linjära algebran. Vektorrum, linjära transformationer, matriser (sammanfattning av begrepp) Linjär algebra består av tre grenar eller koncept: geometriska begreppet av vektorrum, analysbegreppet

Läs mer

Oändligtdimensionella vektorrum

Oändligtdimensionella vektorrum Oändligtdimensionella vektorrum Vi har i den här kursen huvudsakligen studerat ändligtdimensionella vektorrum. Dessa är mycket användbara objekt och matriskalkyl ger en bra metod att undersöka dom med.

Läs mer

Algebra och kombinatorik 28/4 och 5/ Föreläsning 9 och 10

Algebra och kombinatorik 28/4 och 5/ Föreläsning 9 och 10 Grupper En grupp är ett par (G,*) där G är en mängd och * är en binär operation på G som uppfyller följande villkor: G1 (sluten) x,yϵg så x*yϵg G2 (associativ) x,y,z ϵg (x*y)*z=x*(y*z) G3 (identitet) Det

Läs mer

Algebrans fundamentalsats

Algebrans fundamentalsats School of Science and Technology SE-701 8 Örebro, Sweden Algebrans fundamentalsats Ett linjäralgebraiskt bevis Andreas Thore Örebro Universitet Akademin för naturvetenskap och teknik Matematik C, 61 75

Läs mer

LINJÄR ALGEBRA II LEKTION 6

LINJÄR ALGEBRA II LEKTION 6 LINJÄR ALGEBRA II LEKTION 6 JOHAN ASPLUND INNEHÅLL 1 Inre produktrum 1 2 Cauchy-Schwarz olikhet 3 3 Ortogonala projektioner och Gram-Schmidts process 3 4 Uppgifter 4 61:13(a) 4 61:23(a) 4 61:29 5 62:7

Läs mer

Definitionsmängd, urbild, domän

Definitionsmängd, urbild, domän 5B1493, lekt 5, HT06 Funktioner Definition av begreppet Definition: Låt X och Y vara två mängder. En funktion f av typ X Y är detsamma som en delmängd av X Y, sådan att 1. Om (x, y) och (x, z) f, så är

Läs mer

Självkoll: Ser du att de två uttrycken är ekvivalenta?

Självkoll: Ser du att de två uttrycken är ekvivalenta? ANTECKNINGAR TILL RÄKNEÖVNING 1 & - LINJÄR ALGEBRA För att verkligen kunna förstå och tillämpa kvantmekaniken så måste vi veta något om den matematik som ligger till grund för formuleringen av vågfunktionen

Läs mer

ANTECKNINGAR - LINJÄR ALGEBRA II

ANTECKNINGAR - LINJÄR ALGEBRA II ANTECKNINGAR - LINJÄR ALGEBRA II OLOF BERGVALL Contents Vektorrum och delrum Vektorrum I Vektorrum II 6 Delrum 9 4 Övningar 4 Linjärt oberoende, baser och koordinater 5 Linjärt oberoende 5 Baser 7 Koordinater

Läs mer

Grupper och RSA-kryptering

Grupper och RSA-kryptering UPPSALA UNIVERSITET Matematiska institutionen Erik Melin Specialkursen HT07 26 oktober 2007 Grupper och RSA-kryptering Dessa blad utgör skissartade föreläsningsanteckningar kombinerat med övningar. Framställningen

Läs mer

MVE022 Urval av bevis (på svenska)

MVE022 Urval av bevis (på svenska) MVE22 Urval av bevis (på svenska) J A S, VT 218 Sats 1 (Lay: Theorem 7, Section 2.2.) 1. En n n-matris A är inverterbar precis när den är radekvivalent med indentitesmatrisen I n. 2. När så är fallet gäller

Läs mer

Andragradspolynom Några vektorrum P 2

Andragradspolynom Några vektorrum P 2 Låt beteckna mängden av polynom av grad högst 2. Det betyder att p tillhör om p(x) = ax 2 + bx + c där a, b och c är reella tal. Några exempel: x 2 + 3x 7, 2x 2 3, 5x + π, 0 Man kan addera två polynom

Läs mer

Abstrakt algebra för gymnasister

Abstrakt algebra för gymnasister Abstrakt algebra för gymnasister Veronica Crispin Quinonez Sammanfattning. Denna text är föreläsningsanteckningar från föredraget Abstrakt algebra som hölls under Kleindagarna på Institutet Mittag-Leffler

Läs mer

1 Linjära ekvationssystem. 2 Vektorer

1 Linjära ekvationssystem. 2 Vektorer För. 1 1 Linjära ekvationssystem Gaußelimination - sriv om systemet för att få ett trappformat system genom att: byta ordningen mellan ekvationer eller obekanta; multiplicera en ekvation med en konstant

Läs mer

Algebra och kryptografi

Algebra och kryptografi VK Algebra och kryptografi Tomas Ekholm Niklas Eriksen Magnus Rosenlund Institutionen för matematik, 2002 Grekiska alfabetet alfa A α iota I ι rho P ρ beta B β kappa K κ sigma Σ σ gamma Γ γ lambda Λ λ

Läs mer

SF1624 Algebra och geometri

SF1624 Algebra och geometri Föreläsning 10 Institutionen för matematik KTH 21 november 2016 Dagens och veckans ämnen Idag: Allmänna vektorrum, baser, koordinater, kap 4.1-4.4: Vektorrum och delrum, igen Bas, igen Koordinater med

Läs mer

Om ortonormerade baser i oändligtdimensionella rum

Om ortonormerade baser i oändligtdimensionella rum Analys 360 En webbaserad analyskurs Funktionsutvecklingar Om ortonormerade baser i oändligtdimensionella rum Anders Källén MatematikCentrum LTH anderskallen@gmail.com Om ortonormerade baser i oändligtdimensionella

Läs mer

Linjär algebra på några minuter

Linjär algebra på några minuter Linjär algebra på några minuter Linjära ekvationssystem Ekvationssystem: { Löses på matrisform: ( ) ( ) I det här fallet finns en entydig lösning, vilket betyder att determinanten av koefficientmatrisen

Läs mer

2MA105 Algebraiska strukturer I. Per-Anders Svensson

2MA105 Algebraiska strukturer I. Per-Anders Svensson 2MA105 Algebraiska strukturer I Per-Anders Svensson Föreläsning 4 Innehåll Bijektiva avbildningar en repetition Permutationsgrupper Permutationer skrivna som produkter av cykler Jämna och udda permutationer

Läs mer

SF2703 Algebra grundkurs Lösningsförslag med bedömningskriterier till tentamen Fredagen den 5 juni 2009

SF2703 Algebra grundkurs Lösningsförslag med bedömningskriterier till tentamen Fredagen den 5 juni 2009 SF2703 Algebra grundkurs Lösningsförslag med bedömningskriterier till tentamen Fredagen den 5 juni 2009 (1) a) Definiera vad som menas med en grupphomomorfi. (1) b) Visa att exponentialfunktionen, exp

Läs mer

Uppsala Universitet Matematiska Institutionen Bo Styf. Sammanfattning av föreläsningarna

Uppsala Universitet Matematiska Institutionen Bo Styf. Sammanfattning av föreläsningarna Uppsala Universitet Matematiska Institutionen Bo Styf LAoG I, 5 hp ES, KandMa, MatemA -9-6 Sammanfattning av föreläsningarna 3-7 Föreläsningarna 3 7, 8/ 5/ : Det viktigaste är här att du lär dig att reducera

Läs mer

REPETITION. [F ] = a. a m1... a mn Sådan att [F (v)] = [F ][v].

REPETITION. [F ] = a. a m1... a mn Sådan att [F (v)] = [F ][v]. REPETITION (1) Låt F : R n R m vara en linjär avbildning. Då är F (x 1,..., x n ) = (f 1 (x 1,..., x n ),..., f m (x 1,..., x n )) där f 1 (x 1,..., x n ) = a 11 x 1 +... + a 1n x n,..., f m (x 1,...,

Läs mer

Om relationer och algebraiska

Om relationer och algebraiska Om relationer och algebraiska strukturer Anders Källén MatematikCentrum LTH anderskallen@gmail.com Sammanfattning Även i analysen behöver man en del algebraiska begrepp. I den här artikeln definierar vi

Läs mer

3 1 = t 2 2 = ( 1) ( 2) 1 2 = A(t) = t 1 10 t

3 1 = t 2 2 = ( 1) ( 2) 1 2 = A(t) = t 1 10 t SF624 Algebra och geometri Tentamen med lösningsförslag måndag, 3 mars 207 Betrakta vektorerna P =, Q = 3, u = Låt l vara linjen som går genom 2 0 P och Q och låt l 2 vara linjen som är parallell med u

Läs mer

MS-A0409 Grundkurs i diskret matematik Appendix, del II

MS-A0409 Grundkurs i diskret matematik Appendix, del II MS-A0409 Grundkurs i diskret matematik Appendix, del II G. Gripenberg Aalto-universitetet 17 oktober 2013 G. Gripenberg (Aalto-universitetet) MS-A0409 Grundkurs i diskret matematikappendix, del II 17 oktober

Läs mer

Material till kursen SF1679, Diskret matematik: Lite om kedjebråk. 0. Inledning

Material till kursen SF1679, Diskret matematik: Lite om kedjebråk. 0. Inledning Matematik, KTH Bengt Ek november 207 Material till kursen SF679, Diskret matematik: Lite om kedjebråk 0 Inledning Talet π (kvoten mellan en cirkels omkrets och dess diameter) är inte ett rationellt tal

Läs mer

Lösning till tentamensskrivning på kursen Diskret Matematik, moment B, för D2 och F, SF1631 och SF1630, den 1 juni 2011 kl

Lösning till tentamensskrivning på kursen Diskret Matematik, moment B, för D2 och F, SF1631 och SF1630, den 1 juni 2011 kl Matematiska Institutionen KTH Lösning till tentamensskrivning på kursen Diskret Matematik moment B för D2 och F SF63 och SF63 den juni 2 kl 8.- 3.. Examinator: Olof Heden tel. 7354789. Hjälpmedel: Inga

Läs mer

SF1624 Algebra och geometri

SF1624 Algebra och geometri SF64 Algebra och geometri Sjätte föreläsningen Mats Boij Institutionen för matematik KTH 5 januari, 07 Repetition Ett delrum i R n är slutet under addition x + y V om x, y V multiplikation med skalär a

Läs mer

DEL I. Matematiska Institutionen KTH

DEL I. Matematiska Institutionen KTH Matematiska Institutionen KTH Lösning till tentamensskrivning på kursen Diskret Matematik, moment B, för D2 och F, SF63 och SF63, den 25 maj 2 kl 8.-3.. Hjälpmedel: Inga hjälpmedel är tillåtna på tentamensskrivningen.

Läs mer

Övningshäfte 3: Funktioner och relationer

Övningshäfte 3: Funktioner och relationer GÖTEBORGS UNIVERSITET MATEMATIK 1, MAM100, HT2014 INLEDANDE ALGEBRA Övningshäfte 3: Funktioner och relationer Övning H Syftet är att utforska ett av matematikens viktigaste begrepp: funktionen. Du har

Läs mer

Matematiska Institutionen KTH. Lösning till tentamensskrivning på kursen Linjär algebra, SF1604, den 15 mars 2012 kl

Matematiska Institutionen KTH. Lösning till tentamensskrivning på kursen Linjär algebra, SF1604, den 15 mars 2012 kl Matematiska Institutionen KTH Lösning till tentamensskrivning på kursen Linjär algebra, SF604, den 5 mars 202 kl 08.00-3.00. Examinator: Olof Heden. OBS: Inga hjälpmedel är tillåtna på tentamensskrivningen.

Läs mer

Vectorer, spannet av vektorer, lösningsmängd av ett ekvationssystem.

Vectorer, spannet av vektorer, lösningsmängd av ett ekvationssystem. Vectorer, spannet av vektorer, lösningsmängd av ett ekvationssystem. Begrepp som diskuteras i det kapitlet. Vektorer, addition och multiplikation med skalärer. Geometrisk tolkning. Linjär kombination av

Läs mer

3. Bestäm med hjälpa av Euklides algoritm största gemensamma delaren till

3. Bestäm med hjälpa av Euklides algoritm största gemensamma delaren till UPPSALA UNIVERSITET Matematiska institutionen Isac Hedén, isac@math.uu.se Prov i matematik Vi räknar ett urval av dessa uppgifter vid vart och ett av de tio lektionstillfällena. På kurshemsidan framgår

Läs mer

Determinanter, egenvectorer, egenvärden.

Determinanter, egenvectorer, egenvärden. Determinanter, egenvectorer, egenvärden. Determinanter av kvadratiska matriser de nieras recursivt: först för matriser, sedan för matriser som är mest användbara. a b det = ad bc c d det a a a a a a a

Läs mer

14 september, Föreläsning 5. Tillämpad linjär algebra

14 september, Föreläsning 5. Tillämpad linjär algebra 14 september, 2016 Föreläsning 5 Tillämpad linjär algebra Innehåll Matriser Algebraiska operationer med matriser Definition av inversen av en matris Förra gången: Linjära ekvationer och dess lösningar

Läs mer

Gruppteori. Ilyas Ahmed och Qusay Naji. 23 maj Tack till professor Dan Laksov I samarbete med Kungilga Tekniska Högskolan (KTH)

Gruppteori. Ilyas Ahmed och Qusay Naji. 23 maj Tack till professor Dan Laksov I samarbete med Kungilga Tekniska Högskolan (KTH) Gruppteori Ilyas Ahmed och Qusay Naji 23 maj 2007 Tack till professor Dan Laksov I samarbete med Kungilga Tekniska Högskolan (KTH) 1 Contents 1 INTRODUKTION 3 1.1 Tacksägelse............................

Läs mer

Egenvärden och egenvektorer

Egenvärden och egenvektorer Föreläsning 10, Linjär algebra IT VT2008 1 Egenvärden och egenvektorer Denition 1 Antag att A är en n n-matris. En n-vektor v 0 som är sådan att A verkar som multiplikation med ett tal λ på v, d v s Av

Läs mer

MULTIPLIKATION AV MATRISER, BASER I RUMMET SAMT FÖRSTA MÖTET MED MATRISINVERSER = = =

MULTIPLIKATION AV MATRISER, BASER I RUMMET SAMT FÖRSTA MÖTET MED MATRISINVERSER = = = Matematiska institutionen Stockholms universitet CG Matematik med didaktisk inriktning 2 Problem i Algebra, geometri och kombinatorik Snedsteg 5 MULTIPLIKATION AV MATRISER, BASER I RUMMET SAMT FÖRSTA MÖTET

Läs mer

1 Grundläggande kalkyler med vektorer och matriser

1 Grundläggande kalkyler med vektorer och matriser Krister Svanberg, mars 2015 1 Grundläggande kalkyler med vektorer och matriser Trots att läsaren säkert redan behärskar grundläggande vektor- och matriskalkyler, ges här i Kapitel 1 en repetition om just

Läs mer

Matematiska Institutionen KTH. Lösning till tentamensskrivning på kursen Linjär algebra II, SF1604, den 9 juni 2011 kl

Matematiska Institutionen KTH. Lösning till tentamensskrivning på kursen Linjär algebra II, SF1604, den 9 juni 2011 kl 1 Matematiska Institutionen KTH Lösning till tentamensskrivning på kursen Linjär algebra II, SF1604, den 9 juni 2011 kl 08.00-1.00. OBS: Inga hjälpmedel är tillåtna på tentamensskrivningen. Bonuspoäng

Läs mer

Övningar. MATEMATISKA INSTITUTIONEN STOCKHOLMS UNIVERSITET Avd. Matematik. Linjär algebra 2. Senast korrigerad:

Övningar. MATEMATISKA INSTITUTIONEN STOCKHOLMS UNIVERSITET Avd. Matematik. Linjär algebra 2. Senast korrigerad: MATEMATISKA INSTITUTIONEN STOCKHOLMS UNIVERSITET Avd. Matematik Linjär algebra 2 Senast korrigerad: 2006-02-10 Övningar Linjära rum 1. Låt v 1,..., v m vara vektorer i R n. Ge bevis eller motexempel till

Läs mer

Lösning till tentamensskrivning på kursen Linjär algebra, SF1604, den 12 mars 2013 kl

Lösning till tentamensskrivning på kursen Linjär algebra, SF1604, den 12 mars 2013 kl 1 Matematiska Institutionen KTH Lösning till tentamensskrivning på kursen Linjär algebra, SF1604, den 12 mars 2013 kl 14.00-19.00. Examinator: Olof Heden. OBS: Inga hjälpmedel är tillåtna på tentamensskrivningen.

Läs mer

Linjär Algebra, Föreläsning 8

Linjär Algebra, Föreläsning 8 Linjär Algebra, Föreläsning 8 Tomas Sjödin Linköpings Universitet Linjärkombinationer (repetition) Låt v 1, v 2,..., v n vara vektorer i ett vektorrum V. Givet skalärer λ 1, λ 2,..., λ n R så kallas λ

Läs mer

Kinesiska restsatsen

Kinesiska restsatsen Matematik, KTH Bengt Ek juli 2017 Material till kurserna SF1679 och SF1688, Diskret matematik: Kinesiska restsatsen Vi vet att för varje m Z + och varje a Z, ges alla x Z som uppfyller x a (mod m) av x

Läs mer

Lie-algebror. Joel Höglund. U.U.D.M. Project Report 2013:16. Department of Mathematics Uppsala University

Lie-algebror. Joel Höglund. U.U.D.M. Project Report 2013:16. Department of Mathematics Uppsala University U.U.D.M. Project Report 2013:16 Lie-algebror Joel Höglund Examensarbete i matematik, 15 hp Handledare och examinator: Qimh Xantcha Juni 2013 Department of Mathematics Uppsala University Sammanfattning

Läs mer

Enhetsvektorer. Basvektorer i två dimensioner: 1 1 Basvektorer i tre dimensioner: Enhetsvektor i riktningen v: v v

Enhetsvektorer. Basvektorer i två dimensioner: 1 1 Basvektorer i tre dimensioner: Enhetsvektor i riktningen v: v v Vektoraddition u + v = u + v = [ ] u1 u 2 u 1 u 2 + u 3 + [ v1 v 2 ] = v 1 v 2 = v 3 [ u1 + v 1 u 2 + v 2 u 1 + v 1 u 2 + v 2 u 3 + v 3 ] Multiplikation med skalär α u = α [ u1 u 2 α u = α ] = u 1 u 2

Läs mer

15 september, Föreläsning 5. Tillämpad linjär algebra

15 september, Föreläsning 5. Tillämpad linjär algebra 5 september, 5 Föreläsning 5 Tillämpad linjär algebra Innehåll Matriser Algebraiska operationer med matriser Definition och beräkning av inversen av en matris Förra gången: Linjära ekvationer och dess

Läs mer

Linjär algebra I, vt 12 Vecko PM läsvecka 4

Linjär algebra I, vt 12 Vecko PM läsvecka 4 Linjär algebra I, vt 12 Vecko PM läsvecka 4 Lay: 2.8-2.9, 4.1-4.6 Underrum i R n, dimension och rang. Vektorrum. Innehållet i avsnitten 2.8 och 2.9 täcks av kapitel 4, men presenterar begreppen på ett

Läs mer

Linjär Algebra, Föreläsning 2

Linjär Algebra, Föreläsning 2 Linjär Algebra, Föreläsning 2 Tomas Sjödin Linköpings Universitet Riktade sträckor och Geometriska vektorer En (geometrisk) vektor är ett objekt som har storlek och riktning, men inte någon naturlig startpunkt.

Läs mer

Linjär Algebra M/TD Läsvecka 2

Linjär Algebra M/TD Läsvecka 2 Linjär Algebra M/TD Läsvecka 2 Omfattning och Innehåll 2.1 Matrisoperationer: addition av matriser, multiplikation av matris med skalär, multiplikation av matriser. 2.2-2.3 Matrisinvers, karakterisering

Läs mer

Linjär Algebra, Föreläsning 2

Linjär Algebra, Föreläsning 2 Linjär Algebra, Föreläsning 2 Tomas Sjödin Linköpings Universitet Geometriska vektorer, rummen R n och M n 1 En (geometrisk) vektor är ett objekt som har storlek och riktning, men inte någon naturlig startpunkt.

Läs mer

Läsanvisning till Discrete matematics av Norman Biggs - 5B1118 Diskret matematik

Läsanvisning till Discrete matematics av Norman Biggs - 5B1118 Diskret matematik Läsanvisning till Discrete matematics av Norman Biggs - 5B1118 Diskret matematik Mats Boij 18 november 2001 15 Ringar, kroppar och polynom Det fjortonde kapitlet behandlar ringar. En ring har till skillnad

Läs mer

Definition 1 Ett vektorrum M (över R) är en mängd element, vektorer, sådan att det finns en kommutativ operation + på mängden M som uppfyller

Definition 1 Ett vektorrum M (över R) är en mängd element, vektorer, sådan att det finns en kommutativ operation + på mängden M som uppfyller April 27, 25 Vektorrum Definition Ett vektorrum M (över R) är en mängd element, vektorer, sådan att det finns en kommutativ operation + på mängden M som uppfyller. x M och y M = x + y M. 2. x + y = y +

Läs mer

Kort om linjär algebra. Lars Svensson och Oscar Mickelin

Kort om linjär algebra. Lars Svensson och Oscar Mickelin Kort om linjär algebra Lars Svensson och Oscar Mickelin 24 juli 2014 Innehåll 1 Förord 1 2 Grundläggande denitioner 2 2.1 Binära kompositioner.................................. 2 2.2 Moduler över ringar..................................

Läs mer

Kompletteringsmaterial. K2 Något om modeller, kompakthetssatsen

Kompletteringsmaterial. K2 Något om modeller, kompakthetssatsen KTH Matematik Bengt Ek Maj 2008 Kompletteringsmaterial till kursen SF1642, Logik för D1 och IT3: K2 Något om modeller, kompakthetssatsen Vi skall presentera ett enkelt (om man känner till sundhets- och

Läs mer

Rekursionsformler. Komplexa tal (repetition) Uppsala Universitet Matematiska institutionen Isac Hedén isac

Rekursionsformler. Komplexa tal (repetition) Uppsala Universitet Matematiska institutionen Isac Hedén isac Uppsala Universitet Matematiska institutionen Isac Hedén isac distans@math.uu.se Algebra I, 5 hp Vecka 21. Vi nämner något kort om rekursionsformler för att avsluta [Vre06, kap 4], sedan börjar vi med

Läs mer

Några satser ur talteorin

Några satser ur talteorin Några satser ur talteorin LCB 997/2000 Fermats, Eulers och Wilsons satser Vi skall studera några klassiska satser i talteori, vilka är av betydelse bland annat i kodningsteknik och kryptoteknik. De kan

Läs mer

Föreläsning 3, Linjär algebra IT VT Skalärprodukt

Föreläsning 3, Linjär algebra IT VT Skalärprodukt Föreläsning 3, Linjär algebra IT VT2008 1 Skalärprodukt Denition 1 Låt u oh v vara två vektorer oh låt α vara minsta vinkeln mellan dem Då denierar vi skalärprodukten u v genom u v = u v os α Exempel 1

Läs mer

Lösningsförslag till övningsuppgifter, del V

Lösningsförslag till övningsuppgifter, del V Lösningsförslag till övningsuppgifter, del V Obs! Preliminär version! Ö.1. (a) Vi kan lösa uppgiften genom att helt enkelt räkna ut avståndet mellan vart och ett av de ( 7 ) = 1 paren. Först noterar vi

Läs mer

SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till tentamen DEL A

SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till tentamen DEL A SF64 Algebra och geometri Lösningsförslag till tentamen 533 DEL A Planet H ges av ekvationen 3x y + 5z + a) Bestäm en linje N som är vinkelrät mot H ( p) b) Bestäm en linje L som inte skär planet H ( p)

Läs mer

Subtraktion. Räkneregler

Subtraktion. Räkneregler Matriser En matris är en rektangulär tabell av tal, 1 3 17 4 3 2 14 4 0 6 100 2 Om matrisen har m rader och n kolumner så säger vi att matrisen har storlek m n Index Vi indexerar elementen i matrisen genom

Läs mer

TMV166/186 Linjär Algebra M/TD 2011/2012 Läsvecka 1. Omfattning. Innehåll 2012-01-20. Lay, kapitel 1.1-1.9, Linjära ekvationer i linjär algebra

TMV166/186 Linjär Algebra M/TD 2011/2012 Läsvecka 1. Omfattning. Innehåll 2012-01-20. Lay, kapitel 1.1-1.9, Linjära ekvationer i linjär algebra TMV166/186 Linjär Algebra M/TD 2011/2012 Läsvecka 1 Omfattning Lay, kapitel 1.1-1.9, Linjära ekvationer i linjär algebra Innehåll Olika aspekter av linjära ekvationssystem 1. skärning mellan geometriska

Läs mer

MATRISTEORI. Pelle Pettersson MATRISER. En matris är ett rektangulärt schema med tal, reella eller komplexa, vilka kallas matrisens

MATRISTEORI. Pelle Pettersson MATRISER. En matris är ett rektangulärt schema med tal, reella eller komplexa, vilka kallas matrisens MATRISTEORI Pelle Pettersson ALLMÄN MATRISKUNSKAP MATRISER En matris är ett rektangulärt schema med tal, reella eller komplexa, vilka kallas matrisens element Exempel Matrisen 2 3 4 5 6 har två rader och

Läs mer

DEL I. Matematiska Institutionen KTH. Lösning till tentamensskrivning på kursen Linjär algebra II, SF1604, den 17 april 2010 kl

DEL I. Matematiska Institutionen KTH. Lösning till tentamensskrivning på kursen Linjär algebra II, SF1604, den 17 april 2010 kl Matematiska Institutionen KTH Lösning till tentamensskrivning på kursen Linjär algebra II, SF604, den 7 april 200 kl 09.00-4.00. DEL I. En triangel i den tredimensionella rymden har sina hörn i punkterna

Läs mer

Frågorna 1 till 6 ska svaras med ett kryss för varje korrekt påstående. Varje uppgift ger 1 poäng.

Frågorna 1 till 6 ska svaras med ett kryss för varje korrekt påstående. Varje uppgift ger 1 poäng. ATM-Matematik Mikael Forsberg 34-4 3 3 Matematik med datalogi, mfl. Linjär algebra mag4 6 3 Skrivtid: 9:-4:. Inga hjälpmedel. Lösningarna skall vara fullständiga och lätta att följa. Börja varje ny uppgift

Läs mer

Basbyten och linjära avbildningar

Basbyten och linjära avbildningar Föreläsning 11, Linjär algebra IT VT2008 1 Basbyten och linjära avbildningar Innan vi fortsätter med egenvärden så ska vi titta på hur matrisen för en linjär avbildning beror på vilken bas vi använder.

Läs mer

16. Linjära avbildningar

16. Linjära avbildningar 6. Linjära avbildningar 6.. Linjär avbildning Exempel 6.. Betrakta funktionen f : R R, sådan att där a är en konstant. Då gäller att. f(x + y) = a(x + y) = ax + ay = f(x) + f(y). 2. f(λx) = a(λx) = aλx

Läs mer

SF1624 Algebra och geometri Tentamen Onsdagen 29 oktober, 2014

SF1624 Algebra och geometri Tentamen Onsdagen 29 oktober, 2014 SF1624 Algebra och geometri Tentamen Onsdagen 29 oktober, 214 Skrivtid: 14.-19. Tillåtna hjälpmedel: inga Examinator: Roy Skjelnes Tentamen består av nio uppgifter som vardera ger maximalt fyra poäng.

Läs mer

SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till tentamen DEL A

SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till tentamen DEL A SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till tentamen 14129 DEL A 1 (a) Bestäm linjen genom punkterna A = (,, 1) och B = (2, 4, 1) (1 p) (b) Med hjälp av projektion kan man bestämma det kortaste avståndet

Läs mer

MS-A0409 Grundkurs i diskret matematik Sammanfattning, del II

MS-A0409 Grundkurs i diskret matematik Sammanfattning, del II MS-A0409 Grundkurs i diskret matematik Sammanfattning, del II 1 Modulär- eller kongruensaritmetik Euklides algoritm RSA-algoritmen G. Gripenberg Aalto-universitetet 17 oktober 2013 2 Grupper och permutationer

Läs mer

Dagens ämnen. Linjära ekvationssystem: Successiv elimination Vektorer Definitionen Grundläggande räkneoperationer Bas och koordinater Ortsvektorer

Dagens ämnen. Linjära ekvationssystem: Successiv elimination Vektorer Definitionen Grundläggande räkneoperationer Bas och koordinater Ortsvektorer Dagens ämnen Linjära ekvationssystem: Successiv elimination Vektorer Definitionen Grundläggande räkneoperationer Bas och koordinater Ortsvektorer Linjära ekvationer Med en linjär ekvation i n variabler,

Läs mer

4x az = 0 2ax + y = 0 ax + y + z = 0

4x az = 0 2ax + y = 0 ax + y + z = 0 LUNDS TEKNISKA HÖGSKOLA MATEMATIK TENTAMENSSKRIVNING LINJÄR ALGEBRA 206-03-4 kl 8 3 INGA HJÄLPMEDEL Lösningarna skall vara försedda med ordentliga motiveringar Alla koordinatsystem får antas vara ortonormerade

Läs mer

SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till tentamen DEL A

SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till tentamen DEL A SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till tentamen 2011-06-09 DEL A (1) Betrakta ekvationssystemet x y 4z = 2 2x + 3y + z = 2 3x + 2y 3z = c där c är en konstant och x, y och z är de tre obekanta.

Läs mer

Fakulteten för teknik och naturvetenskap. Johan Jonsson. Ändliga grupper. Finite groups. Matematik C-uppsats

Fakulteten för teknik och naturvetenskap. Johan Jonsson. Ändliga grupper. Finite groups. Matematik C-uppsats Fakulteten för teknik och naturvetenskap Johan Jonsson Ändliga grupper Finite groups Matematik C-uppsats Datum: 2007-03-21 Handledare: Håkan Granath Examinator: Thomas Martinsson Karlstads universitet

Läs mer

5 Linjär algebra. 5.1 Addition av matriser 5 LINJÄR ALGEBRA

5 Linjär algebra. 5.1 Addition av matriser 5 LINJÄR ALGEBRA 5 LINJÄR ALGEBRA 5 Linjär algebra En kul gren av matematiken som inte fått speciellt mycket utrymme i gymnasiet men som har många tillämpningsområden inom t.ex. fysik, logistik, ekonomi, samhällsplanering

Läs mer

Uppsala Universitet Matematiska Institutionen Bo Styf. Sammanfattning av föreläsningarna 1-4.

Uppsala Universitet Matematiska Institutionen Bo Styf. Sammanfattning av föreläsningarna 1-4. Uppsala Universitet Matematiska Institutionen Bo Styf LAoG I, 5 hp ES, KandMa, MatemA -9-6 Sammanfattning av föreläsningarna -. Föreläsningarna, 6/9 /9 : I sammanfattningen kommer en del av det vi tagit

Läs mer

K2 Något om modeller, kompakthetssatsen

K2 Något om modeller, kompakthetssatsen KTH Matematik Bengt Ek Maj 2005 Kompletteringsmaterial till kursen 5B1928 Logik för D1: K2 Något om modeller, kompakthetssatsen Vi skall presentera ett enkelt (om man känner till sundhets- och fullständighetssatsen

Läs mer

EN KONCIS INTRODUKTION TILL GRUPPTEORI

EN KONCIS INTRODUKTION TILL GRUPPTEORI EN KONCIS INTRODUKTION TILL GRUPPTEORI DANIEL LARSSON Sammanfattning. En kort introduktion till gruppteori. Innehåll 1. Binär operation, slutenhet, grupper 1 2. Exempel, abelska grupper 2 3. Exempel, icke-abelska

Läs mer

Uppsala Universitet Matematiska Institutionen Thomas Erlandsson

Uppsala Universitet Matematiska Institutionen Thomas Erlandsson Uppsala Universitet Matematiska Institutionen Thomas Erlandsson MATRISER MED MERA VEKTORRUM DEFINITION Ett vektorrum V är en mängd av symboler u som vi kan addera samt multiplicera med reella tal c så

Läs mer

Tal och polynom. Johan Wild

Tal och polynom. Johan Wild Tal och polynom Johan Wild 14 augusti 2008 Innehåll 1 Inledning 3 2 Att gå mellan olika typer av tal 3 3 De hela talen och polynom 4 3.1 Polynom........................... 4 3.2 Räkning med polynom...................

Läs mer

KTH, Matematik. Övningar till Kapitel , 6.6 och Matrisframställningen A γ av en rotation R γ : R 2 R 2 med vinkeln γ är

KTH, Matematik. Övningar till Kapitel , 6.6 och Matrisframställningen A γ av en rotation R γ : R 2 R 2 med vinkeln γ är KTH, Matematik Övningar till Kapitel 5.5-5.6, 6.6 och 8.3-8.6. Matrisframställningen A γ av en rotation R γ : R R med vinkeln γ är ( cos(γ sin(γ. sin(γ cos(γ Då R α+β = R α R β, är matrisen ( cos(α + β

Läs mer

Spinorer. Av Jörgen Gladh Symmetrier, Grupper och Algebror 5p. Examinator: Prof. Jürgen Fuchs

Spinorer. Av Jörgen Gladh Symmetrier, Grupper och Algebror 5p. Examinator: Prof. Jürgen Fuchs Karlstads universitet Institutionen för fysik och ingenjörsvetenskap 25 mars 2004 Spinorer Av Jörgen Gladh 5p. Examinator: Prof. Jürgen Fuchs 1 Spinorer Sammanfattning Spinor representationer används för

Läs mer

LINJÄR ALGEBRA II LEKTION 3

LINJÄR ALGEBRA II LEKTION 3 LINJÄR ALGEBRA II LEKTION 3 JOHAN ASPLUND INNEHÅLL Basbyten Kolonnrum, radrum och nollrum 3 Linjära avbildningar från R n till R m 4 Uppgifter 3 46:3 3 47:a 3 48:3a 4 48:a 4 49:9 4 40:7a,b BASBYTEN Om

Läs mer

Material till kursen SF1679, Diskret matematik: Om urvalsaxiomet mm. Axiom som är ekvivalenta med urvalsaxiomet

Material till kursen SF1679, Diskret matematik: Om urvalsaxiomet mm. Axiom som är ekvivalenta med urvalsaxiomet Matematik, KTH Bengt Ek december 2017 Material till kursen SF1679, Diskret matematik: Om urvalsaxiomet mm Vi har tidigare nämnt Zermelo-Fraenkels axiom för mängdläran, de upprepas på sista sidan av dessa

Läs mer

Crash Course Algebra och geometri. Ambjörn Karlsson c januari 2016

Crash Course Algebra och geometri. Ambjörn Karlsson c januari 2016 Crash Course Algebra och geometri Ambjörn Karlsson c januari 2016 ambjkarlsson@gmail.com 1 Contents 1 Projektion och minsta avstånd 4 2 Geometriska avbildningar och avbildningsmatriser 5 3 Kärnan 6 3.1

Läs mer

SF1624 Algebra och geometri Tentamen med lösningsförslag onsdag, 11 januari 2017

SF1624 Algebra och geometri Tentamen med lösningsförslag onsdag, 11 januari 2017 SF64 Algebra och geometri Tentamen med lösningsförslag onsdag, januari 7. (a) För vilka värden på k har ekvationssystemet (med avseende på x, y och z) kx + ky + z 3 x + ky + z 4x + 3y + 3z 8 en entydig

Läs mer

1. (3p) Ett RSA-krypto har de offentliga nycklarna n = 33 och e = 7. Dekryptera meddelandet 5. a b c d e. a a b c d e

1. (3p) Ett RSA-krypto har de offentliga nycklarna n = 33 och e = 7. Dekryptera meddelandet 5. a b c d e. a a b c d e 1 Lösning till MODELLTENTA DISKRET MATEMATIK moment B FÖR D2 och F, SF1631 resp SF1630. DEL I 1. (3p) Ett RSA-krypto har de offentliga nycklarna n = 33 och e = 7. Dekryptera meddelandet 5. Lösning: Vi

Läs mer