Kohraniční Lieovské superbialgebry a jejich r-matice Coboundary Lie superbialgebras and their r-matrices

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Kohraniční Lieovské superbialgebry a jejich r-matice Coboundary Lie superbialgebras and their r-matrices"

Transkript

1 České vysoké učení technické v Praze Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská Katedra fyziky Obor: Matematické inženýrství Zaměření: Matematická fyzika Kohraniční Lieovské superbialgebry a jejich r-matice Coboundary Lie superbialgebras and their r-matrices BAKALÁŘSKÁ PRÁCE Vypracoval: Filip Petrásek Vedoucí práce: prof. RNDr. Ladislav Hlavatý, DrSc. Rok: 2012

2 Před svázáním místo téhle stránky vložíte zadání práce s podpisem děkana (bude to jediný oboustranný list ve Vaší práci)!!!!

3 Prohlášení Prohlašuji, že jsem svou bakalářskou práci vypracoval samostatně a použil pouze literaturu uvedenou v přiloženém seznamu. Nemám závažný důvod proti užití tohoto školního díla ve smyslu 60 Zákona č. 121/200 Sb., o právu autorském, o právech souvisejících s právem autorským a o změně některých zákonů (autorský zákon). V Praze dne Filip Petrásek

4 Poděkování Děkuji prof. RNDr. Ladislavu Hlavatému, DrSc. za vedení mé bakalářské práce a za podnětné návrhy, které ji obohatily. Dále bych chtěl poděkovat své rodině a především své přítelkyni za bezmeznou podporu a trpělivost při psaní této práce. Filip Petrásek

5 Název práce: Kohraniční Lieovské superbialgebry a jejich r-matice Autor: Obor: Druh práce: Filip Petrásek Matematické inženýrství Bakalářská práce Vedoucí práce: prof. RNDr. Ladislav Hlavatý, DrSc. Katedra fyziky, Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská, České vysoké učení technické v Praze Konzultant: Abstrakt: Lieovy superalgebry jsou významným zobecněním klasických Lieových algeber, které jsou běžně využívány v různých oblastech fyziky. Lieovy superalgebry tvoří matematický aparát teorie supersymetrií. Lieova bialgebra je Lieova algebra vybavená lineárním zobrazením, jehož transpozice definuje Lieovu závoru na duálu Lieovy algebry. Jedná se o triviální příklad Maninovy trojice. Kohraniční Lieovy bialgebry jsou definovány pomocí tzv. r-matice, jejíž kohranice právě strukturu Lieovy bialgebry definuje. V této práci se snažíme zobecnit pojem kohranice na úrovni Lieových superalgeber, abychom mohli následně uvažovat kohraniční Lieovy superbialgebry a spočítat jejich r-matice pro nízké dimenze. Klíčová slova: Lieova bialgebra, Lieova superalgebra, Maninova supertrojice, kohranice, r-matice Title: Coboundary Lie superbialgebras and their r-matrices Author: Filip Petrásek Abstract: Lie superalgebras are a remarkable generalisation of the normally used physical term of Lie algebras. Lie superalgebras form the mathematicel structure for the theory of supersymmetries. A Lie bialgebra is defined as a Lie algebra equipped with a linear map whose transpose defines a Lie bracket on a dual of the Lie algebra. It is a trivial example of a Manin triple. Coboundary Lie bialgebras are defined by so called r-matrix whose coboundary defines the Lie-bialgebra structure. In this work we try to generalize the term of coboundary on the level of Lie superalgebras to consider coboundary Lie superbialgebras and calculate their r-matrixes in low dimensions. Key words: Lie bialgebra, Lie superalgebra, Manin supertriple, coboundary, r-matrix

6 Obsah Úvod 8 1 Lieovy bialgebry Kohomologie Lieovy algebry Definice Lieovy bialgebry Koadjungovaná reprezentace Duál Lieovy bialgebry Double Lieovy bialgebry Kohraniční Lieovy bialgebry Lieovy superbialgebry Lieovy superalgebry Klasifikace Lieových superalgeber Lieovy superalgebry superdimenze (1, 1) Lieovy superalgebry superdimenze (2, 1) Lieovy superalgebry superdimenze (1, 2) Lieovy superbialgebry Klasifikace Maninových supertrojic Maninovy supertrojice superdimenze (2, 2) Maninovy supertrojice superdimenze (4, 2) Maninovy supertrojice superdimenze (2, 4) Kohomologie Lieovy superalgebry Adjungovaná reprezentace Lieovy superalgebry Pojem kohranice na úrovni Lieovy superalgebry

7 4 Kohraniční Lieovy superbialgebry Úvod Maninovy supertrojice superdimenze (2, 2) Maninovy supertrojice superdimenze (4, 2) Maninovy supertrojice superdimenze (2, 4) Závěr 56 Seznam použitých zdrojů 57 Přílohy 58 A Přehledy kohraničních Maninových supertrojic a jejich r-matic 59 7

8 Úvod Symetrie patří k ústředním pojmům teoretické fyziky 20. století, zejména díky jejich úzkému vztahu se zákony zachování. Důležitými symetriemi jsou například invariance fyzikálních zákonů vůči časové translaci nebo prostorové rotaci. Teorie symetrií je základním nástrojem pro klasifikaci elementárních částic a interakcí v tzv. standardním modelu částicové fyziky. V 70. letech 20. století byl nalezen netriviální způsob zobecnění symetrií na tzv. supersymetrie, což započalo vývoj supersymetrické teorie, často zkracované jako SuSy. V částicové fyzice se jedná o symetrie interakcí mezi bosony a fermiony. Supersymetrie lze aplikovat na kvantovou teorii pole nebo na standardní model částicové fyziky, kde se snaží řešit problémy vzniklé v těchto teoriích. Nelze opomenout jejich úzký vztah s teorií superstrun. Lieova bialgebra je Lieova algebra g s přídavnou konstrukcí v podobě struktury Lieovy algebry na duálním vektorovém prostoru g splňující kompatibilní podmínku s Lieovou závorkou na g. Teorie Lieových bialgeber má velký význam při studiu tzv. Poisson-Lieových grup, což jsou Lieovy grupy vybavené přídavnou strukturou, Poissonovou závorkou, která právě na Lieově grupě indukuje strukturu Lieovy bialgebry. Tyto pojmy hrají významnou úlohu v teorii integrabilních systémů. V první kapitole se zabýváme základními definicemi týkajících se Lieových bialgeber, přičemž využíváme výhradně práci [2]. Především studujeme kohomologii Lieovy algebry, což je důležitý pojem pro definici Lieovy bialgebry. Diskutujeme Maninovy trojice, jakožto významné trojice Lieových algeber. Dále uvažujeme kohraniční Lieovy bialgebry a podmínky vztažené na tzv. r-matice, jejichž kohranice právě strukturu Lieovy bialgebry definuje. Matematickým aparátem supersymetrií je teorie Lieových superalgeber, což je pozoruhodné zobecnění teorie klasických Lieových algeber. Základní pojmy spojené s teorií Lieových superalgeber, společně se zavedením pro nás důležitého pojmu Maninových supertrojic a jejich klasifikace jsou předmětem druhé kapitoly. K tomuto účelu používáme definice a výsledky uvedené v práci [3]. Ve třetí nejdůležitější kapitole se pokusíme zobecnit nejpodstatnější pojmy z teorie Lieových bialgeber pro Lieovy superbialgebry, resp. Maninovy supertrojice. Naší snahou je dospět k definici kohraniční Lieovy superbialgebry a diskutovat příslušné r-matice. Ve čtvrté kapitole použijeme toto zobecnění a pokusíme se klasifikovat kohraniční Lieovy superbialgebry, přičemž budeme vycházet z neisomorfních Lieových superbialgeber, resp. Maninových supertrojic klasifikovaných v práci [3]. 8

9 Kapitola 1 Lieovy bialgebry V této kapitole se zabýváme studiem Lieových bialgeber. Za účelem kompaktnosti práce zde shrnujeme poznatky zachycené v práci [2]. Definice a důležité závěry, které zde uvedeme, budeme následně využívat pro zobecnění některých pojmů na úrovni Lieovy superalgebry ve třetí kapitole. 1.1 Kohomologie Lieovy algebry Definice Nechť g je Lieova algebra nad C nebo R. Pokud M je vektorový prostor reprezentace ρ Lieovy algebry g, říkáme, že g působí na M nebo M je tzv. g-modul. Pro x g, a M označujeme (ρ(x))(a) jednodušeji jako x.a. Poznámka Každá Lieova algebra g působí sama na sebe pomocí adjungované reprezentace, ad : x g ad x End g, definované pro y g vztahem x.y = ad x (y) = [x, y]. Obecně g působí na tenzorový součin g g = p g pomocí adjungované repre- }{{} p-krát zentace ad (p) definované pro rozkladné prvky y 1 y p p g vztahem Speciálně pro p = 2 x.(y 1 y p ) = ad (p) x (y 1 y p ) = ad x y 1 y 2 y p +y 1 ad x y 2 y p + + y 1 y 2 y p 1 ad x y p. (1.1) ad (2) x (y 1 y 2 ) = ad x y 1 y 2 + y 1 ad x y 2 = [x, y 1 ] y 2 + y 1 [x, y 2 ]. Poznámka Nechť g je Lieova algebra konečné dimenze s bází (e 1,, e n ). Buď b g g, pak b = b ij e i e j a tedy ad (2) x b = b ij ([x, e i ] e j + e i [x, e j ]). (1.2) Tento vztah lze zapsat pomocí strukturních koeficientů Lieovy algebry g a komponent x. 9

10 Definice Pro každé nezáporné celé k nazveme vektorový prostor antisymetrických k-lineárních zobrazení z g s hodnotami v M jako prostor k-kořetězců na g s hodnotami v M, kde M je vektorový prostor reprezentace g. Poznámka Podle definice je tedy 0-kořetězec na g s hodnotami v M prvek M a 1-kořetězec na g s hodnotami v M je lineární zobrazení z g do M. Obecně tedy k-kořetězec je antisymetrické k-lineární zobrazení u : k g M. Definice Kohranice k-kořetězce u na g s hodnotami v M, u : k g M, je (k+1)-kořetězec na g s hodnotami v M, δu : k+1 g M, definován vztahem δu(x 0, x 1,, x k ) = + i<j k ( 1) i x i.(u(x 0,, ˆx i,, x k )) i=0 ( 1) i+j u([x i, x j ], x 0,, ˆx i,, ˆx j,, x k ), (1.3) pro x 0, x 1,, x k g, kde ˆx i označuje prvek x i, který je vynechán. Poznámka V dalším textu budeme především pracovat s kořetězci řádu 0 nebo 1. Proto si pro tyto dva případy definici kohranice explicitně uvedeme. k = 0, u M, x g, δu(x) = x.u k = 1, v : g M, x, y g, δv(x, y) = x.v(y) y.v(x) v([x, y]) Poznámka Z definice kohranice 1.3 plyne pro každý k-kořetězec u, k 0, že δ(δu) = 0 (1.4) Definice Řekneme, že k-kořetězec u je k-kocyklus, jestliže δu = 0. Řekneme, že k-kořetězec u, k 1, je k-kohranice, jestliže existuje (k 1)-kořetězec v takový, že u = δv. Poznámka Z vlastnosti 1.4 plyne, že každá k-kohranice je k-kocyklus. Poznámka kocyklus na g s hodnotami v M je invariantní prvek v M, tj. prvek u M takový, že x.u = 0 pro každé x g. 1.2 Definice Lieovy bialgebry Předpokládejme, že g je Lieova algebra a γ je lineární zobrazení z g do g g, jehož transpozici označíme t γ : g g g. Připomeňme, že lineární zobrazení na g g lze ztotožnit s bilineárním zobrazením na g. 10

11 Definice Lieova bialgebra je Lieova algebra g vybavená lineárním zobrazením γ : g g g takovým, že (i) t γ : g g g definuje Lieovu závorku na g, tj. t γ je antisymetrické bilineární zobrazení na g splňující Jacobiho identitu a (ii) γ je 1-kocyklus na g s hodnotami v g g, kde g působí na g g pomocí adjungované reprezentace ad (2), tj. γ : g g g, δγ : g g g g, δγ = 0. Poznámka Podmínka (ii) je ekvivalentní podmínce ad (2) x (γ(y)) ad (2) y (γ(x)) γ([x, y]) = 0, pro x, y g. Poznámka Označme [ξ, η] g = t γ(ξ η), pro ξ, η g. Pak podle definice transpozice platí pro x g ξ η, γ(x) = t γ(ξ η), x = [ξ, η] g, x. Poznámka Podmínka (i) představuje antisymetrii a Jacobiho identitu Poznámka Označme [ξ, η] g = [η, ξ] g [ξ, [η, µ] g ] g + [η, [µ, ξ] g ] g + [µ, [ξ, η] g ] g = 0. (ad x 1)(y 1 y 2 ) = [x, y 1 ] y 2 a (1 ad x )(y 1 y 2 ) = y 1 [x, y 2 ], kde x, y 1, y 2 g a 1 představuje identické zobrazení z g do g. Odtud tedy ad (2) x (u) = (ad x ad x )(u), kde u g g. Pak alternativní způsob zápisu podmínky (ii) podle poznámky a vztahu ξ η, γ([x, y]) = [ξ, η] g, [x, y] je [ξ, η] g, [x, y] = ξ η, (ad x 1+1 ad x )(γ(y)) ξ η, (ad y 1+1 ad y )(γ(x)). 1.3 Koadjungovaná reprezentace Uvažujme Lieovu algebru g a její duální vektorový prostor g. Pro jednoduchost předpokládejme, že g je konečné dimenze. Pro x g definujeme ad x = t (ad x ). Tedy ad x je endomorfismus g splňující pro y g, ξ g ξ, ad x y = t (ad x )ξ, y = ad xξ, y. Pak je snadné dokázat, že zobrazení x g ad x End g je reprezentace g v g. Definice Reprezentaci x ad x Lieovy algebry g v duálním vektorovém prostoru g nazýváme koadjungovaná reprezentace g. 11

12 1.4 Duál Lieovy bialgebry Poznámka Po zavedení koadjungované reprezentace Lieovy algebry g v předchozí sekci a podle poznámky můžeme podmínku (ii) zapsat ve tvaru [ξ, η] g, [x, y] + [ad xξ, η] g, y + [ξ, ad xη] g, y [ad yξ, η] g, x [ξ, ad yη] g, x = 0. Odtud lze vidět, že existuje symetrie mezi g s Lieovou závorkou [, ] a g s Lieovou závorkou [, ] g definovanou zobrazením γ. Definujme tedy analogicky pro ξ, η g a x g výrazy ad ξ η = [ξ, η] g a ad ξ η, x = η, ad ξx. Pak ξ g ad ξ End g je koadjungovaná reprezentace g v duálu vektorového prostoru g, který je isomorfní g. Tedy podmínku (ii) můžeme zapsat v ekvivalentním tvaru [ξ, η] g, [x, y] + ad xξ, ad ηy ad xη, ad ξy ad yξ, ad ηx + ad yη, ad ξx = 0. (1.5) Zde je již zřejmé, že g a g hrají symetrické role. Označme µ : g g g antisymetrické bilineární zobrazení na g definující Lieovu závorku na g. Transformováním vztahu 1.5 zjistíme, že je ekvivalentní podmínce, že t µ : g g g je 1-kocyklus na g s hodnotami v g g, kde g působí na g g pomocí adjungované akce. Levá strana vztahu 1.5 má totiž tvar t µ[ξ, η] g, x y ξ, [x, ad ηy] + η, [x, ad ξy] + ξ, [y, ad ηx] η, [y, ad ξx] a podmínka (ii) je pak ekvivalentní podmínce t µ[ξ, η] g, x y + (ad η 1+1 ad η )( t µ(ξ)), x y (ad ξ 1+1 ad ξ )( t µ(η)), x y = 0 nebo ad (2) ξ (( t µ)(η)) ad (2) η (( t µ)(ξ)) ( t µ)([ξ, η] g ). Věta Pokud (g, γ) je Lieova bialgebra a µ je Lieova závorka na g, pak (g, t µ) je Lieova bialgebra, kde t γ je Lieova závorka na g. Definice Lieovu bialgebru (g, t µ) z věty nazýváme duál Lieovy bialgebry (g, γ). Poznámka Z předchozích úvah plyne, že každá Lieova bialgebra má duální Lieovu bialgebru, jejíž duál je původní Lieova bialgebra. 12

13 1.5 Double Lieovy bialgebry Poznámka Bilineární forma ( ) je invariantní pro strukturu Lieovy algebry a s Lieovou závorkou [, ], pokud pro každé u, v, w a platí ([u, v] w) = (u [v, w]). Věta Nechť (g, γ) je Lieova bialgebra s duálem (g, t µ). Pak existuje unikátní struktura Lieovy algebry na vektorovém prostoru g g taková, že g a g jsou Lieovy subalgebry a přirozená bilineární forma na g g je invariantní. Důkaz. Přirozená bilineární forma na g g je pro x, y g a ξ, η g definována jako (x y) = 0, (ξ η) = 0, (x ξ) = (ξ x) = ξ, x. (1.6) Označme [u, v] d Lieovu závorku dvou prvků u, v d = g g a definujme ji vztahy [x, y] d = [x, y], [x, ξ] d = ad ξx + ad xξ, [ξ, η] d = [ξ, η] g. (1.7) Zřejmě g a g jsou Lieovy subalgebry. Ukážeme, že při této definici je přirozená bilineární forma ( ) na g g invariantní. Ze symetrie formy ( ) plyne, že stačí ověřit platnost rovností (y [x, ξ] d ) = ([y, x] d ξ), (η [x, ξ] d ) = ([η, x] d ξ), (1.8) (y [x, z] d ) = ([y, x] d z), (η [ξ, ζ] d ) = ([η, ξ] d ζ), (1.9) kde z g, ζ g. Rovnosti 1.9 platí triviálně, neboť obě strany jsou podle 1.6 a faktu, že g a g jsou Lieovy subalgebry, rovny nule. Platnost rovností 1.8 ukážeme aplikací 1.7 a 1.6 jako a dále jako (y [x, ξ] d ) = (y ad ξx + ad xξ) = (y ad }{{ ξx) +(y ad } xξ) = ad xξ, y 0 = ξ, ad x y = ξ, [y, x] = ([y, x] ξ) = ([y, x] d ξ) (η [x, ξ] d ) = (η ad ξx + ad xξ) = (η ad ξx) + (η ad }{{ xξ) = η, ad } ξx 0 = ad ξ η, x = [ξ, η] g, x = ad η ξ, x = ξ, ad ηx = (ad ηx ξ) = (ad ηx ξ) (ad }{{ xη ξ) = (ad } ηx ad xη ξ) = ([η, x] d ξ). 0 13

14 Ověřili jsme tedy, že při této definici Lieovy závorky [, ] d je přirozená bilineární forma ( ) na g g invariantní. Dále je třeba ukázat, že výrazy 1.7 definují strukturu Lieovy algebry na g g. Platnost Jacobiho identity plyne z podmínek (i) a (ii) definice Lieovy bialgebry. Definice Pokud g je Lieova bialgebra, pak g g vybavené Lieovou závorkou [, ] d definovanou výrazy 1.7 nazýváme double Lieovy bialgebry g a značíme g g nebo d. Poznámka Poznamenejme, že d = g g je také double g. V Lieově algebře d jsou podprostory g a g doplňkové Lieovy subalgebry a oba jsou isotropní, tj. bilineární forma je na g a g rovna nule. Definice Maninova trojice je trojice (p, a, b), kde p je Lieova algebra vybavená invariantní, nedegenerovanou, symetrickou bilineární formou a a, b jsou doplňkové isotropní Lieovy subalgebry. Poznámka Tedy pro každou Lieovu bialgebru g je (d, g, g ) příklad Maninovy trojice. Poznámka Pro konečnou dimenzi lze ukázat, že naopak, pokud (p, a, b) je Maninova trojice, pak a má strukturu Lieovy bialgebry. Tedy a a b hrají symetrické role. Pak má b také strukturu Lieovy bialgebry a Lieova bialgebry b může být ztotožněna s duálem Lieovy bialgebry a. Nechť ( ) je daná bilineární forma na p. Pro b b zaveďme 1-formu ι(b) na a definovanou jako ι(b)(a) = (a b). Lineární zobrazení b ι(b) z b do a je injektivní. Pokud ι(b) = 0, pak (a b) = 0 pro každé a a a tedy i pro každé a p. Odtud pak b je isotropní a p = a b. Z nedegenerovanosti bilineární formy pak plyne, že b = 0. Porovnáním dimenzí zjistíme, že b je isomorfní a. Lieova závorka na b tedy definuje Lieovu závorku na a. K ověření, že je tímto definována struktura Lieovy bialgebry na a, použijeme Jacobiho identitu na p a invarianci bilineární formy. Podle poznámky lze vyslovit následující věta. Věta Existuje prostá korespondence mezi konečně-dimenzionálními Lieovými bialgebrami a konečně-dimenzionálními Maninovými trojicemi. 14

15 1.6 Kohraniční Lieovy bialgebry Uvažujme Lieovu algebru g. V této podkapitole se zabýváme definicí kohraniční Lieovy bialgebry, tj. Lieovy bialgebry (g, γ) jejíž struktura je definovaná pomocí kocyklu δr, který je kohranicí prvku r g g. Definice Řekneme, že Lieova bialgebra (g, γ) je kohraniční, pokud existuje prvek r g g takový, že platí γ = δr. Takový prvek r g g pak nazýváme r-matice. Podle definice kohraniční Lieovy bialgebry musí δr splňovat podmínky kladené na zobrazení γ v definici Uvažujeme tedy prvek r g g. Pak r je 0-kořetězec na g s hodnotami v g g. Jak už jsme diskutovali v poznámce , tak 1-kohranice δr je nutně 1-kocyklus a tedy podmínka (ii) v definici je automaticky splněna. Pak lineární zobrazení δr : g g g musí splňovat zbývající podmínku (i) v podobě definování Lieovy závorky na g, tj. musí splňovat následující podmínky (i.1) t (δr) : g g g musí být antisymetrické bilineární zobrazení, což odpovídá antisymetrii Lieovy závorky na g definovanou δr, (i.2) musí být splněna Jacobiho identita pro Lieovu závorku na g definovanou δr. Jelikož prvek δr(x) g g lze považovat za bilineární formu na g, je podmínka (i.1) ekvivalentní tomu, že δr je lineární zobrazení s hodnotami v Λ 2 g. Uvažujme konečně-dimenzionální Lieovu algebru g. Označme a Λ 2 g, resp. s S 2 g antisymetrickou, resp. symetrickou část r g g, pak r = a + s. A tedy pro x g lze psát δr(x) = ad (2) x r = ad (2) x a + ad (2) x s = δa(x) + δs(x). Odtud lze vidět, že podmínka (i.1) je splněna právě tehdy, když δs = 0, tj. pro každé x g platí, že δs(x) = ad (2) x s = 0 a tedy s je ad-invariantní. Postačující podmínkou pro splnění (i.1) je samozřejmě požadavek, že s = 0, tj. r = a Λ 2 g. Pro prvek r g g definujme zobrazení r : g g pro ξ, η g předpisem r(ξ)(η) = r(ξ, η) = η, rξ, kde r g g považujeme za bilineární formu na g a r(ξ) g za lineární formu na g. Nechť t r : g g označuje transpozici zobrazení r, pak podle definice a = 1 2 (r t r), s = 1 2 (r + t r). 15

16 Pro prvek r Λ 2 g definujeme tzv. algebraickou Schoutenovu závorku {r, r} Λ 3 g předpisem {r, r}(ξ, η, ζ) = 2 ζ, [rξ, rη] cyclic{ξ,η,ζ}, kde jako cyclic{ξ, η, ζ} označujeme sumaci přes cyklickou záměnu ξ, η, ζ. Pro r Λ 2 g lze ukázat, že nutná a postačující podmínka, aby zobrazení δr definovalo Lieovu závorku na g, je požadavek, že {r, r} Λ 3 g je ad-invariantní. Tato podmínka se někdy označuje jako zobecněná Yang-Baxterova rovnice. Postačující podmínkou pro ad-invarianci {r, r} je samozřejmě požadavek, že {r, r} = 0. Definice Nechť r g g a nechť s, resp. a je jeho symetrická, resp. antisymetrická část. Pokud s, {a, a} jsou ad-invariantní, pak r nazýváme klasickou r-maticí nebo zkráceně jen r-maticí. 16

17 Kapitola 2 Lieovy superbialgebry V této kapitole zavádíme pojem Lieovy superalgebry, Drinfeldova superdoublu a především Maninovy supertrojice. V omezeném rozsahu je zde popsán princip klasifikace neisomorfních Lieových algeber a Maninových supertrojic v nízkých dimenzích. Obsahem této kapitoly je také jejich podrobný přehled. Zdůrazněme, že definice, závěry a výsledky uvedené v této kapitole jsou, není-li řečeno jinak, obsahem práce [3], a které zde za účelem celistvosti práce shrnujeme. 2.1 Lieovy superalgebry Definice Řekneme, že vektorový prostor V nad tělesem T je Z 2 -gradovaný, pokud V lze zapsat jako direktní součet prostorů nad tělesem T ve tvaru V = i Z 2 V i. Vektorový prostor V tedy lze zapsat jako V = V 0 V 1. Vektorový prostor s takovou strukturou budeme nazývat supervektorový prostor. Vektor x V takový, že x V 0 nebo x V 1, nazveme homogenní vektor V. Definice Reálná Lieova superalgebra S je definována jako reálný Z 2 -gradovaný vektorový prostor V = V 0 V 1 vybavený Lieovou superzávorkou [, ] splňující (i) [x, y] = ( 1) x y [y, x], (ii) ( 1) x z [x, [y, z]] + ( 1) y x [y, [z, x]] + ( 1) z y [z, [x, y]] = 0, (iii) [V i, V j ] V i+j pro i, j Z 2, kde x, y, z jsou homogenní vektory V. Paritu nenulového homogenního vektoru x V definujeme jako x := 0 pokud x V 0, x := 1 pokud x V 1, kde vektory s paritou 0 nazýváme bosony a vektory s paritou 1 nazýváme fermiony. 17

18 Poznámka Podmínka (i) se nazývá superantikomutativita a vyjadřuje symetrii Lieovy superzávorky [, ] pro dvojici fermion-fermion a antisymetrii pro ostatní případy. Podmínka (ii) se nazývá super-jacobiho identita. Pro V 1 = {θ} přechází super-jacobiho identita na klasickou Jacobiho identitu a totéž platí i pro Lieovu závorku. V tomto případě je tedy pojem Lieovy superalgebry totožný s klasickou Lieovou algebrou. Poznámka Nechť N, M V jsou libovolné neprázdné podmnožiny V. Symbolem [M, N] označujeme množinu span({[x, y] x M, y N}). Definice Řekneme, že Lieova superalgebra je superdimenze (m, n) právě tehdy, když dimv 0 = m a dimv 1 = n. Vždy můžeme zvolit tzv. homogenní bázi {X I } ve V tak, že {X I } m+n I=1 = {b i, f α } m,n i,α=1, b i = 0, f α = 1. (2.1) Poznámka Intuitivně zde označujeme symboly {b i } bázi bosonové části V, tedy V 0, resp. {f α } bázi fermionové části V, tedy V 1. Definice Bilineární forma, na Lieově superalgebře S se nazývá supersymetrická právě tehdy, když a super-ad-invariantní právě tehdy, když x, y = ( 1) x y y, x [x, y], z + ( 1) x y y, [x, z] = 0 pro libovolné nenulové homogenní vektory x, y, z. Definice Nechť S je Lieova superalgebra definována na supervektorovém prostoru V, [, ] je její Lieova superzávorka a M V je libovolná neprázdná podmnožina V. Pak definujeme 1. Lieovu podsuperalgebru Lieovy superalgebry S jako podprostor M V takový, že [M, M] M, 2. ideál Lieovy superalgebry S jako podprostor M V takový, že [M, V ] M, 3. centrum Lieovy superalgebry S jako největší ideál ve smyslu inkluze takový, že [M, V ] = 0. Definice Lieova superalgebra S se nazývá 1. abelovská, jestliže [V, V ] = 0 2. řešitelná, jestliže existuje k N takové, že S (k) = 0, kde S (n) = [S (n 1), S (n 1) ] a S (0) = V. 18

19 3. nilpotentní, jestliže existuje k N takové, že S (k) = 0, kde S (n) = [V, S (n 1) ] a S (0) = V. Definice Nechť V je supervektorový prostor vybavený bilineární formou, a A V je podprostor. Řekneme, že A je isotropní vzhledem k formě, právě tehdy, když platí A, A = 0, tj. pro každé x, y A je x, y = 0. Řekneme, že A je maximálně isotropní vzhledem k formě, právě tehdy, když je maximálním prvkem inkluzí uspořádané množiny všech isotropních podprostorů. 2.2 Klasifikace Lieových superalgeber Definice Nechť S, resp. S je Lieova superalgebra definována na supervektorovém prostoru V = V 0 V 1, resp. V = V 0 V 1 a [, ], resp. [, ] je její Lieova superzávorka. Lieovy superalgebry S a S nazýváme isomorfní právě tehdy, když existuje lineární isomorfismus P : S S takový, že pro každé x, y S platí P [x, y] = [P x, P y] a který navíc zachovává paritu, tj. P (V 0 ) = V 0, P (V 1 ) = V 1. Klasifikace Lieových superalgeber v nízkých dimenzích byla provedena v práci [4]. Pod pojmem klasifikace Lieových superalgeber dimenze (m, n) rozumíme přehled vzájemně neisomorfních tříd Lieových superalgeber superdimenze (m, n) vzhledem k isomorfismu zavedeném v definici Předpokládáme Lieovu superalgebru S s Lieovou superzávorkou [, ]. Vzhledem k linearitě je Lieova superalgebra plně určena strukturními koeficienty FIJ K pro homogenní bázi 2.1 jako [X I, X J ] = FIJ K X K. Strukturní koeficienty FIJ K nemohou nabývat libovolných hodnot, neboť jsou omezeny podmínkami v podobě platnosti super-jacobiho identity (ii) a vlastnosti (iii) v definici Obecné transformace báze 2.1 jsou navíc podmíněny zachováním parity vektoru. Všechny tyto podmínky omezují dovolené bazické transformace a dovolují tak určit vzájemně neisomorfní Lieovy superalgebry. Podrobnějším postupem klasifikace se v této práci zabývat nebudeme a odvoláme se na již klasifikované Lieovy superalgebry v práci [4]. V dalším textu budeme výhradně uvažovat dvou a třírozměrné Lieovy superalgebry s netriviální jak bosonovou, tak fermionovou částí, tedy Lieovy superalgebry superdimenze (1, 1), (2, 1) a (1, 2) Lieovy superalgebry superdimenze (1, 1) Přehled neisomorfních Lieových superalgeber superdimenze (1, 1) s poznámkou o typu dané Lieovy superalgebry je uveden v tabulce

20 2.2.2 Lieovy superalgebry superdimenze (2, 1) Přehled neisomorfních Lieových superalgeber superdimenze (2, 1) společně s jejich automorfismy je uveden v tabulce Lieovy superalgebry superdimenze (1, 2) Přehled neisomorfních Lieových superalgeber superdimenze (1, 2) společně s jejich automorfismy je uveden v tabulce 2.3. Tabulka 2.1: Neisomorfní Lieovy superalgebry superdimenze (1, 1) Označení Nenulové Lieovy superzávorky Poznámka A 11 abelovská N 11 [f 1, f 1 ] = b 1 řešitelná S 11 [b 1, f 1 ] = f 1 nilpotentní Tabulka 2.2: Neisomorfní Lieovy superalgebry superdimenze (2, 1) Označení Nenulové Lieovy superzávorky Automorfismy Poznámka A 21 N 21 [f 1, f 1 ] = b 1 S 21 [b 1, f 1 ] = f 1 C 1 p [b 1, b 2 ] = b 2, [b 1, f 1 ] = pf 1 F [b 1, b 2 ] = b 2, [b 1, f 1 ] = 1 2 f 1, [f 1, f 1 ] = b 2 a b 0 c d k d b a d 1 b 0 0 c d 1 b 0 0 c d 1 b 0 0 d d N 11 A 10 S 11 A 10 p R 20

21 Tabulka 2.3: Neisomorfní Lieovy superalgebry superdimenze (1, 2) Označení Nenulové Lieovy superzávorky Automorfismy A 12 N 0 12 [f 1, f 1 ] = b 1 N 12 [f 1, f 1 ] = b 1, [f 2, f 2 ] = b 1 C 2 1 [b 1, f 1 ] = f 1 [b 1, f 2 ] = f 2 C 2 p 1 < p < 1 [b 1, f 1 ] = f 1, [b 1, f 2 ] = pf 2 C 2 1 [b 1, f 1 ] = f 1, [b 1, f 2 ] = f 2 C 3 [b 1, f 2 ] = f 1 C 4 [b 1, f 1 ] = f 1, [b 1, f 2 ] = f 1 + f 2 C 5 p p > 0 [b 1, f 1 ] = pf 1 f 2, [b 1, f 2 ] = f 1 + pf 2 C 5 0 [b 1, f 1 ] = f 2, [b 1, f 2 ] = f 1 k a b 0 c d a a b 0 0 d d 2 + c d ±c 0 c d b 0 c o, c d a b 0 c d a ad 0 0 c d a 0 0 c a a c 0 c a c d ± ±a c 0 c a 21

22 2.3 Lieovy superbialgebry Za účelem vyhnout se problému definice pojmu supergrupy, je Drinfeldův superdouble definován pouze na algebraické úrovni. Definice Lieovu superalgebru D vybavenou nedegenerovanou, supersymetrickou a super-ad-invariantní bilineární formou, nazýváme Drinfeldův superdouble, jestliže existuje rozklad na dvě maximálně isotropní Lieovy podsuperalgebry S, S takové, že D = S S. Trojici (D, S, S) nazýváme Maninova supertrojice. Poznámka Z vlastností formy, plyne, že dims = dim S a tedy dimenze Drinfeldova superdoublu D je vždy sudá. Definice Nechť D a D jsou Drinfeldovy superdoubly s bilineárními formami, a,. Drinfeldovy superdoubly D a D nazýváme isomorfní právě tehdy, když existuje isomorfismus P : D D Lieových superalgeber takový, že pro každé x, y D platí x, y = P x, P y. Maninovy supertrojice (D, S, S), (D, S, S ) nazýváme isomorfní právě tehdy, když existuje isomorfismus P jejich Drinfeldových superdoublů takový, že P (S) = S, P ( S) = S. Poznámka V dalším textu budeme Maninovu supertrojici (D, S, S) zkráceně označovat jako (S S). Definice Maninova supertrojice (S S) se nazývá boson-fermion ortogonální právě tehdy, když S 0, S 1 = S 1, S 0 = 0, kde S = S 0 S 1 a S = S 0 S 1. Dále uvažujeme pouze boson-fermion ortogonální Maninovy supertrojice. Poznámka Z boson-fermion ortogonality Maninovy supertrojice (S S) plyne, že superdimenze S a S si navzájem odpovídají, tj. (m, n) = ( m, ñ). V takových Maninových supertrojicích lze tedy zvolit tzv. duální homogenní báze {X I, X J } m+n I,J=1 = {b i, f α, b j, f β } m,n,m,n i,α,j,β=1, (2.2) kde b i = b j = 0, f α = f β = 1, 22

23 b i, b j = b j, b i = δ j i, f α, f β = f β, f α = δ β α, b i, b j = b i, f α = b i, f β = f α, b j = f α, f β = f α, b j = 0, b j, b i = b j, f α = b j, f β = f β, b j = f β, b j = f β, f α = 0. Bloková matice bilineární formy, má v této bázi tvar m 0 B = 1 n 1 m, 0 1 n 0 0 kde 1 k je matice identity dimenze k. Dále je zřejmé, že superdimenze takovýchto Maninových supertrojic a Drinfeldových superdoublů je (2m, 2n). Poznámka Speciálním typem isomorfismu Drinfeldových superdoublů je tzv. T -dualita definována jako lineární transformace T : D D taková, že T : b i b i, f α f α, b j b j, f β f β. Matice této transformace je rovna právě matici B. Pro Maninovy supertrojice zřejmě platí, že T (S S) = ( S S) a pak Maninovu supertrojici ( S S) nazýváme duální k Maninově supertrojici (S S). Maninovy supertrojice (S S) a ( S S) nejsou obecně isomorfní. Poznámka Důsledkem super-ad-invariance, jsou strukturní koeficienty Maninovy supertrojice (S S) v duální bázi jednoznačně určeny strukturními koeficienty Lieových podsuperalgeber S a S jako [X I, X J ] = F JK IX K + F J KI X K, (2.3) kde [X I, X J ] = F K IJ X K, [ X I, X J ] = F IJ K X K. (2.4) Super-Jacobiho identita (ii) pro Drinfeldův superdouble pak implikuje kompatibilní podmínky pro podsuperalgebry Maninovy supertrojice (S S). 23

24 2.4 Klasifikace Maninových supertrojic Klasifikace Maninových supertrojic v nízkých dimenzích byla provedena v práci [3]. V této podkapitole shrnujeme poznatky z metody této klasifikace a především uvádíme přehledy neisomorfních Maninových supertrojic v nízkých dimenzích jako výsledky práce [3], které budeme dále využívat ve čtvrté kapitole. Pod pojmem klasifikace Maninových supertrojic superdimenze (2m, 2n) rozumíme přehled vzájemně neisomorfních tříd Maninových supertrojic superdimenze (2m, 2n) vzhledem k isomorfismu zavedeném v definici Předpokládáme Lieovu superalgebru S superdimenze (m, n) a hledáme strukturní koeficienty duální Lieovy superalgebry S. Metoda této klasifikace spočívá v řešení super-jacobiho identit, které lze psát ve tvaru a ( 1) X I X K [ X I, [ X J, X K ]] cyclic{i,j,k} = 0 (2.5) ( 1) X I X K [ X I, [ X J, X K ]] cyclic{i,j,k} = 0, (2.6) kde jako cyclic{i, J, K} označujme sumaci přes cyklickou záměnu indexů I, J, K. Při řešení uvažujeme duální homogenní bázi 2.2 a tedy, že Lieovy superzávorky bazických vektorů vyhovují vztahům 2.3 a 2.4. Další krok je hledání seznamu různých tříd isomorfních Maninových supertrojic a volba kanonického tvaru strukturních koeficientů F IJ K pro každou třídu. Tento tvar podle práce [4] odpovídá volbě báze Lieovy superalgebry S, při které je bilineární forma v kanonickém tvaru, tj. b i, b j = δ j i, f α, f β = δ β α. Vzájemně isomorfní Maninovy supertrojice jsou spojeny transformací duální homogenní báze, kterou lze v blokovém tvaru zapsat jako ( ) ( X A 0 X = 0 (A 1 ) T ) ( X X ), kde (X, X) T a (X, X ) T jsou duální homogenní báze Maninových supertrojic a A je blokově diagonální matice dovolených automorfismů Lieovy superalgebry S. Podrobnějším postupem klasifikace se zde zabývat nebudeme a odvoláme se na již klasifikované Maninovy supertrojice v práci [3]. V dalším textu budeme opět uvažovat pouze Lieovy superalgebry s netriviální jak bosonovou, tak fermionovou částí, přičemž vycházíme z klasifikace dvou a třírozměrných Lieových superalgeber a tedy tabulek 2.1, 2.2 a

25 2.4.1 Maninovy supertrojice superdimenze (2, 2) Maximálně isotropní Lieovy podsuperalgebry S a S Maninovy supertrojice superdimenze (2, 2) odpovídají superdimenzi (1, 1) a musí být isomorfní Lieovým superalgebrám uvedených v tabulce 2.1. Lieovy závorky na S předpokládáme také ve tvaru podle tabulky 2.1. Pro každou Lieovu superalgebru S z tabulky 2.1 snadno určíme strukturní koeficienty duální Lieovy superalgebry S, tak aby splňovaly vztahy 2.5 a 2.6. Užitím příslušných automorfismů Lieovy superalgebry S získáme 5 tříd neisomorfních Maninových supertrojic (S S) superdimenze (2, 2) až na T-duality. Přehled neisomorfních Maninových supertrojic superdimenze (2, 2) až na T-duality, tedy bez uvažování příslušných duálních Maninových supertrojic, je uveden v tabulce Maninovy supertrojice superdimenze (4, 2) Uvažujeme Lieovu superalgebru S podle tabulky 2.2. Ověřením super-jacobiho identit 2.5, 2.6 a užitím příslušných automorfismů Lieovy superalgebry S získáme 14 tříd neisomorfních Maninových supertrojic (S S) superdimenze (4, 2) až na T-duality. Přehled neisomorfních Maninových supertrojic superdimenze (4, 2) až na T-duality, tedy bez uvažování příslušných duálních Maninových supertrojic, je uveden v tabulce Maninovy supertrojice superdimenze (2, 4) Uvažujeme Lieovu superalgebru S podle tabulky 2.3. Ověřením super-jacobiho identit 2.5 a 2.6 zjistíme, že Maninovy supertrojice superdimenze (2, 4) mohou nabývat pouze tvaru (C N α,β,γ 12 ) nebo jejich T-dualit, kde C = A 12, Cp, 2 C 3, C 4, Cp 5 a N α,β,γ 12 jsou Lieovy superalgebry jejichž Lieovy superzávorky splňují [ f 1, f 1 ] = α b 1, [ f 1, f 2 ] = β b 1, [ f 2, f 2 ] = γ b 1. Tyto Lieovy superalgebry jsou isomorfní N12 = N 1,0, 12 nebo N12 0 = N 1,0,0 12 nebo A 12 = N 0,0,0 12. Užitím automorfismů Lieových superalgeber A 12, C 2 p, C 3, C 4, C 5 p uvedených v tabulce 2.6 získáme 31 tříd neisomorfních Maninových supertrojic (S S) superdimenze (2, 4) až na T-duality. Přehled neisomorfních Maninových supertrojic superdimenze (2, 4) až na T-duality, tedy bez uvažování příslušných duálních Maninových supertrojic, je uveden v tabulce

26 Tabulka 2.4: Neisomorfní Maninovy supertrojice superdimenze (2, 2) až na T-duality (S, S) Nenulové Lieovy superzávorky Backhouseova klasifikace 1 (A 11, A 11 ) abelovská 2 (N 11 A 11 ) [f 1, f 1 ] = b 1, [f 1, b 1 ] = f 1 (C 3 + A) 3 (S 11 A 11 ) [b 1, f 1 ] = f 1, [b 1, f 1 ] = f 1 [f 1, f 1 ] = b 1 (C A) 4,5 (S 11 N 11) [b 1, f 1 ] = f 1, [b 1, f 1 ] = f 1 f 1, [f 1, f 1 ] = b 1, [ f 1, f 1 ] = b 1 = (C A) 26

27 Tabulka 2.5: Neisomorfní Maninovy supertrojice superdimenze (4, 2) až na T-duality S S Nenulové Lieovy superzávorky Poznámka 1 A 21 A 21 N 21 [f 1, f 1 ] = b 1 2 A 21 S 21 [b 1, f 1 ] = f 1 3 A 21 4 N 21 [ f 1, f 1 ] = b 1 5 S 21 [ b 2, f 1 ] = f 1 C 1 p [b 1, b 2 ] = b 2, [b 1, f 1 ] = pf 1 p R 6 A 21 7 N 21 [ f 1, f 1 ] = b 1 8 C1 p [ b 1, b 2 ] = b 1, [ b 2, f 1 ] = p f 1 9 Ñ 21 [ f 1, f 1 ] = b 2 p = C 1 0, κ [ b 1, b 2 ] = κ b 2 p = 0, κ 0 F [b 1, b 2 ] = b 2, [b 1, f 1 ] = 1 2 f 1, [f 1, f 1 ] = b 2 11 A C 1, p= 1 2 [ b 1, b 2 ] = b 1, [ b 2, f 1 ] = 1 2 f 1 13 F.i, [ b 1, b 2 ] = b 1, [ b 2, f 1 ] = 1 2 f 1, [ f 1, f 1 ] = b 1 14 F.ii, κ [ b 1, b 2 ] = b 2, [ b 1, f 1 ] = 1 2 κ f 1, [ f 1, f 1 ] = κ b 2 κ 0 27

28 Tabulka 2.6: Neisomorfní Maninovy supertrojice superdimenze (2, 4) až na T-duality S S Poznámka, 1, 2 = ±1, δ {0, 1} 1-3 A 12 A 12, N 1,0,0 12, N 1,0, C 2 p A 12, N 0,1,0 12, N 0,δ, 12, N,δ,0 12, N 1,κ, 2 12 p < 1, κ C1 2 A 12, N,0, 12, N 1,0, 1 12, N 0,0, C 2 1 A 12, N 0,1,0 12, N 0,δ, 12, N 1,κ,1 12, N,κ, 12 κ C 3 A 12, N,0,1 12, N 1,0,0 12, N 0,,0 12, N 0,0, C 4 A 12, N,0,0 12, N 0,,0 12, N κ,0, 12 κ R C 5 p A 12, N κ,0, 12, N 1,0, 1 12 p > 0, 1 < κ 1 30, 31 C 5 p=0 A 12, N κ,0, κ 1 28

29 Kapitola 3 Kohomologie Lieovy superalgebry Jak již víme podle věty 1.5.8, tak v případě konečné dimenze existuje prostá korespondence mezi Lieovou bialgebrou a Maninovou trojicí. Tento fakt využijeme při popisu Lieovy superbialgebry, neboť pracujeme výhradně na prostorech konečné dimenze. Budeme tedy pojem Lieovy superbialgebry nahrazovat Maninovou supertrojicí. V této kapitole bude naším cílem definovat kohomologii Lieovy superalgebry do takové míry, abychom mohli zkoumat, kdy je daná Lieova superbialgebra, resp. Maninova supertrojice kohraniční. Zdůrazněme, že tato a následující kapitola by měla být vrcholem této práce. 3.1 Adjungovaná reprezentace Lieovy superalgebry Na další úvahy má zásadní vliv adjungovaná reprezentace Lieovy superalgebry. Je zcela rozumné předpokládat, že Lieova superalgebra S bude působit sama na sebe prostřednictvím adjungované reprezentace ad a že tuto úlohu bude stejně jako v klasickém případě hrát samotná Lieova závorka, v našem případě tedy Lieova superzávorka. Připomeňme tedy její vlastnosti. Pro každé x, y, z S platí, že [x, y] = ( 1) x y [y, x] (3.1) ( 1) x z [x, [y, z]] + ( 1) y x [y, [z, x]] + ( 1) z y [z, [x, y]] = 0 (3.2) [V i, V j ] V i+j pro i, j Z 2 (3.3) Definujme tedy zobrazení ad : x S ad x End S, předpisem pro y S jako x.y = ad x (y) = [x, y], kde [, ] je Lieova superzávorka z definice

30 Takto definované zobrazení by mělo být reprezentací Lieovy superalgebry S. Musí tedy pro každé x, y, z S splňovat podmínku reprezentace ad [x,y] z = [ad x, ad y ](z). V dalším textu užijeme s výhodou následující vlastnost. Lemma Nechť S je Lieova superalgebra a [, ] je její Lieova superzávorka. Pak pro každé x, y S platí ( 1) [x,y] = ( 1) x + y. Důkaz. Tato vlastnost plyne přímo z vlastnosti 3.3 Lieovy superzávorky a definice parity, které aplikujeme na všechny kombinace uspořádané dvojice ( x, y ), kde x V i a y V j, i, j {0, 1}. Odtud pak plyne tvrzení lemmatu. ( x, y ) x + y [x, y] (0, 0) 0 0 (1, 0) 1 1 (0, 1) 1 1 (1, 1) 2 0 Podívejme se nejprve na výraz ad x [y, z], který upravíme pomocí super-jacobiho identity 3.2 a supersymetrie 3.1 jako ad x [y, z] = [x, [y, z]] = ( 1) x z ( 1) y x [y, [z, x]] ( 1) x z ( 1) z y [z, [x, y]] = ( 1) y x [y, [x, z]] + ( 1) x z ( 1) z y ( 1) z [x,y] [[x, y], z] }{{} a = ( 1) y x [y, [x, z]] + a[[x, y], z] Podle lemmatu nahlédneme, že výraz a = ( 1) x z ( 1) z y ( 1) z [x,y] = ( 1) x z ( 1) z y ( 1) z ( x + y ) = ( 1) 2 z ( x + y ) = 1 z ( x + y ) 1 (3.4) pro každé x, y, z S. Platí tedy, že ad x [y, z] = [x, [y, z]] = ( 1) y x [y, [x, z]] + [[x, y], z] = ( 1) y x ad y ad x z + ad [x,y] z 30

31 neboli [[x, y], z] = [x, [y, z]] ( 1) y x [y, [x, z]] (3.5) pro každé x, y, z S. Odtud pak můžeme vyjádřit hledaný výraz pro podmínku reprezentace jako ad [x,y] z = ad x ad y z ( 1) y x ad y ad x z = (ad x ad y ( 1) y x ad y ad x )(z) = [ad x, ad y ](z), kde jsme definovali [ad x, ad y ] := ad x ad y ( 1) y x ad y ad x. Tedy při takto definované Lieově superzávorce dvou lineárních operátorů ad x, ad y na S je zobrazení ad adjungovaná reprezentace Lieovy superalgebry S v S. Definice Nechť S je Lieova superalgebra a [, ] je její Lieova superzávorka. Lieovu superzávorku dvou lineárních operátorů ad x, ad y na S definujeme předpisem [ad x, ad y ] := ad x ad y ( 1) y x ad y ad x. Pak zobrazení ad : x S ad x End S definované pro x, y S předpisem ad x (y) = [x, y] (3.6) nazýváme adjungovaná reprezentace Lieovy superalgebry S v S. Poznámka Důsledkem tohoto zobecnění je samozřejmě fakt, že pro V 1 = {θ} přechází tato definice na klasickou Lieovu závorku dvou lineárních operátorů [ad x, ad y ] = ad x ad y ad y ad x. Poznámka Podle práce [4] lze lineární operátory na Lieově algebře S superdimenze (m, n) ztotožnit s blokovými maticemi T (m+n),(m+n) tvaru ( ) P (m,m) Q T = (m,n). R (n,m) S (n,n) Prostor takovýchto matic lze rozložit na sudou a lichou část, kde sudá, resp. lichá zobrazení představují matice blokově diagonální, resp. blokově mimo-diagonální. Na tomto supervektorovém prostoru definujeme Lieovu superzávorku jako [T 1, T 2 ] = T 1 T 2 ( 1) T 2 T 1 T 2 T 1, kde T = 0 pro sudé zobrazení a T = 1 pro liché zobrazení. 31

32 Podívejme se dále, jak působí Lieova superalgebra S na tenzorový součin dvou Lieových superalgeber S S. Chceme nalézt analogické vyjádření výrazu pro x S a u S S. x.u = ad (2) x u Uvažujme tedy zobrazení ad (2) : x S ad (2) x End S S. Naším cílem je nalézt předpis, jak obecně působí ad (2) x na rozkladné prvky y 1 y 2 S S, tedy vyjádřit výraz ad (2) x (y 1 y 2 ). Přičemž směrodatnou podmínkou bude opět požadavek, aby zobrazení ad (2) byla reprezentace Lieovy superalgebry S v S S. Musí tedy platit pro každé u S S, že ad (2) [x,y] u = [ad(2) x, ad (2) y ](u), kde podle předchozí části definujeme [ad (2) x, ad (2) y ] = ad (2) x ad (2) y ( 1) x y ad (2) y ad (2) x. Označme u 1, u 2 S rozkladné prvky u S S, u = u 1 u 2, pak musí být splněna rovnost ad (2) [x,y] (u 1 u 2 ) = ad (2) x ad (2) y (u 1 u 2 ) ( 1) x y ad (2) y ad (2) x (u 1 u 2 ) pro každé u 1, u 2 S. Tvrzení Nechť S je Lieova superalgebra, u 1, u 2 S a definujeme působení na rozkladné prvky u 1 u 2 S S předpisem ad (2) x ad (2) x (u 1 u 2 ) = ad x u 1 u 2 + ( 1) x u 1 u 1 ad x u 2. (3.7) Pak zobrazení ad (2) : x S ad (2) x S v S S. End S S je reprezentace Lieovy superalgebry Důkaz. Podle předchozích úvah stačí dokázat, že pro každé x, y, u 1, u 2 S platí rovnost ad (2) [x,y] (u 1 u 2 ) }{{} L Podle 3.7 upravíme postupně levou stranu jako = ad (2) x ad (2) y (u 1 u 2 ) ( 1) x y ad (2) y ad (2) x (u 1 u 2 ) }{{} P L = ad [x,y] u 1 u 2 + ( 1) [x,y] u 1 u 1 ad [x,y] u 2 = [[x, y], u 1 ] u 2 + ( 1) [x,y] u 1 u 1 [[x, y], u 2 ] = [[x, y], u 1 ] u }{{} 2 + u 1 ( 1) [x,y] u1 [[x, y], u 2 ] }{{} l 1 = l 1 u 2 + u 1 l 2 l 2 32

33 a pravou stranu jako P = ad (2) x ([y, u 1 ] u 2 + ( 1) y u 1 u 1 [y, u 2 ]) ( 1) x y ad (2) y ([x, u 1 ] u 2 + ( 1) x u 1 u 1 [x, u 2 ]) = [x, [y, u 1 ]] u 2 + ( 1) x [y,u 1] [y, u 1 ] [x, u 2 ] +( 1) y u 1 [x, u 1 ] [y, u 2 ] + ( 1) y u 1 ( 1) x u 1 u 1 [x, [y, u 2 ]] ( 1) x y [y, [x, u 1 ]] u 2 ( 1) x y ( 1) y [x,u 1] [x, u 1 ] [y, u 2 ] ( 1) x y ( 1) x u 1 [y, u 1 ] [x, u 2 ] ( 1) x y ( 1) x u 1 ( 1) y u 1 u 1 [y, [x, u 2 ]] = ([x, [y, u 1 ]] ( 1) x y [y, [x, u 1 ]]) u }{{} 2 p 1 +u 1 (( 1) y u 1 ( 1) x u 1 ([x, [y, u 2 ]] ( 1) x y [y, [x, u 2 ]])) }{{} p 2 + (( 1) y u1 ( 1) x y ( 1) y [x,u1] )[x, u }{{} 1 ] [y, u 2 ] p 3 + (( 1) x [y,u1] ( 1) x y ( 1) x u1 )[y, u }{{} 1 ] [x, u 2 ] p 4 = p 1 u 2 + u 1 p 2 + p 3 [x, u 1 ] [y, u 2 ] + p 4 [y, u 1 ] [x, u 2 ] Výrazy p 3 a p 4 jsou podle lemmatu pro každé x, y, u 1 S rovny nule, neboť p 3 = ( 1) y u 1 ( 1) x y ( 1) y [x,u 1] = ( 1) y u 1 ( 1) 2 x z ( 1) y u 1 = ( 1) y u 1 ( 1) y u 1 0, p 4 = ( 1) x [y,u 1] ( 1) x y ( 1) x u 1 = ( 1) x y ( 1) x u 1 ( 1) x y ( 1) x u 1 0. Platí tedy, že L = l 1 u 2 + u 1 l 2, P = p 1 u 2 + u 1 p 2. Porovnáním zjistíme, že rovnost L = P je splněna nezávisle na x, y, u 1, u 2 S, pokud platí, že l 1 = p 1, l 2 = p 2. První podmínka znamená, že musí platit [[x, y], u 1 ] = [x, [y, u 1 ]] ( 1) x y [y, [x, u 1 ]], což je přímo výraz 3.5, který platí pro každé x, y, u 1 S. Druhá podmínka znamená, že musí platit rovnost ( 1) [x,y] u 1 [[x, y], u 2 ] = ( 1) y u 1 ( 1) x u 1 ([x, [y, u 2 ]] ( 1) x y [y, [x, u 2 ]]), 33

34 která po úpravě přejde na tvar ( 1) y u1 ( 1) x u1 ( 1) [x,y] u 1 [[x, y], u }{{} 2 ] = [x, [y, u 2 ]] ( 1) x y [y, [x, u 2 ]], a kde podle 3.4 je výraz a 1 pro každé x, y, u 1 S. Pak podmínka l 2 = p 2 má tvar [[x, y], u 2 ] = [x, [y, u 2 ]] ( 1) x y [y, [x, u 2 ]], což je opět výraz 3.5, který platí pro každé x, y, u 1 S. Rovnost L = P tak platí pro každé x, y, u 1, u 2 S a tedy zobrazení ad (2) je adjungovaná reprezentace Lieovy superalgebry S v S S. Předchozí tvrzení nás tedy opravňuje k následující definici. Definice Nechť S je Lieova superalgebra. Pak zobrazení ad (2) z tvrzení 3.1.5, ad (2) : x S ad (2) x End S S, definované pro x S a rozkladné prvky y 1 y 2 S S předpisem x.(y 1 y 2 ) = ad (2) x (y 1 y 2 ) = ad x y 1 y 2 + ( 1) x y 1 y 1 ad x y 2 (3.8) nazýváme adjungovaná reprezentace Lieovy superalgebry S v S S. 3.2 Pojem kohranice na úrovni Lieovy superalgebry Uvažujme Lieovu superalgebru S superdimenze (m, n) a její homogenní bázi {X I } m+n I=1. Pak můžeme S zapsat jako lineární obal své homogenní báze, tedy jako Tenzorový součin S S definujeme jako S = span{{x I } m+n I=1 }. S S = span{{x I } m+n I=1 } span{{x J} m+n J=1 } = span{{x I X J } m+n I,J=1 }. Tedy báze S S má tvar {X I X J } m+n I,J=1. Naší motivací je zjistit, jak definovat k-kořetězec na úrovni Lieovy superalgebry. Vzhledem k tomu, že dále budeme využívat pouze kořetězce řádu 0 a 1, tak se na tyto dva případy omezíme. Jak již víme, tak podle definice pro klasickou Lieovu algebru g a její vektorový prostor reprezentace M je 0-kořetězec na g s hodnotami v M prvek M a 1-kořetězec na g s hodnotami v M je lineární zobrazení z g do M. V případě Lieovy superalgebry S můžeme za M považovat tenzorový součin S S, kde Lieova superalgebra S působí na S S pomocí adjungované reprezentace ad (2) z definice Tedy můžeme vyslovit následující definici. 34

35 Definice Nechť S je Lieova superalgebra. Pak definujeme 0-kořetězec na S s hodnotami v S S jako prvek S S a 1-kořetězec na S s hodnotami v S S jako lineární zobrazení z S do S S. Kohranice k-kořetězce je v klasickém případě definována jako (k+1)-kořetězec. Tento fakt budeme předpokládat analogicky pro Lieovu superalgebru. Jelikož jsme zavedli pouze kořetězce řádu 0 a 1, smíme tedy definovat pouze kohranici 0-kořetězce, což však je pro naše účely zcela postačující. Definice Kohranice 0-kořetězce na S s hodnotami v S S, tj. prvku u S S, je 1-kořetězec na S s hodnotami v S S, tj. lineární zobrazení δu : S S S definované pro x S vztahem δu(x) = x.u = ad (2) x u. (3.9) Lieova bialgebra je v klasickém případě definována jako dvojice (g, γ), kde g je Lieova algebra a γ je lineární zobrazení z g do g g splňující vlastnosti podle definice Především podmínka (i) znamená, že její transpozice definuje Lieovu závorku na g. Pak podmínka na kohraniční Lieovu bialgebru znamená požadavek na existenci prvku r g g takového, že jeho kohranice δr právě toto zobrazení γ definuje, tj. γ = δr. Maninovy supertrojice, které nám představují Lieovy superbialgebry, jsou klasifikovány v kapitole 2 a jejich přehledy jsou uvedeny v tabulkách 2.4, 2.5 a 2.6. Je zcela zřejmé, že Lieova superalgebra S, resp. její Lieova superzávorka je určena strukturními koeficienty F IJ K. Tyto koeficienty nám tak nahrazují lineární zobrazení γ, resp. jeho transpozici t γ : S S S. Lze tedy pro homogenní bázi { X I } m+n I=1 Lieovy superalgebry S psát t γ( X I, X J ) = [ X I, X J ] = F IJ K X K. Na základě těchto úvah zavádíme následující definici. Definice Řekneme, že Maninova supertrojice (S S) superdimenze (2m, 2n) s duální homogenní bází {X I, X J } m+n I,J=1 je kohraniční, pokud existuje prvek r S S takový, že jeho kohranice definuje Lieovu superzávorku na S, tj. pokud platí, že (δr) IJ K = F IJ K, (3.10) kde F IJ K jsou strukturní koeficienty Lieovy superalgebry S a (δr) IJ K obrazu bazického vektoru X K při zobrazení δr : S S S, tj. jsou souřadnice δr(x K ) = (δr) IJ KX I X J. Takový prvek r S S pak nazýváme r-matice. 35

36 Podívejme se nyní blíže na vztah Uvažujme tedy Maninovu supertrojici (S S) s duální homogenní bází {X I, X J } m+n a příslušné strukturní koeficienty F K IJ, F K definované jako IJ I,J=1 [X I, X J ] = F K IJ X K, [ X I, X J ] = F IJ K X K. (3.11) Označme bázi S S jako {X I X J } m+n I,J=1. Předpokládejme prvek r S S, pak jeho vyjádření v bázi S S má tvar r = r IJ X I X J. (3.12) Z definice plyne, že δr : S S S. Pak podle vztahu 3.9 a 3.12 pro bazický vektor X K S platí, že δr(x K ) = X K.r = ad (2) X K r = ad (2) X K (r IJ X I X J ) = r IJ ad (2) X K (X I X J ). Podle vztahu 3.8, 3.6 a 3.11 upravíme dále jako r IJ ad (2) X K (X I X J ) = r IJ (ad XK X I X J + ( 1) X K X I X I ad XK X J ) = r IJ ([X K, X I ] X J + ( 1) X K X I X I [X K, X J ]) = r IJ (F L KI X L X J + ( 1) X K X I X I F L KJ X L ) = r IJ FKI L X L X J + r IJ ( 1) X K X I F L X I X L = FKI L r IJ X L X J + ( 1) X K X I FKJ L r IJ X I X L Přeznačme v prvním členu sčítací indexy I, L jako I L a ve druhém členu sčítací indexy J, L jako J L. Pak upravovaný výraz přejde na tvar Tedy platí, že KJ (F I KL r LJ + ( 1) X K X I F J KL r IL )X I X J. δr(x K ) = (FKL I r LJ + ( 1) X K X I FKL J r IL )X I X J, což je vyjádření δr(x K ) S S v bázi {X I X J } m+n I,J=1. Pak hledané koeficienty (δr) IJ K, které splňují δr(x K) = (δr) IJ K X I X J, mají tvar (δr) IJ K = FKL I r LJ + ( 1) X K X I FKL J r IL. Pro přehlednost zavedeme paritu indexu K jako paritu bazického vektoru X K S příslušejícího indexu K jako K := X K. Podle předchozích úvah můžeme vyslovit následující tvrzení. 36

37 Tvrzení Nechť (S S) je Maninova supertrojice superdimenze (2m, 2n) a nechť {X I, X J } m+n I,J=1 je její duální homogenní báze. Pak Maninova supertrojice (S S) je kohraniční, pokud existuje řešení r IJ obecně nehomogenní soustavy lineárních algebraických rovnic FKL I r LJ + ( 1) K I FKL J r IL = F IJ K, (3.13) která je generována strukturními koeficienty Lieových superalgeber S a S splňující vztahy [X I, X J ] = FIJ K X K, [ X I, X J ] = F IJ X K K. Pro kohraniční Maninovu trojici má pak příslušná r-matice tvar r = r IJ X I X J. Důkaz. Tvrzení plyne z předchozích úvah a z definice V následující kapitole se budeme zabývat řešením soustavy lineárních rovnic 3.13 pro již klasifikované dvou a třírozměrné neisomorfní třídy Maninových supertrojic jejichž přehledy jsou uvedeny v tabulkách 2.4, 2.5 a

38 Kapitola 4 Kohraniční Lieovy superbialgebry 4.1 Úvod Hledáme řešení r IJ obecně nehomogenní soustavy lineárních algebraických rovnic FKL I r LJ + ( 1) K I FKL J r IL = F IJ K, (4.1) kde [X I, X J ] = FIJ K X K, [ X I, X J ] = F IJ X K K, {X I, X J } m+n I,J=1 je duální homogenní báze (S S) superdimenze (2m, 2n). Jedná se o soustavu (m + n) 3 rovnic o (m + n) 2 neznámých. Řešitelnost soustavy je podmíněna tvarem strukturních koeficientů Lieových superalgeber S, resp. S, kde strukturní koeficienty FIJ K generují matici soustavy, resp. strukturní koeficienty generují příslušné pravé strany. F IJ K Pokud řešení r IJ existuje, pak danou Maninovu supertrojici nazveme kohraniční a hledanou r-matici vyjádříme v bázi S S jako r = r IJ X I X J. Poznámka Pro Lieovy superbialgebry typu (A S), kde A je libovolná abelovská superalgebra a S je libovolná neabelovská superalgebra, tj. FIJ K = 0 a F IJ K 0, platí, že soustava 4.1 nemá řešení, neboť rovnice pro pevné indexy Ī, J, K takové, že F Ī J K 0, má tvar 0 = F Ī J K 0. Tedy obecně platí, že Lieova superbialgebra (A S) není kohraniční. Poznámka Strukturní koeficienty FIJ K, kde I, J, K m + n, splňují obecně pro indexy i, j, k ˆm, α, β, γ {m + 1,, m + n} komutační relace [X i, X j ] = F k ij X k pro i j, [X i, X i ] = 0, [X i, X α ] = F β iα X β, [X α, X β ] = F k αβ X k. Platí tedy, že F α ij = 0, Fii I = 0, F j iα = 0, F γ αβ = 0 a ze supersymetrie navíc plyne, že F k ji = F k ij, F α ji = 0, F β αi = F β iα, F j αi = 0, F k βα = F k αβ, F γ βα = 0. Stejné vlastnosti platí analogicky pro F IJ K. 38

Dvourozměrné Lieovské grupy a jejich Poissonovy závorky Two-dimensional Lie groups and their Poisson brackets

Dvourozměrné Lieovské grupy a jejich Poissonovy závorky Two-dimensional Lie groups and their Poisson brackets České vysoké učení technické v Praze Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská Katedra fyziky Obor: Matematické inženýrství Zaměření: Matematická fyzika Dvourozměrné Lieovské grupy a jejich Poissonovy závorky

Více

MATICE. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = = [a ij]

MATICE. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = = [a ij] MATICE Matice typu m/n nad tělesem T je soubor m n prvků z tělesa T uspořádaných do m řádků a n sloupců: a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = = [a ij] a m1 a m2 a mn Prvek a i,j je prvek matice A na místě

Více

1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1

1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1 1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1 2 Aritmetické vektorové prostory 7 3 Eukleidovské vektorové prostory 9 Levá vnější operace Definice 5.1 Necht A B. Levou vnější

Více

Matematika (CŽV Kadaň) aneb Úvod do lineární algebry Matice a soustavy rovnic

Matematika (CŽV Kadaň) aneb Úvod do lineární algebry Matice a soustavy rovnic Přednáška třetí (a pravděpodobně i čtvrtá) aneb Úvod do lineární algebry Matice a soustavy rovnic Lineární rovnice o 2 neznámých Lineární rovnice o 2 neznámých Lineární rovnice o dvou neznámých x, y je

Více

Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice

Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice Vektorové podprostory K množina reálných nebo komplexních čísel, U vektorový prostor nad K. Lineární kombinace vektorů u 1, u 2,...,u

Více

1 Vektorové prostory.

1 Vektorové prostory. 1 Vektorové prostory DefiniceMnožinu V, jejíž prvky budeme označovat a, b, c, z, budeme nazývat vektorovým prostorem právě tehdy, když budou splněny následující podmínky: 1 Je dáno zobrazení V V V, které

Více

0.1 Úvod do lineární algebry

0.1 Úvod do lineární algebry Matematika KMI/PMATE 1 01 Úvod do lineární algebry 011 Lineární rovnice o 2 neznámých Definice 011 Lineární rovnice o dvou neznámých x, y je rovnice, která může být vyjádřena ve tvaru ax + by = c, kde

Více

DEFINICE Z LINEÁRNÍ ALGEBRY

DEFINICE Z LINEÁRNÍ ALGEBRY DEFINICE Z LINEÁRNÍ ALGEBRY Skripta Matematické metody pro statistiku a operační výzkum (Nešetřilová, H., Šařecová, P., 2009). 1. definice Vektorovým prostorem rozumíme neprázdnou množinu prvků V, na které

Více

Lineární algebra : Metrická geometrie

Lineární algebra : Metrická geometrie Lineární algebra : Metrická geometrie (16. přednáška) František Štampach, Karel Klouda LS 2013/2014 vytvořeno: 6. května 2014, 10:42 1 2 Úvod Zatím jsme se lineární geometrii věnovali v kapitole o lineárních

Více

1 Řešení soustav lineárních rovnic

1 Řešení soustav lineárních rovnic 1 Řešení soustav lineárních rovnic 1.1 Lineární rovnice Lineární rovnicí o n neznámých x 1,x 2,..., x n s reálnými koeficienty rozumíme rovnici ve tvaru a 1 x 1 + a 2 x 2 +... + a n x n = b, (1) kde koeficienty

Více

PROSTORY SE SKALÁRNÍM SOUČINEM. Definice Nechť L je lineární vektorový prostor nad R. Zobrazení L L R splňující vlastnosti

PROSTORY SE SKALÁRNÍM SOUČINEM. Definice Nechť L je lineární vektorový prostor nad R. Zobrazení L L R splňující vlastnosti PROSTORY SE SKALÁRNÍM SOUČINEM Definice Nechť L je lineární vektorový prostor nad R. Zobrazení L L R splňující vlastnosti 1. (x, x) 0 x L, (x, x) = 0 x = 0, 2. (x, y) = (y, x) x, y L, 3. (λx, y) = λ(x,

Více

Lineární algebra : Báze a dimenze

Lineární algebra : Báze a dimenze Lineární algebra : Báze a dimenze (5. přednáška) František Štampach, Karel Klouda LS 2013/2014 vytvořeno: 9. dubna 2014, 13:33 1 2 5.1 Báze lineárního prostoru Definice 1. O množině vektorů M z LP V řekneme,

Více

9 Kolmost vektorových podprostorů

9 Kolmost vektorových podprostorů 9 Kolmost vektorových podprostorů Od kolmosti dvou vektorů nyní přejdeme ke kolmosti dvou vektorových podprostorů. Budeme se zabývat otázkou, kdy jsou dva vektorové podprostory na sebe kolmé a jak to poznáme.

Více

6 Lineární geometrie. 6.1 Lineární variety

6 Lineární geometrie. 6.1 Lineární variety 6 Lineární geometrie Motivace. Pojem lineární varieta, který budeme v této kapitole studovat z nejrůznějších úhlů pohledu, není žádnou umělou konstrukcí. Příkladem lineární variety je totiž množina řešení

Více

1 Soustavy lineárních rovnic

1 Soustavy lineárních rovnic 1 Soustavy lineárních rovnic 1.1 Základní pojmy Budeme uvažovat soustavu m lineárních rovnic o n neznámých s koeficienty z tělesa T (potom hovoříme o soustavě m lineárních rovnic o n neznámých nad tělesem

Více

Úvod do lineární algebry

Úvod do lineární algebry Úvod do lineární algebry 1 Aritmetické vektory Definice 11 Mějme n N a utvořme kartézský součin R n R R R Každou uspořádanou n tici x 1 x 2 x, x n budeme nazývat n rozměrným aritmetickým vektorem Prvky

Více

Lineární algebra : Skalární součin a ortogonalita

Lineární algebra : Skalární součin a ortogonalita Lineární algebra : Skalární součin a ortogonalita (15. přednáška) František Štampach, Karel Klouda LS 2013/2014 vytvořeno: 30. dubna 2014, 09:00 1 2 15.1 Prehilhertovy prostory Definice 1. Buď V LP nad

Více

V předchozí kapitole jsme podstatným způsobem rozšířili naši představu o tom, co je to číslo. Nadále jsou pro nás důležité především vlastnosti

V předchozí kapitole jsme podstatným způsobem rozšířili naši představu o tom, co je to číslo. Nadále jsou pro nás důležité především vlastnosti Kapitola 5 Vektorové prostory V předchozí kapitole jsme podstatným způsobem rozšířili naši představu o tom, co je to číslo. Nadále jsou pro nás důležité především vlastnosti operací sčítání a násobení

Více

Báze a dimenze vektorových prostorů

Báze a dimenze vektorových prostorů Báze a dimenze vektorových prostorů Buď (V, +, ) vektorový prostor nad tělesem (T, +, ). Nechť u 1, u 2,..., u n je konečná posloupnost vektorů z V. Existují-li prvky s 1, s 2,..., s n T, z nichž alespoň

Více

a počtem sloupců druhé matice. Spočítejme součin A.B. Označme matici A.B = M, pro její prvky platí:

a počtem sloupců druhé matice. Spočítejme součin A.B. Označme matici A.B = M, pro její prvky platí: Řešené příklady z lineární algebry - část 1 Typové příklady s řešením Příklady jsou určeny především k zopakování látky před zkouškou, jsou proto řešeny se znalostmi učiva celého semestru. Tento fakt se

Více

INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ. Modernizace studijního programu Matematika na PřF Univerzity Palackého v Olomouci CZ.1.07/2.2.00/28.

INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ. Modernizace studijního programu Matematika na PřF Univerzity Palackého v Olomouci CZ.1.07/2.2.00/28. INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ Modernizace studijního programu Matematika na PřF Univerzity Palackého v Olomouci CZ.1.07/2.2.00/28.0141 Báze vektorových prostorů, transformace souřadnic Michal Botur Přednáška

Více

Lineární algebra : Skalární součin a ortogonalita

Lineární algebra : Skalární součin a ortogonalita Lineární algebra : Skalární součin a ortogonalita (15. přednáška) František Štampach, Karel Klouda frantisek.stampach@fit.cvut.cz, karel.klouda@fit.cvut.cz Katedra aplikované matematiky Fakulta informačních

Více

FREDHOLMOVA ALTERNATIVA

FREDHOLMOVA ALTERNATIVA FREDHOLMOVA ALTERNATIVA Pavel Jirásek 1 Abstrakt. V tomto článku se snažíme shrnout dosavadní výsledky týkající se Fredholmovy alternativy (FA). Postupně zmíníme FA na prostorech konečné dimenze, FA pro

Více

Vlastní čísla a vlastní vektory

Vlastní čísla a vlastní vektory Vlastní čísla a vlastní vektory 1 Motivace Uvažujme lineární prostor všech vázaných vektorů v rovině, které procházejí počátkem, a lineární zobrazení tohoto prostoru do sebe(lineární transformaci, endomorfismus)

Více

VI. Maticový počet. VI.1. Základní operace s maticemi. Definice. Tabulku

VI. Maticový počet. VI.1. Základní operace s maticemi. Definice. Tabulku VI Maticový počet VI1 Základní operace s maticemi Definice Tabulku a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n, a m1 a m2 a mn kde a ij R, i = 1,, m, j = 1,, n, nazýváme maticí typu m n Zkráceně zapisujeme (a ij i=1m

Více

Definice 13.1 Kvadratická forma v n proměnných s koeficienty z tělesa T je výraz tvaru. Kvadratická forma v n proměnných je tak polynom n proměnných s

Definice 13.1 Kvadratická forma v n proměnných s koeficienty z tělesa T je výraz tvaru. Kvadratická forma v n proměnných je tak polynom n proměnných s Kapitola 13 Kvadratické formy Definice 13.1 Kvadratická forma v n proměnných s koeficienty z tělesa T je výraz tvaru f(x 1,..., x n ) = a ij x i x j, kde koeficienty a ij T. j=i Kvadratická forma v n proměnných

Více

0.1 Úvod do lineární algebry

0.1 Úvod do lineární algebry Matematika KMI/PMATE 1 01 Úvod do lineární algebry 011 Vektory Definice 011 Vektorem aritmetického prostorur n budeme rozumět uspořádanou n-tici reálných čísel x 1, x 2,, x n Definice 012 Definice sčítání

Více

7. Lineární vektorové prostory

7. Lineární vektorové prostory 7. Lineární vektorové prostory Tomáš Salač MÚ UK, MFF UK LS 2017/18 Tomáš Salač ( MÚ UK, MFF UK ) 7. Lineární vektorové prostory LS 2017/18 1 / 62 7.1 Definice a příklady Definice 7.1 Množina G s binární

Více

EUKLIDOVSKÉ PROSTORY

EUKLIDOVSKÉ PROSTORY EUKLIDOVSKÉ PROSTORY Necht L je lineární vektorový prostor nad tělesem reálných čísel R. Zobrazení (.,.) : L L R splňující vlastnosti 1. (x, x) 0 x L, (x, x) = 0 x = 0, 2. (x, y) = (y, x) x, y L, 3. (λx,

Více

Primitivní funkce a Riemann uv integrál Lineární algebra Taylor uv polynom Extrémy funkcí více prom ˇenných Matematika III Matematika III Program

Primitivní funkce a Riemann uv integrál Lineární algebra Taylor uv polynom Extrémy funkcí více prom ˇenných Matematika III Matematika III Program Program Primitivní funkce a Riemannův integrál Program Primitivní funkce a Riemannův integrál Lineární algebra Program Primitivní funkce a Riemannův integrál Lineární algebra Taylorův polynom Program Primitivní

Více

15 Maticový a vektorový počet II

15 Maticový a vektorový počet II M. Rokyta, MFF UK: Aplikovaná matematika III kap. 15: Maticový a vektorový počet II 1 15 Maticový a vektorový počet II 15.1 Úvod Opakování z 1. ročníku (z kapitoly 8) Označení. Množinu všech reálných resp.

Více

8.3). S ohledem na jednoduchost a názornost je výhodné seznámit se s touto Základní pojmy a vztahy. Definice

8.3). S ohledem na jednoduchost a názornost je výhodné seznámit se s touto Základní pojmy a vztahy. Definice 9. Lineární diferenciální rovnice 2. řádu Cíle Diferenciální rovnice, v nichž hledaná funkce vystupuje ve druhé či vyšší derivaci, nazýváme diferenciálními rovnicemi druhého a vyššího řádu. Analogicky

Více

Necht tedy máme přirozená čísla n, k pod pojmem systém lineárních rovnic rozumíme rovnice ve tvaru

Necht tedy máme přirozená čísla n, k pod pojmem systém lineárních rovnic rozumíme rovnice ve tvaru 2. Systémy lineárních rovnic V této kapitole se budeme zabývat soustavami lineárních rovnic s koeficienty z pole reálných případně komplexních čísel. Uvádíme podmínku pro existenci řešení systému lineárních

Více

1 Linearní prostory nad komplexními čísly

1 Linearní prostory nad komplexními čísly 1 Linearní prostory nad komplexními čísly V této přednášce budeme hledat kořeny polynomů, které se dále budou moci vyskytovat jako složky vektorů nebo matic Vzhledem k tomu, že kořeny polynomu (i reálného)

Více

ALGEBRA. Téma 5: Vektorové prostory

ALGEBRA. Téma 5: Vektorové prostory SLEZSKÁ UNIVERZITA V OPAVĚ Matematický ústav v Opavě Na Rybníčku 1, 746 01 Opava, tel. (553) 684 611 DENNÍ STUDIUM Téma 5: Vektorové prostory Základní pojmy Vektorový prostor nad polem P, reálný (komplexní)

Více

3 Lineární kombinace vektorů. Lineární závislost a nezávislost

3 Lineární kombinace vektorů. Lineární závislost a nezávislost 3 Lineární kombinace vektorů. Lineární závislost a nezávislost vektorů. Obrázek 5: Vektor w je lineární kombinací vektorů u a v. Vektory u, v a w jsou lineárně závislé. Obrázek 6: Vektor q je lineární

Více

ALGEBRA. Téma 4: Grupy, okruhy a pole

ALGEBRA. Téma 4: Grupy, okruhy a pole SLEZSKÁ UNIVERZITA V OPAVĚ Matematický ústav v Opavě Na Rybníčku 1, 746 01 Opava, tel. (553) 684 611 DENNÍ STUDIUM Téma 4: Grupy, okruhy a pole Základní pojmy unární operace, binární operace, asociativita,

Více

Maticí typu (m, n), kde m, n jsou přirozená čísla, se rozumí soubor mn veličin a jk zapsaných do m řádků a n sloupců tvaru:

Maticí typu (m, n), kde m, n jsou přirozená čísla, se rozumí soubor mn veličin a jk zapsaných do m řádků a n sloupců tvaru: 3 Maticový počet 3.1 Zavedení pojmu matice Maticí typu (m, n, kde m, n jsou přirozená čísla, se rozumí soubor mn veličin a jk zapsaných do m řádků a n sloupců tvaru: a 11 a 12... a 1k... a 1n a 21 a 22...

Více

Interpolace, ortogonální polynomy, Gaussova kvadratura

Interpolace, ortogonální polynomy, Gaussova kvadratura Interpolace, ortogonální polynomy, Gaussova kvadratura Petr Tichý 20. listopadu 2013 1 Úloha Lagrangeovy interpolace Dán omezený uzavřený interval [a, b] a v něm n + 1 různých bodů x 0, x 1,..., x n. Nechť

Více

8 Matice a determinanty

8 Matice a determinanty M Rokyta, MFF UK: Aplikovaná matematika II kap 8: Matice a determinanty 1 8 Matice a determinanty 81 Matice - definice a základní vlastnosti Definice Reálnou resp komplexní maticí A typu m n nazveme obdélníkovou

Více

Greenova funkce pro dvoubodové okrajové úlohy pro obyčejné diferenciální rovnice

Greenova funkce pro dvoubodové okrajové úlohy pro obyčejné diferenciální rovnice Greenova funkce pro dvoubodové okrajové úlohy pro obyčejné diferenciální rovnice Jan Tomeček Tento stručný text si klade za cíl co nejrychlejší uvedení do teorie Greenových funkcí pro obyčejné diferenciální

Více

Projektivní prostor a projektivní zobrazení

Projektivní prostor a projektivní zobrazení Kapitola 4 Projektivní prostor a projektivní zobrazení 4.1 Projektivní rozšíření eukleidovského prostoru Vlastnost býti incidentní v eukleidovském prostoru E 3 vykazuje nedostatek symetrie zatímco např.

Více

Lineární zobrazení. 1. A(x y) = A(x) A(y) (vlastnost aditivity) 2. A(α x) = α A(x) (vlastnost homogenity)

Lineární zobrazení. 1. A(x y) = A(x) A(y) (vlastnost aditivity) 2. A(α x) = α A(x) (vlastnost homogenity) 4 Lineární zobrazení Definice: Nechť V a W jsou vektorové prostory Zobrazení A : V W (zobrazení z V do W nazýváme lineárním zobrazením, pokud pro všechna x V, y V a α R platí 1 A(x y = A(x A(y (vlastnost

Více

Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Diferenciální rovnice. študenti MFF 15. augusta 2008

Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Diferenciální rovnice. študenti MFF 15. augusta 2008 Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Diferenciální rovnice študenti MFF 15. augusta 2008 1 7 Diferenciální rovnice Požadavky Soustavy lineárních diferenciálních rovnic prvního řádu lineární

Více

příkladů do cvičení. V textu se objeví i pár detailů, které jsem nestihl (na které jsem zapomněl) a(b u) = (ab) u, u + ( u) = 0 = ( u) + u.

příkladů do cvičení. V textu se objeví i pár detailů, které jsem nestihl (na které jsem zapomněl) a(b u) = (ab) u, u + ( u) = 0 = ( u) + u. Několik řešených příkladů do Matematiky Vektory V tomto textu je spočteno několik ukázkových příkladů které vám snad pomohou při řešení příkladů do cvičení. V textu se objeví i pár detailů které jsem nestihl

Více

6 Samodružné body a směry afinity

6 Samodružné body a směry afinity 6 Samodružné body a směry afinity Samodružnými body a směry zobrazení rozumíme body a směry, které se v zobrazují samy na sebe. Například otočení R(S má jediný samodružný bod, střed S, anemá žádný samodružný

Více

Obsah. Lineární rovnice. Definice 7.9. a i x i = a 1 x a n x n = b,

Obsah. Lineární rovnice. Definice 7.9. a i x i = a 1 x a n x n = b, Obsah Lineární rovnice Definice 77 Uvažujme číselné těleso T a prvky a 1,, a n, b T Úloha určit všechny n-tice (x 1,, x n ) T n, pro něž platí n a i x i = a 1 x 1 + + a n x n = b, i=1 se nazývá lineární

Více

Arnoldiho a Lanczosova metoda

Arnoldiho a Lanczosova metoda Arnoldiho a Lanczosova metoda 1 Částečný problém vlastních čísel Ne vždy je potřeba (a někdy to není ani technicky možné) nalézt celé spektrum dané matice (velké řídké matice). Úloze, ve které chceme aproximovat

Více

Báze konečněrozměrných vektorových prostorů, lineární zobrazení vektorových prostorů

Báze konečněrozměrných vektorových prostorů, lineární zobrazení vektorových prostorů Báze konečněrozměrných vektorových prostorů, lineární zobrazení vektorových prostorů Buď (V, +, ) vektorový prostor nad tělesem (T, +, ) Připomeňme, že konečná posloupnost u 1, u 2,, u n vektorů z V je

Více

Definice : Definice :

Definice : Definice : KAPITOLA 7: Spektrální analýza operátorů a matic [PAN16-K7-1] Definice : Necht H je komplexní Hilbertův prostor. Řekneme, že operátor T B(H) je normální, jestliže T T = T T. Operátor T B(H) je normální

Více

10. Soustavy lineárních rovnic, determinanty, Cramerovo pravidlo

10. Soustavy lineárních rovnic, determinanty, Cramerovo pravidlo 0. Soustavy lineárních rovnic, determinanty, Cramerovo pravidlo (PEF PaA) Petr Gurka aktualizováno 9. prosince 202 Obsah Základní pojmy. Motivace.................................2 Aritmetický vektorový

Více

10. DETERMINANTY " # $!

10. DETERMINANTY  # $! 10. DETERMINANTY $ V této kapitole zavedeme determinanty čtvercových matic libovolného rozměru nad pevným tělesem, řekneme si jejich základní vlastnosti a naučíme se je vypočítat včetně příkladů jejich

Více

Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Skalární součin. študenti MFF 15. augusta 2008

Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Skalární součin. študenti MFF 15. augusta 2008 Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Skalární součin študenti MFF 15. augusta 2008 1 10 Skalární součin Požadavky Vlastnosti v reálném i komplexním případě Norma Cauchy-Schwarzova nerovnost

Více

Pavel Horák LINEÁRNÍ ALGEBRA A GEOMETRIE 1 UČEBNÍ TEXT

Pavel Horák LINEÁRNÍ ALGEBRA A GEOMETRIE 1 UČEBNÍ TEXT Pavel Horák LINEÁRNÍ ALGEBRA A GEOMETRIE 1 UČEBNÍ TEXT 2 0 1 7 Obsah 1 Vektorové prostory 2 1 Vektorový prostor, podprostory........................ 2 2 Generování podprostor u............................

Více

1 Lineární prostory a podprostory

1 Lineární prostory a podprostory Lineární prostory a podprostory Přečtěte si: Učebnice AKLA, kapitola první, podkapitoly. až.4 včetně. Cvičení. Které z následujících množin jsou lineárními prostory s přirozenými definicemi operací?. C

Více

Úlohy k přednášce NMAG 101 a 120: Lineární algebra a geometrie 1 a 2,

Úlohy k přednášce NMAG 101 a 120: Lineární algebra a geometrie 1 a 2, Úlohy k přednášce NMAG a : Lineární algebra a geometrie a Verze ze dne. května Toto je seznam přímočarých příkladů k přednášce. Úlohy z tohoto seznamu je nezbytně nutné umět řešit. Podobné typy úloh se

Více

VĚTY Z LINEÁRNÍ ALGEBRY

VĚTY Z LINEÁRNÍ ALGEBRY VĚTY Z LINEÁRNÍ ALGEBRY Skripta Matematické metody pro statistiku a operační výzkum (Nešetřilová, H., Šařecová, P., 2009). 1. věta Nechť M = {x 1, x 2,..., x k } je množina vektorů z vektorového prostoru

Více

Katedra aplikované matematiky FEI VŠB Technická univerzita Ostrava luk76/la1

Katedra aplikované matematiky FEI VŠB Technická univerzita Ostrava    luk76/la1 Lineární algebra 5. přednáška: Báze a řešitelnost soustav Dalibor Lukáš Katedra aplikované matematiky FEI VŠB Technická univerzita Ostrava email: dalibor.lukas@vsb.cz http://homel.vsb.cz/ luk76/la1 Text

Více

Základní pojmy teorie množin Vektorové prostory

Základní pojmy teorie množin Vektorové prostory Základní pojmy teorie množin Přednáška MATEMATIKA č. 1 Katedra ekonometrie FEM UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz 7. 10. 2010 Základní pojmy teorie množin Základní pojmy

Více

Lineární algebra : Lineární prostor

Lineární algebra : Lineární prostor Lineární algebra : Lineární prostor (3. přednáška) František Štampach, Karel Klouda LS 2013/2014 vytvořeno: 17. dubna 2014, 14:43 1 2 3.1 Aximotické zavedení lineárního prostoru Číselné těleso Celou lineární

Více

TOPOLOGIE A TEORIE KATEGORIÍ (2017/2018) 4. PREDNÁŠKA - SOUČIN PROSTORŮ A TICHONOVOVA VĚTA.

TOPOLOGIE A TEORIE KATEGORIÍ (2017/2018) 4. PREDNÁŠKA - SOUČIN PROSTORŮ A TICHONOVOVA VĚTA. TOPOLOGIE A TEORIE KATEGORIÍ (2017/2018) 4. PREDNÁŠKA - SOUČIN PROSTORŮ A TICHONOVOVA VĚTA. PAVEL RŮŽIČKA 4.1. (Kvazi)kompaktnost a sub-báze. Buď (Q, ) uspořádaná množina. Řetězcem v Q budeme rozumět lineárně

Více

15. Moduly. a platí (p + q)(x) = p(x) + q(x), 1(X) = id. Vzniká tak struktura P [x]-modulu na V.

15. Moduly. a platí (p + q)(x) = p(x) + q(x), 1(X) = id. Vzniká tak struktura P [x]-modulu na V. Učební texty k přednášce ALGEBRAICKÉ STRUKTURY Michal Marvan, Matematický ústav Slezská univerzita v Opavě 15. Moduly Definice. Bud R okruh, bud M množina na níž jsou zadány binární operace + : M M M,

Více

vyjádřete ve tvaru lineární kombinace čtverců (lineární kombinace druhých mocnin). Rozhodněte o definitnosti kvadratické formy κ(x).

vyjádřete ve tvaru lineární kombinace čtverců (lineární kombinace druhých mocnin). Rozhodněte o definitnosti kvadratické formy κ(x). Řešené příklady z lineární algebry - část 6 Typové příklady s řešením Příklad 6.: Kvadratickou formu κ(x) = x x 6x 6x x + 8x x 8x x vyjádřete ve tvaru lineární kombinace čtverců (lineární kombinace druhých

Více

Matice. a m1 a m2... a mn

Matice. a m1 a m2... a mn Matice Nechť (R, +, ) je okruh a nechť m, n jsou přirozená čísla Matice typu m/n nad okruhem (R, +, ) vznikne, když libovolných m n prvků z R naskládáme do obdélníkového schematu o m řádcích a n sloupcích

Více

10 Funkce více proměnných

10 Funkce více proměnných M. Rokyta, MFF UK: Aplikovaná matematika II kap. 10: Funkce více proměnných 16 10 Funkce více proměnných 10.1 Základní pojmy Definice. Eukleidovskou vzdáleností bodů x = (x 1,...,x n ), y = (y 1,...,y

Více

2. kapitola: Euklidovské prostory

2. kapitola: Euklidovské prostory 2. kapitola: Euklidovské prostory 2.1 Definice. Euklidovským n-rozměrným prostorem rozumíme neprázdnou množinu E n spolu s vektorovým prostorem V n a přiřazením, které každému bodu a z E n a každému vektoru

Více

Afinita je stručný název pro afinní transformaci prostoru, tj.vzájemně jednoznačné afinní zobrazení bodového prostoru A n na sebe.

Afinita je stručný název pro afinní transformaci prostoru, tj.vzájemně jednoznačné afinní zobrazení bodového prostoru A n na sebe. 4 Afinita Afinita je stručný název pro afinní transformaci prostoru, tj.vzájemně jednoznačné afinní zobrazení bodového prostoru A n na sebe. Poznámka. Vzájemně jednoznačným zobrazením rozumíme zobrazení,

Více

7 Ortogonální a ortonormální vektory

7 Ortogonální a ortonormální vektory 7 Ortogonální a ortonormální vektory Ze vztahu (5) pro výpočet odchylky dvou vektorů vyplývá, že nenulové vektory u, v jsou na sebe kolmé právě tehdy, když u v =0. Tato skutečnost nám poslouží k zavedení

Více

Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Základy lineárního programování. študenti MFF 15. augusta 2008

Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Základy lineárního programování. študenti MFF 15. augusta 2008 Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Základy lineárního programování študenti MFF 15. augusta 2008 1 15 Základy lineárního programování Požadavky Simplexová metoda Věty o dualitě (bez důkazu)

Více

V: Pro nulový prvek o lineárního prostoru L platí vlastnosti:

V: Pro nulový prvek o lineárního prostoru L platí vlastnosti: Zpracoval: hypspave@fel.cvut.cz. Základní vlastnosti abstraktních lineárních prostorů. Lineární závislost, nezávislost, báze, souřadnice vzhledem k bázi, matice lineárního zobrazení vzhledem k bázím.skalární

Více

1 Determinanty a inverzní matice

1 Determinanty a inverzní matice Determinanty a inverzní matice Definice Necht A = (a ij ) je matice typu (n, n), n 2 Subdeterminantem A ij matice A příslušným pozici (i, j) nazýváme determinant matice, která vznikne z A vypuštěním i-tého

Více

1 Projekce a projektory

1 Projekce a projektory Cvičení 3 - zadání a řešení úloh Základy numerické matematiky - NMNM20 Verze z 5. října 208 Projekce a projektory Opakování ortogonální projekce Definice (Ortogonální projekce). Uvažujme V vektorový prostor

Více

Pavel Horák, Josef Janyška LINEÁRNÍ ALGEBRA UČEBNÍ TEXT

Pavel Horák, Josef Janyška LINEÁRNÍ ALGEBRA UČEBNÍ TEXT Pavel Horák, Josef Janyška LINEÁRNÍ ALGEBRA UČEBNÍ TEXT 2 0 1 8 Obsah 1 Vektorové prostory 1 1 Vektorový prostor, podprostory........................ 1 2 Generování podprostor u............................

Více

Lineární algebra : Lineární zobrazení

Lineární algebra : Lineární zobrazení Lineární algebra : Lineární zobrazení (6. přednáška František Štampach, Karel Klouda LS 2013/2014 vytvořeno: 20. května 2014, 22:40 1 2 6.1 Lineární zobrazení Definice 1. Buďte P a Q dva lineární prostory

Více

Vlastní čísla a vlastní vektory

Vlastní čísla a vlastní vektory Kapitola 11 Vlastní čísla a vlastní vektory Základní motivace pro studium vlastních čísel a vektorů pochází z teorie řešení diferenciálních rovnic Tato teorie říká, že obecné řešení lineární diferenciální

Více

Vektory a matice. Obsah. Aplikovaná matematika I. Carl Friedrich Gauss. Základní pojmy a operace

Vektory a matice. Obsah. Aplikovaná matematika I. Carl Friedrich Gauss. Základní pojmy a operace Vektory a matice Aplikovaná matematika I Dana Říhová Mendelu Brno Obsah 1 Vektory Základní pojmy a operace Lineární závislost a nezávislost vektorů 2 Matice Základní pojmy, druhy matic Operace s maticemi

Více

Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce ALGEBRA II, letní semestr 2000/2001 Michal Marvan. 14.

Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce ALGEBRA II, letní semestr 2000/2001 Michal Marvan. 14. Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce ALGEBRA II, letní semestr 2000/2001 Michal Marvan 14. Vlastní vektory Bud V vektorový prostor nad polem P. Lineární zobrazení f : V

Více

Faculty of Nuclear Sciences and Physical Engineering Czech Technical University in Prague

Faculty of Nuclear Sciences and Physical Engineering Czech Technical University in Prague Tomáš Faculty of Nuclear Sciences and Physical Engineering Czech Technical University in Prague 1 / 63 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 2 / 63 Aritmetický vektor Definition 1 Aritmetický vektor x je uspořádaná

Více

Matematika B101MA1, B101MA2

Matematika B101MA1, B101MA2 Matematika B101MA1, B101MA2 Zařazení předmětu: povinný předmět 1.ročníku bc studia 2 semestry Rozsah předmětu: prezenční studium 2 + 2 kombinované studium 16 + 0 / semestr Zakončení předmětu: ZS zápočet

Více

Množiny, relace, zobrazení

Množiny, relace, zobrazení Množiny, relace, zobrazení Množiny Množinou rozumíme každý soubor určitých objektů shrnutých v jeden celek. Zmíněné objekty pak nazýváme prvky dané množiny. Pojem množina je tedy synonymem pojmů typu soubor,

Více

GEOMETRICKÁ ZOBRAZENÍ. Josef Janyška

GEOMETRICKÁ ZOBRAZENÍ. Josef Janyška GEOMETRICKÁ ZOBRAZENÍ Josef Janyška 21. února 2019 Obsah 1 LINEÁRNÍ ZOBRAZENÍ NA VEKTOROVÝCH PROSTORECH 1 1.1 Lineární zobrazení vektorových prostorů.............. 1 1.2 Invariantní podprostory.......................

Více

Úlohy nejmenších čtverců

Úlohy nejmenších čtverců Úlohy nejmenších čtverců Petr Tichý 7. listopadu 2012 1 Problémy nejmenších čtverců Ax b Řešení Ax = b nemusí existovat, a pokud existuje, nemusí být jednoznačné. Často má smysl hledat x tak, že Ax b.

Více

6. Vektorový počet Studijní text. 6. Vektorový počet

6. Vektorový počet Studijní text. 6. Vektorový počet 6. Vektorový počet Budeme se pohybovat v prostoru R n, což je kartézská mocnina množiny reálných čísel R; R n = R R. Obvykle nám bude stačit omezení na případy n = 1, 2, 3; nicméně teorie je platná obecně.

Více

Skalární součin je nástroj, jak měřit velikost vektorů a úhly mezi vektory v reálných a komplexních vektorových prostorech.

Skalární součin je nástroj, jak měřit velikost vektorů a úhly mezi vektory v reálných a komplexních vektorových prostorech. Kapitola 9 Skalární součin Skalární součin je nástroj, jak měřit velikost vektorů a úhly mezi vektory v reálných a komplexních vektorových prostorech. Definice 9.1 Je-li x = (x 1,..., x n ) T R n 1 reálný

Více

Vlastní čísla a vlastní vektory

Vlastní čísla a vlastní vektory 5 Vlastní čísla a vlastní vektor Poznámka: Je-li A : V V lineární zobrazení z prostoru V do prostoru V někd se takové zobrazení nazývá lineárním operátorem, pak je přirozeným požadavkem najít takovou bázi

Více

Algoritmus pro hledání vlastních čísel kvaternionových matic

Algoritmus pro hledání vlastních čísel kvaternionových matic Úvod Algoritmus pro hledání vlastních čísel kvaternionových matic Bc. Martin Veselý Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská Katedra softwarového inženýrství v ekonomii Skupina aplikované matematiky a stochastiky

Více

21. Úvod do teorie parciálních diferenciálních rovnic

21. Úvod do teorie parciálních diferenciálních rovnic 21. Úvod do teorie parciálních diferenciálních rovnic Aplikovaná matematika IV, NMAF074 M. Rokyta, KMA MFF UK LS 2014/15 21.1 Základní termíny Definice Vektor tvaru α = (α 1,...,α m ), kde α j N {0}, j

Více

Kapitola 11: Vektory a matice:

Kapitola 11: Vektory a matice: Kapitola 11: Vektory a matice: Prostor R n R n = {(x 1,, x n ) x i R, i = 1,, n}, n N x = (x 1,, x n ) R n se nazývá vektor x i je i-tá souřadnice vektoru x rovnost vektorů: x = y i = 1,, n : x i = y i

Více

Skalární součin dovoluje zavedení metriky v afinním bodovém prostoru, tj. umožňuje nám určovat vzdálenosti, odchylky, obsahy a objemy.

Skalární součin dovoluje zavedení metriky v afinním bodovém prostoru, tj. umožňuje nám určovat vzdálenosti, odchylky, obsahy a objemy. 6 Skalární součin Skalární součin dovoluje zavedení metriky v afinním bodovém prostoru, tj. umožňuje nám určovat vzdálenosti, odchylky, obsahy a objemy. Příklad: Určete odchylku přímek p, q : p : x =1+3t,

Více

1 Kardinální čísla. množin. Tvrzení: Necht X Cn. Pak: 1. X Cn a je to nejmenší prvek třídy X v uspořádání (Cn, ),

1 Kardinální čísla. množin. Tvrzení: Necht X Cn. Pak: 1. X Cn a je to nejmenší prvek třídy X v uspořádání (Cn, ), Pracovní text k přednášce Logika a teorie množin 4.1.2007 1 1 Kardinální čísla 2 Ukázali jsme, že ordinální čísla reprezentují typy dobrých uspořádání Základy teorie množin Z minula: 1. Věta o ordinálních

Více

Symetrické a kvadratické formy

Symetrické a kvadratické formy Symetrické a kvadratické formy Aplikace: klasifikace kvadrik(r 2 ) a kvadratických ploch(r 3 ), optimalizace(mpi) BI-LIN (Symetrické a kvadratické formy) 1 / 20 V celé přednášce uvažujeme číselné těleso

Více

2. Určete jádro KerL zobrazení L, tj. nalezněte alespoň jednu jeho bázi a určete jeho dimenzi.

2. Určete jádro KerL zobrazení L, tj. nalezněte alespoň jednu jeho bázi a určete jeho dimenzi. Řešené příklady z lineární algebry - část 3 Typové příklady s řešením Příklad 3.1: Zobrazení L: P 3 R 23 je zobrazení z prostoru P 3 všech polynomů do stupně 3 (včetně nulového polynomu) do prostoru R

Více

Cvičení z Lineární algebry 1

Cvičení z Lineární algebry 1 Cvičení z Lineární algebry Michael Krbek podzim 2003 2392003 Hodina Jsou dána komplexní čísla z = +2 i a w = 2 i Vyjádřete c algebraickém tvaru (z + w) 3,, (zw), z w 2 Řešte v komplexním oboru rovnice

Více

(Cramerovo pravidlo, determinanty, inverzní matice)

(Cramerovo pravidlo, determinanty, inverzní matice) KMA/MAT1 Přednáška a cvičení, Lineární algebra 2 Řešení soustav lineárních rovnic se čtvercovou maticí soustavy (Cramerovo pravidlo, determinanty, inverzní matice) 16 a 21 října 2014 V dnešní přednášce

Více

Těleso racionálních funkcí

Těleso racionálních funkcí Těleso racionálních funkcí Poznámka. V minulém semestru jsme libovolnému oboru integrity sestrojili podílové těleso. Pro libovolné těleso R je okruh polynomů R[x] oborem integrity, máme tedy podílové těleso

Více

Věta o dělení polynomů se zbytkem

Věta o dělení polynomů se zbytkem Věta o dělení polynomů se zbytkem Věta. Nechť R je okruh, f, g R[x], přičemž vedoucí koeficient polynomu g 0 je jednotka okruhu R. Pak existuje jediná dvojice polynomů q, r R[x] taková, že st(r) < st(g)

Více

Lineární algebra : Vlastní čísla, vektory a diagonalizace

Lineární algebra : Vlastní čísla, vektory a diagonalizace Lineární algebra : Vlastní čísla, vektory a diagonalizace (14. přednáška) František Štampach, Karel Klouda LS 2013/2014 vytvořeno: 21. dubna 2014, 19:37 1 2 14.1 Vlastní čísla a vlastní vektory Nechť je

Více

Úvod do teorie Lieových grup

Úvod do teorie Lieových grup Úvod do teorie Lieových grup Materiál k přednášce Dalibor Šmíd 31. března 2010 Disclaimer: Tento text zatím vzniká bez jasného záměru o jeho struktuře. Jeho prvním cílem je poskytnout jakýsi rozšířený

Více

7 Konvexní množiny. min c T x. při splnění tzv. podmínek přípustnosti, tj. x = vyhovuje podmínkám: A x = b a x i 0 pro každé i n.

7 Konvexní množiny. min c T x. při splnění tzv. podmínek přípustnosti, tj. x = vyhovuje podmínkám: A x = b a x i 0 pro každé i n. 7 Konvexní množiny Motivace. Lineární programování (LP) řeší problém nalezení minima (resp. maxima) lineárního funkcionálu na jisté konvexní množině. Z bohaté škály úloh z této oblasti jmenujme alespoň

Více