"초등 대칭 다항식 (elementary symmetric polynomial)"의 두 판 사이의 차이

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(새 문서: ==개요== * 대칭다항식의 하나 * $n$개의 변수 $x_1, x_2, \dots, x_n$에 대하여 다음과 같은 $k$-차 다항식 $e_k$를 초등 대칭 다항식이라 한다 $1\l...)
 
 
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==개요==
 
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* [[대칭다항식]]의 하나
 
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* $n$개의 변수 $x_1, x_2, \dots, x_n$에 대하여 다음과 같은 $k$-차 다항식 $e_k$를 초등 대칭 다항식이라 한다 $1\leq k \leq n$
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* <math>n</math>개의 변수 <math>x_1, x_2, \dots, x_n</math>에 대하여 다음과 같은 <math>k</math>-차 다항식 <math>e_k</math>를 초등 대칭 다항식이라 한다 <math>1\leq k \leq n</math>
 
: <math>e_k(x_1,\cdots,x_n)=\sum_{1\le i_1 < i_2 < \cdots < i_k\le n} x_{i_1}x_{i_2}\cdots x_{i_k} \label{ele}</math>
 
: <math>e_k(x_1,\cdots,x_n)=\sum_{1\le i_1 < i_2 < \cdots < i_k\le n} x_{i_1}x_{i_2}\cdots x_{i_k} \label{ele}</math>
 
* [[근과 계수와의 관계]]에 등장한다
 
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\begin{cases}
 
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e_1(x_1,\cdots,x_n)= x_1 + x_2 + \dots + x_{n-1} + x_n\\  
 
e_1(x_1,\cdots,x_n)= x_1 + x_2 + \dots + x_{n-1} + x_n\\  
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e_n(x_1,\cdots,x_n)=x_1 x_2 \dots x_n
 
e_n(x_1,\cdots,x_n)=x_1 x_2 \dots x_n
 
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==메모==
 
==메모==
* 유한군 $G$$n$차원 표현 $V$이 주어졌을 때, $\Lambda^k(V)$의 지표를 $V$의 지표를 이용하여 계산하려면 초등 대칭 다항식이 필요하다
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* 유한군 <math>G</math><math>n</math>차원 표현 <math>V</math>이 주어졌을 때, <math>\Lambda^k(V)</math>의 지표를 <math>V</math>의 지표를 이용하여 계산하려면 초등 대칭 다항식이 필요하다
  
  
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==매스매티카 파일 및 계산 리소스==
 
==매스매티카 파일 및 계산 리소스==
 
* https://docs.google.com/file/d/0B8XXo8Tve1cxUzBPS0E0c3p0SVk/edit
 
* https://docs.google.com/file/d/0B8XXo8Tve1cxUzBPS0E0c3p0SVk/edit
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[[분류:대칭다항식]]

2020년 11월 12일 (목) 20:59 기준 최신판

개요

  • 대칭다항식의 하나
  • \(n\)개의 변수 \(x_1, x_2, \dots, x_n\)에 대하여 다음과 같은 \(k\)-차 다항식 \(e_k\)를 초등 대칭 다항식이라 한다 \(1\leq k \leq n\)

\[e_k(x_1,\cdots,x_n)=\sum_{1\le i_1 < i_2 < \cdots < i_k\le n} x_{i_1}x_{i_2}\cdots x_{i_k} \label{ele}\]

\[ \begin{cases} e_1(x_1,\cdots,x_n)= x_1 + x_2 + \dots + x_{n-1} + x_n\\ e_2(x_1,\cdots,x_n)=(x_1 x_2 + x_1 x_3+\cdots + x_1x_n) + (x_2x_3+x_2x_4+\cdots + x_2x_n)+\cdots + x_{n-1}x_n\\ {} \quad \vdots \\ e_n(x_1,\cdots,x_n)=x_1 x_2 \dots x_n \end{cases} \]


메모

  • 유한군 \(G\)의 \(n\)차원 표현 \(V\)이 주어졌을 때, \(\Lambda^k(V)\)의 지표를 \(V\)의 지표를 이용하여 계산하려면 초등 대칭 다항식이 필요하다


관련된 항목들


매스매티카 파일 및 계산 리소스