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§ 11。 余代数、乘积多重线性形式、内部乘积和对偶
在这一段中,A 是交换环,毕业程度很微不足道。对于型 N 的分级 A-模 M,M^{gr} 将表示型 N 的分级 A-模,其次数 n 的齐次元素是 A 线性形式,对于所有 k ≠ n,其在 M_k 上为零。
1. 余代数
A 上的余数 a(或 A-余数,或者如果不会引起混淆,则简称为余数 a)是集合 E,其中结构定义为: (1) E 上A-模结构; (2) A-线性映射 c: E → E ⊗_A E 称为 E 的余积。
给定两个余代数 E,E',其余积分别用c和c'表示,E到E'的态射是A-线性映射 u: E → E',使得 (1) ( u ⊗ u ) ∘ c = c ′ ∘ u , (u \otimes u) \circ c = c' \circ u, ( u ⊗ u ) ∘ c = c ′ ∘ u , 在其他字中,它使得A-线性映射可交换图表
E → u E ′ ↓ c ↓ c ′ E ⊗ A E → u ⊗ u E ′ ⊗ A E ′
\begin{array}{ccc}
E & \xrightarrow{u} & E' \\
\downarrow c & & \downarrow c' \\
E \otimes_A E & \xrightarrow{u \otimes u} & E' \otimes_A E'
\end{array}
E ↓ c E ⊗ A E u u ⊗ u E ′ ↓ c ′ E ′ ⊗ A E ′
被以下引用 1 被以下引用 例
立即验证恒等映射是态射,两个态射的合成是态射,并且每个双射态射都是同构。
(1) 典范同构 A → A ⊗ A A A \to A \otimes_A A A → A ⊗ A A (II, § 3, no. 5) 定义 A 上的 A 代数结构。
(2) 令E为余代数,c c c 其余积和σ \sigma σ A-模E ⊗ A E E \otimes_A E E ⊗ A E 的规范自同构,使得σ ( x ⊗ y ) = y ⊗ x \sigma(x \otimes y) = y \otimes x σ ( x ⊗ y ) = y ⊗ x 对应于x ∈ E , y ∈ E x \in E, y \in E x ∈ E , y ∈ E ; A-线性映射 σ ∘ c \sigma \circ c σ ∘ c 定义 E 上的新余代数结构。这样结构 E 就被称为给定余代数 E 的*相反* 余代数。
(3) 令 B 为 A-*代数*,并令 m : B ⊗ A B → B m : B \otimes_A B \to B m : B ⊗ A B → B 为 A-线性映射,在 B (§ 1, no. 3) 上定义乘法。 转置t m ^t m t m 则为A-模B的对偶B ∗ B^* B ∗ 的A-线性映射转化为A-模B ⊗ A B B \otimes_A B B ⊗ A B 的对偶( B ⊗ A B ) ∗ (B \otimes_A B)^* ( B ⊗ A B ) ∗ 。如果 B 也是*有限生成射影* A-模,则典范映射 μ : B ∗ ⊗ A B ∗ → ( B ⊗ A B ) ∗ \mu : B^* \otimes_A B^* \to (B \otimes_A B)^* μ : B ∗ ⊗ A B ∗ → ( B ⊗ A B ) ∗ 是 A-模同构 (II, § 4, no. 4); 映射c = μ − 1 ∘ t m c = \mu^{-1} \circ ^t m c = μ − 1 ∘ t m 则余积在A-模的*对偶*B ∗ B^* B ∗ 上定义*余代数*结构B。
(4) 设X为集合,X的元素的形式线性组合的A ( X ) A^{(X)} A ( X ) A-模,其系数为A(II, § 1, no. 11)和( e x ) x ∈ X (e_x)_{x \in X} ( e x ) x ∈ X 典范基 A ( X ) A^{(X)} A ( X ) 。 A-线性映射c : A ( X ) → A ( X ) ⊗ A A ( X ) c : A^{(X)} \to A^{(X)} \otimes_A A^{(X)} c : A ( X ) → A ( X ) ⊗ A A ( X ) 由条件c ( e x ) = e x ⊗ e x c(e_x) = e_x \otimes e_x c ( e x ) = e x ⊗ e x 定义,因此在A ( X ) A^{(X)} A ( X ) 上获得规范的余代数结构。
(5) 令M为M(§ 5, no. 1)的A-模和T ( M ) T(M) T ( M ) 张量代数;到 II, § 3, no. 9 时,A-模 T ( M ) T(M) T ( M ) 中存在且仅有一个 A-线性映射 c c c 进入 A-模 T ( M ) ⊗ A T ( M ) T(M) \otimes_A T(M) T ( M ) ⊗ A T ( M ) ,使得对于所有 n ≥ 0 n \geq 0 n ≥ 0 ,
c ( x 1 x 2 … x n ) = ∑ 0 ≤ p ≤ n ( x 1 x 2 … x p ) ⊗ ( x p + 1 … x n )
c(x_1 x_2 \ldots x_n) = \sum_{0 \leq p \leq n} (x_1 x_2 \ldots x_p) \otimes (x_{p+1} \ldots x_n)
c ( x 1 x 2 … x n ) = 0 ≤ p ≤ n ∑ ( x 1 x 2 … x p ) ⊗ ( x p + 1 … x n )
对于所有x i ∈ M x_i \in M x i ∈ M (x 1 x 2 … x n x_1 x_2 \ldots x_n x 1 x 2 … x n 表示代数T ( M ) T(M) T ( M ) 中的乘积)。因此 T ( M ) T(M) T ( M ) 被赋予 余代数 结构。
(6) 令M为A-模且S ( M ) S(M) S ( M ) 是M的对称代数(§ 6, no. 1); M 到 M × M M \times M M × M 的对角线映射 Δ : x ↦ ( x , x ) \Delta : x \mapsto (x, x) Δ : x ↦ ( x , x ) 是 A-线性映射,因此对应同态 S ( Δ ) S(\Delta) S ( Δ ) 到 A-代数 S ( M ) S(M) S ( M ) 到 A-代数 S ( M × M ) S(M \times M) S ( M × M ) (§ 6, no. 2,命题3)。另一方面,在§ 6, no. 6中,我们定义了规范分级代数同构h : S ( M × M ) → S ( M ) ⊗ A S ( M ) h : S(M \times M) \to S(M) \otimes_A S(M) h : S ( M × M ) → S ( M ) ⊗ A S ( M ) ;因此,通过合成,我们得到 A-代数 同态
c = h ∘ S ( Δ ) : S ( M ) → S ( M ) ⊗ A S ( M ) ,
c = h \circ S(\Delta) : S(M) \to S(M) \otimes_A S(M),
c = h ∘ S ( Δ ) : S ( M ) → S ( M ) ⊗ A S ( M ) ,
因此在 S ( M ) S(M) S ( M ) 上定义一个 余代数 结构。对于所有x ∈ M x \in M x ∈ M ,通过§ 6, no. 6中给出的h h h 的定义、S ( Δ ) ( x ) = ( x , x ) S(\Delta)(x) = (x, x) S ( Δ ) ( x ) = ( x , x ) 和定义表明:
h ( ( x , x ) ) = x ⊗ 1 + 1 ⊗ x .
h((x, x)) = x \otimes 1 + 1 \otimes x.
h (( x , x )) = x ⊗ 1 + 1 ⊗ x .
由此可见 c c c 是唯一代数同态,因此,对于所有 x ∈ M x \in M x ∈ M ,
(4)
c ( x ) = x ⊗ 1 + 1 ⊗ x .
c(x) = x \otimes 1 + 1 \otimes x.
c ( x ) = x ⊗ 1 + 1 ⊗ x .
由于c c c 是代数同态,因此,对于n n n 元素或M M M 的每个序列( x i ) 1 ≤ i ≤ n (x_i)_{1 \leq i \leq n} ( x i ) 1 ≤ i ≤ n ,
(5)
c ( x 1 x 2 … x n ) = ∏ i = 1 n ( x i ⊗ 1 + 1 ⊗ x i )
c(x_1 x_2 \ldots x_n) = \prod_{i=1}^n (x_i \otimes 1 + 1 \otimes x_i)
c ( x 1 x 2 … x n ) = i = 1 ∏ n ( x i ⊗ 1 + 1 ⊗ x i ) = ∑ ( x i 1 … x i p ) ⊗ ( x j 1 … x j n − p )
= \sum (x_{i_1} \ldots x_{i_p}) \otimes (x_{j_1} \ldots x_{j_{n-p}})
= ∑ ( x i 1 … x i p ) ⊗ ( x j 1 … x j n − p )
(5) 右侧的总和覆盖严格递增的序列的所有有序对(在某些情况下为空)
i 1 < i 2 < ⋯ < i p , j 1 < j 2 < ⋯ < j n − p
i_1 < i_2 < \cdots < i_p, \quad j_1 < j_2 < \cdots < j_{n-p}
i 1 < i 2 < ⋯ < i p , j 1 < j 2 < ⋯ < j n − p
{ 1 , n } \{1, n\} { 1 , n } 的元素,其元素的集合互补。 元素 c ( x 1 x 2 … x n ) c(x_1 x_2 \ldots x_n) c ( x 1 x 2 … x n ) 是 S ( M ) ⊗ A S ( M ) S(M) \otimes_A S(M) S ( M ) ⊗ A S ( M ) 中 总计次数 n n n 的元素,其二度 ( p , n − p ) (p, n-p) ( p , n − p ) 的分量为
(6)
∑ σ ( x σ ( 1 ) … x σ ( p ) ) ⊗ ( x σ ( p + 1 ) … x σ ( n ) )
\sum_{\sigma} (x_{\sigma(1)} \ldots x_{\sigma(p)}) \otimes (x_{\sigma(p+1)} \ldots x_{\sigma(n)})
σ ∑ ( x σ ( 1 ) … x σ ( p ) ) ⊗ ( x σ ( p + 1 ) … x σ ( n ) )
其中对所有置换 σ ∈ S n \sigma \in S_n σ ∈ S n 进行求和,即每个间隔 { 1 , p } \{1, p\} { 1 , p } 和 { p + 1 , n } \{p+1, n\} { p + 1 , n } 中的 递增 。
(7) 令M M M 为A A A 模,并继续处理外部代数Λ ( M ) \Lambda(M) Λ ( M ) ,如*例* 6中的S ( M ) S(M) S ( M ) 一样;这次将 A A A -代数 Λ ( M ) \Lambda(M) Λ ( M ) 的对角线映射 Δ : M → M × M \Delta : M \to M \times M Δ : M → M × M 定义同态 Λ ( Δ ) \Lambda(\Delta) Λ ( Δ ) 引入A A A -代数 Λ ( M × M ) \Lambda(M \times M) Λ ( M × M ) (§ 7, no. 2, 命题 2);另一方面,有一个规范的分级代数同构
h : Λ ( M × M ) → Λ ( M ) g ⊗ A Λ ( M )
h : \Lambda(M \times M) \to \Lambda(M)^g \otimes_A \Lambda(M)
h : Λ ( M × M ) → Λ ( M ) g ⊗ A Λ ( M )
(§ 7, no. 7, 命题 10), 从而到合成有一个 代数 同态 c = h ∘ Λ ( Δ ) : Λ ( M ) → Λ ( M ) g ⊗ A Λ ( M ) c = h \circ \Lambda(\Delta) : \Lambda(M) \to \Lambda(M)^g \otimes_A \Lambda(M) c = h ∘ Λ ( Δ ) : Λ ( M ) → Λ ( M ) g ⊗ A Λ ( M ) ,它可以被视为A A A -模块同态 Λ ( M ) → Λ ( M ) ⊗ A Λ ( M ) \Lambda(M) \to \Lambda(M) \otimes_A \Lambda(M) Λ ( M ) → Λ ( M ) ⊗ A Λ ( M ) ,因此定义位于Λ ( M ) \Lambda(M) Λ ( M ) 一个*余代数*结构。可以如*例* 6 中那样证明c c c 是唯一代数同态,这样,对于所有x ∈ M x \in M x ∈ M ,
(7)
c ( x ) = x ⊗ 1 + 1 ⊗ x ,
c(x) = x \otimes 1 + 1 \otimes x,
c ( x ) = x ⊗ 1 + 1 ⊗ x ,
从而,对于M M M 的元素的每个序列( x i ) 1 ≤ i ≤ n (x_i)_{1 \leq i \leq n} ( x i ) 1 ≤ i ≤ n ,
c ( x 1 ∧ x 2 ∧ ⋯ ∧ x n ) = ( x 1 ⊗ 1 + 1 ⊗ x 1 ) ∧ … ∧ ( x n ⊗ 1 + 1 ⊗ x n )
c(x_1 \wedge x_2 \wedge \cdots \wedge x_n) = (x_1 \otimes 1 + 1 \otimes x_1) \wedge \ldots \wedge (x_n \otimes 1 + 1 \otimes x_n)
c ( x 1 ∧ x 2 ∧ ⋯ ∧ x n ) = ( x 1 ⊗ 1 + 1 ⊗ x 1 ) ∧ … ∧ ( x n ⊗ 1 + 1 ⊗ x n ) 其中右侧的乘积取自代数
⋀ ( M ) g ⊗ A ⋀ ( M ) ;
\bigwedge(M)^{\mathfrak{g}} \otimes_A \bigwedge(M);
⋀ ( M ) g ⊗ A ⋀ ( M ) ; 对于计算这个乘积,考虑,对于严格递增的序列
i 1 < i 2 < ⋯ < i p , j 1 < j 2 < ⋯ < j n − p i_1 < i_2 < \cdots < i_p,\ j_1 < j_2 < \cdots < j_{n-p} i 1 < i 2 < ⋯ < i p , j 1 < j 2 < ⋯ < j n − p 、
[ 1 , n ] [1, n] [ 1 , n ] 的元素的每个有序对,其元素的集合互补,乘积
y 1 y 2 … y n y_1 y_2 \ldots y_n y 1 y 2 … y n ,其中
y i h = x i h ⊗ 1 y_{i_h} = x_{i_h} \otimes 1 y i h = x i h ⊗ 1 (
1 ≤ h ≤ p 1 \leq h \leq p 1 ≤ h ≤ p ) 和
y j k = 1 ⊗ x j k y_{j_k} = 1 \otimes x_{j_k} y j k = 1 ⊗ x j k (
1 ≤ k ≤ n − p 1 \leq k \leq n - p 1 ≤ k ≤ n − p ) 以及和取代了所有这些乘积。由于分级代数
⋀ ( M ) g ⊗ A ⋀ ( M ) \bigwedge(M)^{\mathfrak{g}} \otimes_A \bigwedge(M) ⋀ ( M ) g ⊗ A ⋀ ( M ) 是反交换的,元素
x i ⊗ 1 x_i \otimes 1 x i ⊗ 1 和
1 ⊗ x i 1 \otimes x_i 1 ⊗ x i 总共次数1,由§ 4, no. 6,引理3和引理1组成,
( 8 ) c ( x 1 ∧ x 2 ∧ ⋯ ∧ x n ) (8)\quad c(x_1 \wedge x_2 \wedge \cdots \wedge x_n) ( 8 ) c ( x 1 ∧ x 2 ∧ ⋯ ∧ x n ) = ∑ ( − 1 ) v ( x i 1 ∧ ⋯ ∧ x i p ) ⊗ ( x j 1 ∧ ⋯ ∧ x j n − p )
= \sum (-1)^v (x_{i_1} \wedge \cdots \wedge x_{i_p}) \otimes (x_{j_1} \wedge \cdots \wedge x_{j_{n-p}})
= ∑ ( − 1 ) v ( x i 1 ∧ ⋯ ∧ x i p ) ⊗ ( x j 1 ∧ ⋯ ∧ x j n − p ) v v v 是有序对
( h , k ) (h, k) ( h , k ) 的数,使得
j k < i h j_k < i_h j k < i h 并且求和与(5)中相同的集合相同。 元素
c ( x 1 ∧ ⋯ ∧ x n ) c(x_1 \wedge \cdots \wedge x_n) c ( x 1 ∧ ⋯ ∧ x n ) 是
⋀ ( M ) g ⊗ A ⋀ ( M ) \bigwedge(M)^{\mathfrak{g}} \otimes_A \bigwedge(M) ⋀ ( M ) g ⊗ A ⋀ ( M ) 中*总计次数*
n n n ,其二度
( p , n − p ) (p, n - p) ( p , n − p ) 的齐次分量等于
( 9 ) ∑ σ ε σ ( x σ ( 1 ) ∧ ⋯ ∧ x σ ( p ) ) ⊗ ( x σ ( p + 1 ) ∧ ⋯ ∧ x σ ( n ) ) (9)\quad \sum_{\sigma} \varepsilon_\sigma (x_{\sigma(1)} \wedge \cdots \wedge x_{\sigma(p)}) \otimes (x_{\sigma(p+1)} \wedge \cdots \wedge x_{\sigma(n)})
( 9 ) σ ∑ ε σ ( x σ ( 1 ) ∧ ⋯ ∧ x σ ( p ) ) ⊗ ( x σ ( p + 1 ) ∧ ⋯ ∧ x σ ( n ) ) 对置换
σ ∈ S n \sigma \in S_n σ ∈ S n 进行求和,每个区间*递增*
[ 1 , p ] [1, p] [ 1 , p ] 和
[ p + 1 , n ] [p + 1, n] [ p + 1 , n ] 。
当将来我们将A ( x ) , T ( M ) , S ( M ) A^{(x)}, T(M), S(M) A ( x ) , T ( M ) , S ( M ) 或⋀ ( M ) \bigwedge(M) ⋀ ( M ) 称为*余代数*时,我们的意思是,另外提到的除非,而余代数结构分别定义在*例* 4、5、6和7中。
(8) 设E , F E, F E , F 为两个A A A 代数,c , c ′ c, c' c , c ′ 分别为余积。让τ : ( E ⊗ A E ) ⊗ A ( F ⊗ A F ) → ( E ⊗ A F ) ⊗ A ( E ⊗ A F ) \tau : (E \otimes_A E) \otimes_A (F \otimes_A F) \to (E \otimes_A F) \otimes_A (E \otimes_A F) τ : ( E ⊗ A E ) ⊗ A ( F ⊗ A F ) → ( E ⊗ A F ) ⊗ A ( E ⊗ A F ) 表示结合性同构,使得τ ( ( x ⊗ x ′ ) ⊗ ( y ⊗ y ′ ) ) = ( x ⊗ y ) ⊗ ( x ′ ⊗ y ′ ) \tau((x \otimes x') \otimes (y \otimes y')) = (x \otimes y) \otimes (x' \otimes y') τ (( x ⊗ x ′ ) ⊗ ( y ⊗ y ′ )) = ( x ⊗ y ) ⊗ ( x ′ ⊗ y ′ ) 代表E E E 中的x , x ′ x, x' x , x ′ ,以及F F F 中的y , y ′ y, y' y , y ′ 。然后复合线性映射
E ⊗ A F → c ⊗ c ′ ( E ⊗ A E ) ⊗ A ( F ⊗ A F ) → τ ( E ⊗ A F ) ⊗ A ( E ⊗ A F )
E \otimes_A F \xrightarrow{c \otimes c'} (E \otimes_A E) \otimes_A (F \otimes_A F) \xrightarrow{\tau} (E \otimes_A F) \otimes_A (E \otimes_A F)
E ⊗ A F c ⊗ c ′ ( E ⊗ A E ) ⊗ A ( F ⊗ A F ) τ ( E ⊗ A F ) ⊗ A ( E ⊗ A F ) A A A 模块
E ⊗ A F E \otimes_A F E ⊗ A F 上的定义余代数结构,称为余代数
E E E 和
F F F 的*张量积*。
令 E E E 为余代数且 Δ \Delta Δ 为可交换幺半群。如果 c c c 是分级的次数 O O O 的分级同态,则 A A A 模块 E E E 上的分级 ( E λ ) λ ∈ Δ (E_\lambda)_{\lambda \in \Delta} ( E λ ) λ ∈ Δ 据说与余积* c c c E E E 相容的A A A -模块E E E 进入分级A A A -模块(型Δ \Delta Δ )E ⊗ A E E \otimes_A E E ⊗ A E ,在其他字(II, § 11, no. 5)如果
( 10 ) c ( E λ ) ⊂ ∑ μ + ν = λ E μ ⊗ A E ν . (10)\quad c(E_\lambda) \subset \sum_{\mu + \nu = \lambda} E_\mu \otimes_A E_\nu. ( 10 ) c ( E λ ) ⊂ μ + ν = λ ∑ E μ ⊗ A E ν .
在下文中,我们最常关注极限与余积兼容的型N \mathbf{N} N 的毕业;具有此类分级的 cogebrà 也称为*分级 cogebrà*。如果 F 是另一个分级余数,则 分级余数态射 ϕ : E → F \phi : E \to F ϕ : E → F 由定义得到一个余数态射 (定义 2),它也是次数* 0 的分级余数同态* 0 A-模。
引用了 13 · 被以下引用 1 引用了 II § 3. 。 张量积 , II § 4. 。 关系张量积和同态模之间 , III § 1. 。 代数 , II § 1. 。 模 , III § 5. 。 张量代数、张量 , III § 6. 。对称代数 , 命题 3, III § 6 , 命题 2, III § 7 , 命题 10, III § 7 , 引理 1, III § 4 , 引理 3, III § 4 , II § 11. 。分级为模和环 , 定义 2
被以下引用 例
(9) 上述定义的余代数、T ( M ) T(M) T ( M ) 、S ( M ) S(M) S ( M ) 、Λ ( M ) \Lambda(M) Λ ( M ) 分级为余代数,为直接的。
被以下引用 1 被以下引用 命题 2
2. 共关联性,共交换性,余单位
令 E 为余代数,c c c 其余积、N、N ′ N' N ′ 、N ′ ′ N'' N ′′ 三个A-模和m m m 是N × N ′ N \times N' N × N ′ 到N ′ ′ N'' N ′′ 的双线性映射。让m ~ : N ⊗ A N ′ → N ′ ′ \tilde{m} : N \otimes_A N' \to N'' m ~ : N ⊗ A N ′ → N ′′ 表示A-线性映射相应的到m m m 。如果u : E → N u : E \to N u : E → N 、v : E → N ′ v : E \to N' v : E → N ′ 是两个A-线性映射,我们推导出A-线性映射u ⊗ v : E ⊗ A E → N ⊗ A N ′ u \otimes v : E \otimes_A E \to N \otimes_A N' u ⊗ v : E ⊗ A E → N ⊗ A N ′ 以及E的复合A-线性映射到N ′ ′ N'' N ′′ :
m ( u , v ) : E → c E ⊗ A E → u ⊗ v N ⊗ A N ′ → m ~ N ′ ′ .
m(u, v) : E \xrightarrow{c} E \otimes_A E \xrightarrow{u \otimes v} N \otimes_A N' \xrightarrow{\tilde{m}} N''.
m ( u , v ) : E c E ⊗ A E u ⊗ v N ⊗ A N ′ m ~ N ′′ .
显然,我们已经定义了H o m A ( E , N ) × H o m A ( E , N ′ ) \mathrm{Hom}_A(E, N) \times \mathrm{Hom}_A(E, N') Hom A ( E , N ) × Hom A ( E , N ′ ) 到H o m A ( E , N ′ ′ ) \mathrm{Hom}_A(E, N'') Hom A ( E , N ′′ ) 的A双线性映射( u , v ) ↦ m ( u , v ) (u, v) \mapsto m(u, v) ( u , v ) ↦ m ( u , v ) 。
当E是分级代数时,N,N ′ N' N ′ ,N ′ ′ N'' N ′′ 将相同型的A-模分级,并将m ~ \tilde{m} m ~ 将N ⊗ A N ′ N \otimes_A N' N ⊗ A N ′ 的次数k的同态分级为N ′ ′ N'' N ′′ ,则,如果u u u (分别v v v )是次数p p p 的分级同态(分别q q q ),m ( u , v ) m(u, v) m ( u , v ) 是次数p + q + k p + q + k p + q + k 的分级同态。
(1) 取E为分级余数T ( M ) T(M) T ( M ) (no. 1),并假设N、N ′ N' N ′ 、N ′ ′ N'' N ′′ 具有平凡的分级。将次数的同态、T ( M ) T(M) T ( M ) 的− p -p − p 分级为N(分别为N ′ N' N ′ 、N ′ ′ N'' N ′′ ),然后将对应分级为M p M^p M p 的多线性映射为N(分别为N ′ N' N ′ 、 N ′ ′ N'' N ′′ )。给定一个多线性映射 u : M p → N u : M^p \to N u : M p → N 和一个多线性映射 v : M q → N ′ v : M^q \to N' v : M q → N ′ ,上面的方法允许我们推导出一个多线性映射 m ( u , v ) : M p + q → N ′ ′ m(u, v) : M^{p+q} \to N'' m ( u , v ) : M p + q → N ′′ ,称为 乘积 (相对于 m m m ) u u u 和 v v v 。 公式 (3) (no. 1) 和 (11) 表明,对于 M 中的 x 1 , … , x p + q x_1, \ldots, x_{p+q} x 1 , … , x p + q ,
( m ( u , v ) ) ( x 1 , … , x p + q ) = m ( u ( x 1 , … , x p ) , v ( x p + 1 , … , x p + q ) ) .
(m(u, v))(x_1, \ldots, x_{p+q}) = m(u(x_1, \ldots, x_p), v(x_{p+1}, \ldots, x_{p+q})).
( m ( u , v )) ( x 1 , … , x p + q ) = m ( u ( x 1 , … , x p ) , v ( x p + 1 , … , x p + q )) .
(2) 取E为分级代数S ( M ) S(M) S ( M ) (no. 1),对N、N ′ N' N ′ 、N ′ ′ N'' N ′′ 保持相同的假设。将次数的同态、S ( M ) S(M) S ( M ) 的− p -p − p 分级为N,然后将对应分级为M p M^p M p 的*对称多线性映射*到N(§ 6, no. 3)。然后,我们从对称多线性映射 u : M p → N u : M^p \to N u : M p → N 和对称多线性映射 v : M q → N ′ v : M^q \to N' v : M q → N ′ 导出对称多线性映射 m ( u , v ) : M p + q → N ′ ′ m(u, v) : M^{p+q} \to N'' m ( u , v ) : M p + q → N ′′ ,也用 u . m v u._m v u . m v (甚至u . v u.v u . v )表示(以避免混淆),并称为 对称u u u 和v v v 的乘积 (相对于m m m )。 公式 (6) (no. 1) 和 (11) 表明,对于 M 中的 x 1 , … , x p + q x_1, \ldots, x_{p+q} x 1 , … , x p + q ,
( u ⋅ m v ) ( x 1 , … , x p + q ) = ∑ σ m ( u ( x σ ( 1 ) , … , x σ ( p ) ) , v ( x σ ( p + 1 ) , … , x σ ( p + q ) ) ) (u \cdot_m v)(x_1, \ldots, x_{p+q}) = \sum_\sigma m(u(x_{\sigma(1)}, \ldots, x_{\sigma(p)}), v(x_{\sigma(p+1)}, \ldots, x_{\sigma(p+q)})) ( u ⋅ m v ) ( x 1 , … , x p + q ) = σ ∑ m ( u ( x σ ( 1 ) , … , x σ ( p ) ) , v ( x σ ( p + 1 ) , … , x σ ( p + q ) ))
对置换 σ ∈ S p + q \sigma \in \mathfrak{S}_{p+q} σ ∈ S p + q 进行求和,在[ 1 , p ] [1, p] [ 1 , p ] 和 [ p + 1 , p + q ] [p+1, p+q] [ p + 1 , p + q ] 的每个区间上为递增。
(3) 取E为分级余代数⋀ ( M ) \bigwedge(M) ⋀ ( M ) (no. 1)。然后我们从交错的多重线性映射 u : M p → N u : M^p \to N u : M p → N 和交错的多重线性映射 v : M q → N ′ v : M^q \to N' v : M q → N ′ 交错的多重线性映射 m ( u , v ) : M p + q → N ′ ′ m(u, v) : M^{p+q} \to N'' m ( u , v ) : M p + q → N ′′ 类似地推导,也表示为 u ∧ m v u \wedge_m v u ∧ m v 或u ∧ v u \wedge v u ∧ v 并称为u u u 和v v v 的*交错的乘积*(相对于m m m )。 公式 (9) (no. 1) 和 (11) 在这种情况下表明,对于 M M M 中的 x 1 , … , x p + q x_1, \ldots, x_{p+q} x 1 , … , x p + q ,
( u ∧ m v ) ( x 1 , … , x p + q ) = ∑ σ ε σ m ( u ( x σ ( 1 ) , … , x σ ( p ) ) , v ( x σ ( p + 1 ) , … , x σ ( p + q ) ) ) (u \wedge_m v)(x_1, \ldots, x_{p+q}) = \sum_\sigma \varepsilon_\sigma m(u(x_{\sigma(1)}, \ldots, x_{\sigma(p)}), v(x_{\sigma(p+1)}, \ldots, x_{\sigma(p+q)})) ( u ∧ m v ) ( x 1 , … , x p + q ) = σ ∑ ε σ m ( u ( x σ ( 1 ) , … , x σ ( p ) ) , v ( x σ ( p + 1 ) , … , x σ ( p + q ) ))
再次对置换σ ∈ S p + q \sigma \in \mathfrak{S}_{p+q} σ ∈ S p + q 求和,在[ 1 , p ] [1, p] [ 1 , p ] 和[ p + 1 , p + q ] [p+1, p+q] [ p + 1 , p + q ] 的每个区间上,递增。
我们回到E是任意分级的余代数(型N)的情况,并假设三个模N,N',N''都等于型Z \mathbf{Z} Z ,映射的*分级A-代数*B的基础A-模 m m m 在B中为乘法,因此m ~ : B ⊗ A B → B \tilde{m} : B \otimes_A B \to B m ~ : B ⊗ A B → B 是次数0的分级A-线性映射。因此,在分级A-模H o m g r A ( E , B ) = C \mathrm{Homgr}_A(E, B) = C Homgr A ( E , B ) = C 上获得*分级A-代数*结构。
特别是,假设B = A B = A B = A (具有简单的分级),因此H o m g r A ( E , A ) \mathrm{Homgr}_A(E, A) Homgr A ( E , A ) 是*分级对偶*E ∗ g r E^{*gr} E ∗ g r ,因此具有分级A-代数结构。
令 F 为另一个,分级为余代数 c ′ c' c ′ ,其余积和 ϕ : E → F \phi : E \to F ϕ : E → F 分级为余代数态射 (no. 1);那么规范分级态射
ϕ ~ = H o m ( ϕ , 1 B ) : H o m g r A ( F , B ) → H o m g r A ( E , B ) \tilde{\phi} = \mathrm{Hom}(\phi, 1_B) : \mathrm{Homgr}_A(F, B) \to \mathrm{Homgr}_A(E, B) ϕ ~ = Hom ( ϕ , 1 B ) : Homgr A ( F , B ) → Homgr A ( E , B )
是*分级代数同态*。对于H o m g r A ( F , B ) \mathrm{Homgr}_A(F, B) Homgr A ( F , B ) 和x ∈ E x \in E x ∈ E 中的u , v u, v u , v ,
( ϕ ~ ( u v ) ) ( x ) = ( u v ) ( ϕ ( x ) ) = m ( ( u ⊗ v ) ( c ′ ( ϕ ( x ) ) ) ) . (\tilde{\phi}(uv))(x) = (uv)(\phi(x)) = m((u \otimes v)(c'(\phi(x)))). ( ϕ ~ ( uv )) ( x ) = ( uv ) ( ϕ ( x )) = m (( u ⊗ v ) ( c ′ ( ϕ ( x )))) .
但到假设c ′ ( ϕ ( x ) ) = ( ϕ ⊗ ϕ ) ( c ( x ) ) c'(\phi(x)) = (\phi \otimes \phi)(c(x)) c ′ ( ϕ ( x )) = ( ϕ ⊗ ϕ ) ( c ( x )) ,因此
( u ⊗ v ) ( c ′ ( ( x ) ) ) = ( ϕ ~ ( u ) ⊗ ϕ ~ ( v ) ) ( c ( x ) ) (u \otimes v)(c'((x))) = (\tilde{\phi}(u) \otimes \tilde{\phi}(v))(c(x)) ( u ⊗ v ) ( c ′ (( x ))) = ( ϕ ~ ( u ) ⊗ ϕ ~ ( v )) ( c ( x ))
因此ϕ ~ ( u v ) = ϕ ~ ( u ) ϕ ~ ( v ) \tilde{\phi}(uv) = \tilde{\phi}(u)\tilde{\phi}(v) ϕ ~ ( uv ) = ϕ ~ ( u ) ϕ ~ ( v ) ,这证明了我们的断言。
特别地,分级转置t ϕ : F ∗ g r → E ∗ g r ^t\phi : F^{*gr} \to E^{*gr} t ϕ : F ∗ g r → E ∗ g r 是分级代数同态。
引用了 1 引用了 III § 6. 。对称代数
令 E E E 大于A A A 余代数。在阶中,对于每个结合律 A A A -代数 B B B ,A A A -代数 H o m A ( E , B ) \mathrm{Hom}_A(E, B) Hom A ( E , B ) 都是结合律,余积 c : E → E ⊗ A E c : E \to E \otimes_A E c : E → E ⊗ A E 满足图表* 是充分必要的
E → c E ⊗ A E ↓ c ↓ l E ⊗ c E ⊗ A E → c ⊗ l E E ⊗ A E ⊗ A E
\begin{array}{ccc}
E & \xrightarrow{c} & E \otimes_A E \\
\downarrow c & & \downarrow l_E \otimes c \\
E \otimes_A E & \xrightarrow{c \otimes l_E} & E \otimes_A E \otimes_A E
\end{array}
E ↓ c E ⊗ A E c c ⊗ l E E ⊗ A E ↓ l E ⊗ c E ⊗ A E ⊗ A E
可交换。
被以下引用 1 被以下引用 § 11. 。 余代数、乘积多重线性形式、内部乘积和对偶
令 B B B 为 A A A 代数和 u , v , w u, v, w u , v , w C = H o m A ( E , B ) C = \mathrm{Hom}_A(E, B) C = Hom A ( E , B ) 的三个元素。让m 3 m_3 m 3 表示A A A -线性映射B ⊗ A B ⊗ A B → B B \otimes_A B \otimes_A B \to B B ⊗ A B ⊗ A B → B ,其中映射b ⊗ b ′ ⊗ b ′ ′ b \otimes b' \otimes b'' b ⊗ b ′ ⊗ b ′′ 到b b ′ b ′ ′ bb'b'' b b ′ b ′′ 。通过代数 C C C 上的乘积定义,( u v ) w (uv)w ( uv ) w 是合成映射
E → c E ⊗ E → c ⊗ 1 E E ⊗ E ⊗ E → u ⊗ v ⊗ w B ⊗ B ⊗ B → m 3 B
E \xrightarrow{c} E \otimes E \xrightarrow{c \otimes 1_E} E \otimes E \otimes E \xrightarrow{u \otimes v \otimes w} B \otimes B \otimes B \xrightarrow{m_3} B
E c E ⊗ E c ⊗ 1 E E ⊗ E ⊗ E u ⊗ v ⊗ w B ⊗ B ⊗ B m 3 B
而u ( v w ) u(vw) u ( v w ) 是复合映射
E → c E ⊗ E → l E ⊗ c E ⊗ E ⊗ E → u ⊗ v ⊗ w B ⊗ B ⊗ B → m 3 B .
E \xrightarrow{c} E \otimes E \xrightarrow{l_E \otimes c} E \otimes E \otimes E \xrightarrow{u \otimes v \otimes w} B \otimes B \otimes B \xrightarrow{m_3} B.
E c E ⊗ E l E ⊗ c E ⊗ E ⊗ E u ⊗ v ⊗ w B ⊗ B ⊗ B m 3 B .
由此可知,如果图表 (12) 是可交换的,则对于每个结合律 A A A -代数 B B B ,代数 H o m A ( E , B ) \mathrm{Hom}_A(E, B) Hom A ( E , B ) 都是结合律。 为了建立逆命题,只需证明存在一个关联的 A A A -代数 B B B 和 E E E 到 B B B 的三个A A A -线性映射 u , v , w u, v, w u , v , w ,使得 E ⊗ E ⊗ E E \otimes E \otimes E E ⊗ E ⊗ E 的映射 m 3 ∘ ( u ⊗ v ⊗ w ) m_3 \circ (u \otimes v \otimes w) m 3 ∘ ( u ⊗ v ⊗ w ) 到B B B 是单射的。 将B B B 作为A A A -代数T ( E ) \mathscr{T}(E) T ( E ) 并将E E E 的u , v , w u, v, w u , v , w 典范映射代入T ( E ) \mathscr{T}(E) T ( E ) 。 映射 m 3 ∘ ( u ⊗ v ⊗ w ) m_3 \circ (u \otimes v \otimes w) m 3 ∘ ( u ⊗ v ⊗ w ) 那么典范映射 E ⊗ E ⊗ E = T 3 ( E ) → T ( E ) E \otimes E \otimes E = \mathscr{T}^3(E) \to \mathscr{T}(E) E ⊗ E ⊗ E = T 3 ( E ) → T ( E ) ,它是单射的。
当余代数E E E 满足条件或命题1时,称为共结合。
(4)立即验证余代数A A A (no. 1,例(1))余代数A ( X ) A^{(X)} A ( X ) (no. 1,例4)和余代数T ( M ) \mathscr{T}(M) T ( M ) (no. 1, 例 5) 是共联想的。如果 B B B 是结合性 A A A -代数,它是有限生成的射影 A A A -模,则余代数 B ∗ B^* B ∗ (no. 1, 例 3) 是共结合的:对于交换律 of 图表 (12) 则如下通过从图表转置,表达B B B (§ 1, no. 3)的结合性。相反,相同的论证以及 A-模 B 与其双元(II, § 2, no. 7,推论 4 到命题 13)的规范标识表明,如果余代数 B* 是共结合的,则代数 B 是结合的。最后,余代数 S(M) 和 Λ ( M ) \Lambda(M) Λ ( M ) (no. 1、例 6 和 7) 是共结合的;这是从交换律到图表得出的
M → Δ M × M ↓ ↓ 1 M × Δ M × M → Δ × 1 M M × M × M
\begin{array}{ccc}
M & \xrightarrow{\Delta} & M \times M \\
\downarrow & & \downarrow 1_M \times \Delta \\
M \times M & \xrightarrow{\Delta \times 1_M} & M \times M \times M
\end{array}
M ↓ M × M Δ Δ × 1 M M × M ↓ 1 M × Δ M × M × M
S(M) (§ 6, no. 2) 和 Λ ( M ) \Lambda(M) Λ ( M ) (§ 7, no. 2) 的函子性质,给出相应的可交换图表
{ S ( M ) → S ( Δ ) S ( M × M ) ↓ S ( Δ ) ↓ S ( Δ M × 1 ) S ( M × M ) → S ( Δ × 1 M ) S ( M × M × M )
\left\{
\begin{array}{ccc}
S(M) & \xrightarrow{S(\Delta)} & S(M \times M) \\
\downarrow S(\Delta) & & \downarrow S(\Delta_M \times 1) \\
S(M \times M) & \xrightarrow{S(\Delta \times 1_M)} & S(M \times M \times M)
\end{array}
\right.
⎩ ⎨ ⎧ S ( M ) ↓ S ( Δ ) S ( M × M ) S ( Δ ) S ( Δ × 1 M ) S ( M × M ) ↓ S ( Δ M × 1 ) S ( M × M × M )
{ Λ ( M ) → Λ ( Δ ) Λ ( M × M ) ↓ Λ ( Δ ) ↓ Λ ( 1 M × Δ ) Λ ( M × M ) → Λ ( Δ × 1 M ) Λ ( M × M × M )
\left\{
\begin{array}{ccc}
\Lambda(M) & \xrightarrow{\Lambda(\Delta)} & \Lambda(M \times M) \\
\downarrow \Lambda(\Delta) & & \downarrow \Lambda(1_M \times \Delta) \\
\Lambda(M \times M) & \xrightarrow{\Lambda(\Delta \times 1_M)} & \Lambda(M \times M \times M)
\end{array}
\right.
⎩ ⎨ ⎧ Λ ( M ) ↓ Λ ( Δ ) Λ ( M × M ) Λ ( Δ ) Λ ( Δ × 1 M ) Λ ( M × M ) ↓ Λ ( 1 M × Δ ) Λ ( M × M × M )
以及典范同构对于直和(§ 6, no. 6和§ 7, no. 7)的对称和外部代数的存在性和函子性。
引用了 7 · 被以下引用 1 引用了 推论 4, II § 2 , III § 1. 。 代数 , 例 , 例 , 命题 13 , III § 6. 。对称代数 , III § 7. 。外观代数
被以下引用 例
E ↙ c ↘ c E ⊗ A E → σ E ⊗ A E
\begin{array}{ccc}
E & & \\
& \swarrow_c & \searrow_c \\
E \otimes_A E & \xrightarrow{\sigma} & E \otimes_A E
\end{array}
E E ⊗ A E ↙ c σ ↘ c E ⊗ A E
(其中σ \sigma σ 是对称性同态,使得σ ( x ⊗ y ) = y ⊗ x \sigma(x \otimes y) = y \otimes x σ ( x ⊗ y ) = y ⊗ x )是*可交换的*(在其他字中,余代数E与其相反*相同*(no. 1,例2)就足够了。
设B是C = H o m A ( E , B ) C = \mathrm{Hom}_A(E, B) C = Hom A ( E , B ) 的可交换A-代数和u , v u, v u , v 两个元素。
通过C中乘积的定义,u v uv uv 和v u vu v u 分别等于合成映射
E → c E ⊗ E → u ⊗ v B ⊗ B → m B
E \xrightarrow{c} E \otimes E \xrightarrow{u \otimes v} B \otimes B \xrightarrow{m} B
E c E ⊗ E u ⊗ v B ⊗ B m B
和
E → c E ⊗ E → v ⊗ u B ⊗ B → m B .
E \xrightarrow{c} E \otimes E \xrightarrow{v \otimes u} B \otimes B \xrightarrow{m} B.
E c E ⊗ E v ⊗ u B ⊗ B m B .
由此可见,如果图表 (15) 是可交换的代数 H o m A ( E , B ) \mathrm{Hom}_A(E, B) Hom A ( E , B ) 对于每个可交换的 A-代数 B 都是可交换的。要建立逆命题,只需证明存在一个可交换的 A-代数 B 和两个 E 的 A-线性映射 u , v u, v u , v 到B 使得 m ∘ ( u ⊗ v ) : E ⊗ E → B m \circ (u \otimes v): E \otimes E \to B m ∘ ( u ⊗ v ) : E ⊗ E → B 是单射的。取 B 为 E 的典范映射 E ⊕ E → S ( E ⊕ E ) E \oplus E \to S(E \oplus E) E ⊕ E → S ( E ⊕ E ) 和映射 x ↦ ( x , 0 ) x \mapsto (x, 0) x ↦ ( x , 0 ) (分别为 x ↦ ( 0 , x ) x \mapsto (0, x) x ↦ ( 0 , x ) )的代数 S ( E ⊕ E ) S(E \oplus E) S ( E ⊕ E ) 和 u u u (分别为 v v v )合成代入 E ⊕ E E \oplus E E ⊕ E 。如果h : S ( E ) ⊗ S ( E ) → S ( E ⊗ E ) h: S(E) \otimes S(E) \to S(E \otimes E) h : S ( E ) ⊗ S ( E ) → S ( E ⊗ E ) 是典范同构(§ 6, no. 6,命题9)并且λ : E → S ( E ) \lambda: E \to S(E) λ : E → S ( E ) 是典范映射,则h − 1 ∘ m ∘ ( u ⊗ v ) = λ ⊗ λ h^{-1} \circ m \circ (u \otimes v) = \lambda \otimes \lambda h − 1 ∘ m ∘ ( u ⊗ v ) = λ ⊗ λ 。现在λ ⊗ λ \lambda \otimes \lambda λ ⊗ λ 是单射的,因为λ ( E ) \lambda(E) λ ( E ) 是S ( E ) S(E) S ( E ) 的直因子(II, § 3, no. 7,推论5到命题7)。
当余代数 E 满足条件或命题 2 时,称其为共交换的。
(5) It is immediate that the cogebra A (no. 1, Example 1) and the cogebra A ( X ) A^{(X)} A ( X ) (II, § 11, no. 1, Example 4) are cocommutative. 由no. 1的公式(5)可知余代数S ( M ) S(M) S ( M ) 是互交换的。 最后,对于 A-代数 B 使得 A-模 B 是射影的,且有限生成有性质,且余代数 B ∗ B^* B ∗ (no. 1, 例 3) 是可交换的,则 B 是可交换的充分必要;对于(使用 A-模 B 及其双数 (II, § 2, no. 7) 的规范标识),这是因为图表 (14) 的交换律通过转置等价于表示 B (§ 1, no. 3) 的交换律的图表。
引用了 3 · 被以下引用 5 引用了 II § 2. 。 模线性映射。二元性 , III § 1. 。 代数 , 例
被以下引用 § 11. 。 余代数、乘积多重线性形式、内部乘积和对偶 , 习题 1, § 11 , 例 , 例 , LIE IX § 6. 。集成紧李群
E → c E ⊗ A E ↓ γ ⊗ 1 E A ⊗ A E
\begin{array}{ccc}
E & \xrightarrow{c} & E \otimes_A E \\
& & \downarrow \gamma \otimes 1_E \\
& & A \otimes_A E
\end{array}
E c E ⊗ A E ↓ γ ⊗ 1 E A ⊗ A E
h ′ h' h ′
E → c E ⊗ A E ↓ 1 E ⊗ γ E ⊗ A A
\begin{array}{ccc}
E & \xrightarrow{c} & E \otimes_A E \\
& & \downarrow 1_E \otimes \gamma \\
& & E \otimes_A A
\end{array}
E c E ⊗ A E ↓ 1 E ⊗ γ E ⊗ A A
h ′ ′ h'' h ′′
其中c : E → E ⊗ A E c: E \to E \otimes_A E c : E → E ⊗ A E 是余积和h ′ h' h ′ 和h ′ ′ h'' h ′′ 典范同构
(II, § 3, no. 4,命题4)。 *HomA _A A (E, B) 的 *单位 则为线性映射 x ↦ \mapsto ↦ γ ( x ) 1 \gamma(x)1 γ ( x ) 1 (其中 1 表示 B 的单位元)。
令 γ \gamma γ 为线性形式,在 E 渲染图表 (16) 上可交换。设 B 为单位元 1、η : A → B \eta:A \to B η : A → B 典范映射和 v = η ∘ γ v = \eta \circ \gamma v = η ∘ γ 元素且 A-代数 C = HomA _A A (E, B) 的单位A-代数。对于每个元素 u ∈ C u \in C u ∈ C ,u v uv uv 是复合映射
(17) E → c E ⊗ E → 1 E ⊗ γ E ⊗ A → u ⊗ η B ⊗ B → m B .
\text{(17)} \quad E \xrightarrow{c} E \otimes E \xrightarrow{1_E \otimes \gamma} E \otimes A \xrightarrow{u \otimes \eta} B \otimes B \xrightarrow{m} B.
(17) E c E ⊗ E 1 E ⊗ γ E ⊗ A u ⊗ η B ⊗ B m B .
然后u v = m ∘ ( u ⊗ η ) ∘ h ′ ′ = u uv = m \circ (u \otimes \eta) \circ h'' = u uv = m ∘ ( u ⊗ η ) ∘ h ′′ = u 。同样可以证明v u = u vu = u v u = u ,因此v v v 是C的单位元。相反,让A-模 A ⊕ \oplus ⊕ E 被赋予单位代数结构,使得( a , x ) ( a ′ , x ′ ) = ( a a ′ , a x ′ + a ′ x ) (a, x)(a', x') = (aa', ax' + a'x) ( a , x ) ( a ′ , x ′ ) = ( a a ′ , a x ′ + a ′ x ) 代表A中的a , a ′ a, a' a , a ′ 和E中的x , x ′ x, x' x , x ′ 。令B表示由此定义的A-代数,并令C为A-代数坎A _A A (E,B)。假设C是单位的,并令e : x ↦ ( γ ( x ) , λ ( x ) ) e:x \mapsto (\gamma(x), \lambda(x)) e : x ↦ ( γ ( x ) , λ ( x )) 为其单位元(其中γ ( x ) ∈ A \gamma(x) \in A γ ( x ) ∈ A 和λ ( x ) ∈ E \lambda(x) \in E λ ( x ) ∈ E )。另一方面,令 f f f 为 C 的元素 x ↦ ( 0 , x ) x \mapsto (0, x) x ↦ ( 0 , x ) 。 直接的计算可知f e fe f e 为元素
x ↦ ( 0 , ( h ′ ′ ) − 1 ( ( 1 E ⊗ γ ) ( c ( x ) ) ) )
x \mapsto (0, (h'')^{-1}((1_E \otimes \gamma)(c(x))))
x ↦ ( 0 , ( h ′′ ) − 1 (( 1 E ⊗ γ ) ( c ( x ))))
C。 条件f e = f fe = f f e = f 蕴含(16)的第二个图表的交换律,类似地可以看出条件e f = f ef = f e f = f 蕴涵(16)的第一个图表的交换律。
线性形式γ \gamma γ 在E渲染图表(16)上交换称为余代数E的*余单位*。余代数承认*至多一个*余单位:因为它是代数HomA _A A (E,A)的单位元。 余代数与余单位称为 counital 。
(6) 恒等映射是余代数A中的余单位;在余代数 A( X ) ^{(X)} ( X ) (no. 1, 例 4 ) 线性形式 γ \gamma γ ,使得所有x ∈ X x \in X x ∈ X 的γ ( e x ) = 1 \gamma(e_x) = 1 γ ( e x ) = 1 为余单位。在余代数 T(M)(分别为 S(M)、Λ ( M ) \Lambda(M) Λ ( M ) )线性形式 γ \gamma γ ,使得 γ ( 1 ) = 1 \gamma(1) = 1 γ ( 1 ) = 1 和 γ ( z ) = 0 \gamma(z) = 0 γ ( z ) = 0 对于 z z z 在 T n ( M ) T^n(M) T n ( M ) (分别为 S n ( M ) S^n(M) S n ( M ) 、Λ n ( M ) \Lambda^n(M) Λ n ( M ) ) n ≥ 1 n \geq 1 n ≥ 1 是余单位。最后,令 B 为 A-代数,它是有限生成的射影 A-模,并且有单位元 e e e ;那么余代数 B* (no. 1, 例 3 ) 线性形式 γ : x ∗ ↦ ⟨ e , x ∗ ⟩ \gamma: x^* \mapsto \langle e, x^* \rangle γ : x ∗ ↦ ⟨ e , x ∗ ⟩ 是余单位,因为这个形式只是 A 的 A-线性映射 η e : ξ ↦ ξ e \eta_e: \xi \mapsto \xi e η e : ξ ↦ ξ e 的转置到 B 并通过转置图表 (16) 的交换律源自图表,它表达(使用η e \eta_e η e )e e e 是B (§ 1, no. 3)的单位元;同样的论点还表明,相反,如果余代数 B* 承认 B 的余单位 γ \gamma γ 、γ \gamma γ 定义单位元 e = t γ ( 1 ) e = t_\gamma(1) e = t γ ( 1 ) 的转置。
引用了 2 · 被以下引用 3 引用了 III § 1. 。 代数 , 例
被以下引用 习题 23, § 11 , 例 , 例
设E为余代数,承认余单位γ \gamma γ ,并假设E中存在元素 e,使得γ ( e ) = 1 \gamma(e) = 1 γ ( e ) = 1 ;则 E 是子 A 模块 Ae 的直和和 E γ = K e r ( γ ) E_{\gamma} = \mathrm{Ker}(\gamma) E γ = Ker ( γ ) 和
被以下引用 2 被以下引用 注 , 命题 5
(18) { c ( e ) ≡ e ⊗ e ( m o d E γ ⊗ E γ ) c ( x ) ≡ x ⊗ e + e ⊗ x ( m o d E γ ⊗ E γ ) for all x ∈ E γ .
\text{(18)} \quad \begin{cases}
c(e) \equiv e \otimes e \pmod{E_{\gamma} \otimes E_{\gamma}} \\
c(x) \equiv x \otimes e + e \otimes x \pmod{E_{\gamma} \otimes E_{\gamma}} & \text{for all } x \in E_{\gamma}.
\end{cases}
(18) { c ( e ) ≡ e ⊗ e ( mod E γ ⊗ E γ ) c ( x ) ≡ x ⊗ e + e ⊗ x ( mod E γ ⊗ E γ ) for all x ∈ E γ .
第一个断言是直接的,因为γ ( x − γ ( x ) e ) = 0 \gamma(x - \gamma(x)e) = 0 γ ( x − γ ( x ) e ) = 0 和关系γ ( α e ) = 0 \gamma(\alpha e) = 0 γ ( α e ) = 0 意味着α = 0 \alpha = 0 α = 0 。设c ( e ) = ∑ i s i ⊗ t i c(e) = \sum_i s_i \otimes t_i c ( e ) = ∑ i s i ⊗ t i ,这样
e = ∑ i γ ( s i ) t i = ∑ i γ ( t i ) s i
e = \sum_i \gamma(s_i)t_i = \sum_i \gamma(t_i)s_i
e = i ∑ γ ( s i ) t i = i ∑ γ ( t i ) s i 由 (16) 和
1 = γ ( e ) = ∑ i γ ( s i ) γ ( t i ) 1 = \gamma(e) = \sum_i \gamma(s_i)\gamma(t_i) 1 = γ ( e ) = ∑ i γ ( s i ) γ ( t i ) 。因此
∑ i ( s i − γ ( s i ) e ) ⊗ ( t i − γ ( t i ) e ) = ∑ i s i ⊗ t i − ∑ i e ⊗ γ ( s i ) t i − ∑ i γ ( t i ) s i ⊗ e + ∑ i γ ( s i ) e ⊗ γ ( t i ) e
\sum_i (s_i - \gamma(s_i)e) \otimes (t_i - \gamma(t_i)e) = \sum_i s_i \otimes t_i - \sum_i e \otimes \gamma(s_i)t_i \\
- \sum_i \gamma(t_i)s_i \otimes e \\
+ \sum_i \gamma(s_i)e \otimes \gamma(t_i)e
i ∑ ( s i − γ ( s i ) e ) ⊗ ( t i − γ ( t i ) e ) = i ∑ s i ⊗ t i − i ∑ e ⊗ γ ( s i ) t i − i ∑ γ ( t i ) s i ⊗ e + i ∑ γ ( s i ) e ⊗ γ ( t i ) e 根据上面的关系,就是
c ( e ) − e ⊗ e c(e) - e \otimes e c ( e ) − e ⊗ e ;因此这证明了(18)的第一个关系。另一方面,
E ⊗ E E \otimes E E ⊗ E 的分解为直和
A ( e ⊗ e ) ⊕ ( ( A e ) ⊗ E γ ) ⊕ ( E γ ⊗ ( A e ) ) ⊕ ( E γ ⊗ E γ )
A(e \otimes e) \oplus ((Ae) \otimes E_\gamma) \oplus (E_\gamma \otimes (Ae)) \oplus (E_\gamma \otimes E_\gamma)
A ( e ⊗ e ) ⊕ (( A e ) ⊗ E γ ) ⊕ ( E γ ⊗ ( A e )) ⊕ ( E γ ⊗ E γ ) 允许我们写,对于
x ∈ E γ x \in E_\gamma x ∈ E γ ,
c ( x ) = λ ( e ⊗ e ) + ( e ⊗ y ) + z ⊗ e ) + u c(x) = \lambda(e \otimes e) + (e \otimes y) + z \otimes e) + u c ( x ) = λ ( e ⊗ e ) + ( e ⊗ y ) + z ⊗ e ) + u ,其中
u = ∑ j v j ⊗ w j , y , z u = \sum_j v_j \otimes w_j, y, z u = ∑ j v j ⊗ w j , y , z 以及
v j v_j v j 和
w j w_j w j 属于到
E γ E_\gamma E γ 。 余单位
γ \gamma γ 的定义则给出
x = λ e + y = λ e + z x = \lambda e + y = \lambda e + z x = λ e + y = λ e + z ,并且作为
γ ( x ) = 0 \gamma(x) = 0 γ ( x ) = 0 ,必然
λ = 0 , x = y = z \lambda = 0, x = y = z λ = 0 , x = y = z ,从而(18)的第二个关系。
3. 余代数型 N 的性能
(ii) 进一步假设存在元素e ∈ E e \in E e ∈ E 使得E 0 = A e E_0 = Ae E 0 = A e 和γ ( e ) = 1 \gamma(e) = 1 γ ( e ) = 1 。那么γ \gamma γ 的核E γ E_\gamma E γ 等于E + = ∑ n ≥ 1 E n E_+ = \sum_{n \geq 1} E_n E + = ∑ n ≥ 1 E n 、c ( e ) = e ⊗ e c(e) = e \otimes e c ( e ) = e ⊗ e 并且
c ( x ) ≡ x ⊗ e + e ⊗ x ( mod. E + ⊗ E + )
c(x) \equiv x \otimes e + e \otimes x \ (\text{mod. } E_+ \otimes E_+)
c ( x ) ≡ x ⊗ e + e ⊗ x ( mod. E + ⊗ E + ) 对于所有人 x ∈ E + x \in E_+ x ∈ E + 。
(i) 足以验证γ ( x ) = 0 \gamma(x) = 0 γ ( x ) = 0 对于x ∈ E n x \in E_n x ∈ E n ,对于所有n ≥ 1 n \geq 1 n ≥ 1 。由于 c c c 是次数 0 的分级同态,
c ( x ) = ∑ 0 ≤ j ≤ n ( ∑ i y i j ⊗ z i , n − j )
c(x) = \sum_{0 \leq j \leq n} \left( \sum_i y_{ij} \otimes z_{i, n-j} \right)
c ( x ) = 0 ≤ j ≤ n ∑ ( i ∑ y ij ⊗ z i , n − j )
对于所有j j j ,使得E j E_j E j 中有0 ≤ j ≤ n 0 \leq j \leq n 0 ≤ j ≤ n 、y i j y_{ij} y ij 和z i j z_{ij} z ij ; 应用 (16) (no. 2) 我们得到
x = ∑ 0 ≤ j ≤ n ( ∑ i γ ( y i j ) z i , n − j ) = ∑ 0 ≤ j ≤ n ( ∑ i γ ( z i , n − j ) y i j ) ,
x = \sum_{0 \leq j \leq n} \left( \sum_i \gamma(y_{ij}) z_{i, n-j} \right) = \sum_{0 \leq j \leq n} \left( \sum_i \gamma(z_{i, n-j}) y_{ij} \right),
x = 0 ≤ j ≤ n ∑ ( i ∑ γ ( y ij ) z i , n − j ) = 0 ≤ j ≤ n ∑ ( i ∑ γ ( z i , n − j ) y ij ) ,
从而,将次数 0 和次数 n n n 两侧的分量相等
x = ∑ i γ ( y i 0 ) z i n = ∑ i γ ( z i 0 ) y i n
x = \sum_i \gamma(y_{i0}) z_{in} = \sum_i \gamma(z_{i0}) y_{in}
x = i ∑ γ ( y i 0 ) z in = i ∑ γ ( z i 0 ) y in
0 = ∑ i γ ( y i n ) z i 0 = ∑ i γ ( z i n ) y i 0
0 = \sum_i \gamma(y_{in}) z_{i0} = \sum_i \gamma(z_{in}) y_{i0}
0 = i ∑ γ ( y in ) z i 0 = i ∑ γ ( z in ) y i 0
因此γ ( x ) = ∑ i γ ( y i n ) γ ( z i 0 ) = γ ( 0 ) = 0 \gamma(x) = \sum_i \gamma(y_{in}) \gamma(z_{i0}) = \gamma(0) = 0 γ ( x ) = ∑ i γ ( y in ) γ ( z i 0 ) = γ ( 0 ) = 0 。
(ii) 由于K e r ( γ ) \mathrm{Ker}(\gamma) Ker ( γ ) 和E + E_+ E + 都是A e = E 0 Ae = E_0 A e = E 0 和E + ⊂ K e r ( γ ) E_+ \subset \mathrm{Ker}(\gamma) E + ⊂ Ker ( γ ) 的补充子A模块(i),E + = K e r ( γ ) E_+ = \mathrm{Ker}(\gamma) E + = Ker ( γ ) (II, § 1, no. 8,注1);另一个断言是从命题 4 of no. 2开始的。
令 E 为 A 上的分级余代数。在阶中,对于每个可交换的 A-代数 B,通过平凡的毕业,型 Z H o m g r A ( E , B ) \mathbf{Z} \mathrm{Homgr}_A(E, B) Z Homgr A ( E , B ) (no. 2) 的分级 A-代数是反交换的 (§ 4, no. 9, 定义 7),如果 σ g \sigma_g σ g 表示 A-模 E ⊗ A E E \otimes_A E E ⊗ A E 中的自同构,则满足
引用了 2 · 被以下引用 1 引用了 定义 7, III § 4 , 命题 2
被以下引用 § 11. 。 余代数、乘积多重线性形式、内部乘积和对偶
σ g ( x p ⊗ x q ) = ( − 1 ) p q x q ⊗ x p
\sigma_g(x_p \otimes x_q) = (-1)^{pq} x_q \otimes x_p
σ g ( x p ⊗ x q ) = ( − 1 ) pq x q ⊗ x p
对于 x p ∈ E p , x q ∈ E q x_p \in E_p, x_q \in E_q x p ∈ E p , x q ∈ E q ,*其中 p 和 q 是 N \mathbf{N} N 、图表中的任意元素*
E ↘ c ↙ c E ⊗ A E → σ g E ⊗ A E
\begin{array}{ccc}
E & & \\
& \searrow^c & \swarrow^c \\
E \otimes_A E & \xrightarrow{\sigma_g} & E \otimes_A E
\end{array}
E E ⊗ A E ↘ c σ g ↙ c E ⊗ A E
可交换。
证明类似于 no. 2 的命题 2。
当分级余代数 E 满足条件或命题 6 时,称为*反交换*。
紧随no. 1的公式 (8),对于每A-模 M,分级的余代数⋀ ( M ) \bigwedge(M) ⋀ ( M ) 是*反交换的*。
4. Bigebras 和 ske-bigebras
(1) A-代数 E 是结合律且单位。
(2) A-代数 E 是共联想和共体的。 (3) 余积 c : E \to E \otimes A E 是分级代数 E 的同态到分级代数 E \otimes_A E* (或 分级代数 E^g \otimes A E* (cf. § 4, no. 7))。 (4) E 的余单位 γ \gamma γ 是代数 E 分级为代数 A 的同态(具有普通分级),因此,如果 e 表示 A-代数 E 的单位元,则γ ( e ) = 1 \gamma(e) = 1 γ ( e ) = 1 。
如果 E 是一个分级的 bigebra,其分级是*琐碎的*,则 E 被简单地称为*bigebra*。如果底层代数是可交换的(或者如果底层余代数是可交换的),则分级大数称为可交换的(或可共交换的);如果底层分级代数是反交换的(或者如果底层分级余代数是反交换的),则倾斜分级的 bigebra 被称为反交换的(或者反交换的)。
从定义 3 和 no. 2、命题 5 可以得出,对于分级 bigebra 或倾斜分级 bigebra E,
c ( e ) = e ⊗ e c ( x ) ≡ x ⊗ e + e ⊗ x ( mod. E + ⊗ E + ) for x ∈ E + = ⨁ n ≥ 1 E n .
c(e) = e \otimes e \\
c(x) \equiv x \otimes e + e \otimes x (\text{mod. } E_+ \otimes E_+) \quad \text{for } x \in E_+ = \bigoplus_{n \geq 1} E_n.
c ( e ) = e ⊗ e c ( x ) ≡ x ⊗ e + e ⊗ x ( mod. E + ⊗ E + ) for x ∈ E + = n ≥ 1 ⨁ E n .
如果 E 和 F 是两个分级 bigebra(分别是两个倾斜分级 bigebra),则映射 ϕ : E → F \phi : E \to F ϕ : E → F 称为 分级 bigebra 态射 (分别是 倾斜分级 bigebra 态射 ),如果: (1) ϕ \phi ϕ 是分级代数态射(因此E的映射单位元到F的单位元); (2) ϕ \phi ϕ 是分级的余代数态射,因此,如果 γ \gamma γ 和 γ ′ \gamma' γ ′ 分别是 E 和 F 的余单位,则γ = γ ′ ∘ ϕ \gamma = \gamma' \circ \phi γ = γ ′ ∘ ϕ 。
(1) 令 S 为具有单位元素 u 的幺半群,使得 A 上的幺半群 S 的代数 E = A ( S ) E = A^{(S)} E = A ( S ) 承认单位元 e u e_u e u (§ 2, no. 6);另一方面,E 具有规范的共关联共交换 A-代数结构,其中余单位 γ \gamma γ 使得 γ ( e s ) = 1 \gamma(e_s) = 1 γ ( e s ) = 1 对于所有 s ∈ S s \in S s ∈ S (no. 1、例 4 和 no. 2、例 4, 5 和 6)。 公式c ( e s ) = e s ⊗ e s c(e_s) = e_s \otimes e_s c ( e s ) = e s ⊗ e s 给出余积也立即表明c是代数同态。因此,在 E 和 E 上定义了*共交换大数* 结构,其中结构被称为幺半群 S 在 A* 上的*大数数。
如果 T 是另一个幺半群,其中单位元 v、f : S → T f : S \to T f : S → T 同态,使得 f ( u ) = v f(u) = v f ( u ) = v 和 f ( A ) : A ( S ) → A ( T ) f_{(A)} : A^{(S)} \to A^{(T)} f ( A ) : A ( S ) → A ( T ) A-代数同态源自 f f f (§ 2, no. 6),则立即验证: f ( A ) f_{(A)} f ( A ) 是一个 bigebra 同态 。
(2) 设M为A-模。在 S(M) 定义上定义的分级 A-代数 (§ 6, no. 1) 和分级 A-cogebra (no. 1, 例 6) 结构在此集合上*可交换共交换分级大数* 结构;因为我们已经看到 (no. 1, 例 6) S(M) 上的余积是 代数 同态并且从余单位 γ \gamma γ (no. 2, 例 6) 的定义得出结论γ ( 1 ) = 1 \gamma(1) = 1 γ ( 1 ) = 1 γ \gamma γ 是 E 到 A 的代数同态。
(3) 设M为A-模。 We see as in Example 2 that the graded A-algebra (§ 7, no. 1) and graded A-cogebra (no. 1, Example 7) structures on ⋀ ( M ) \bigwedge(M) ⋀ ( M ) define on this set an anticommutative anticocommutative skew graded bigebra structure.
引用了 5 引用了 例 , III § 2. 。 例 / 代数 , III § 6. 。对称代数 , 例 , III § 7. 。外观代数
5. 分级对偶 T ( M ) ∗ g r T(M)^{*gr} T ( M ) ∗ g r 、S ( M ) ∗ g r S(M)^{*gr} S ( M ) ∗ g r 和 ⋀ ( M ) ∗ g r \bigwedge(M)^{*gr} ⋀ ( M ) ∗ g r
从现在开始,我们返回章对代数的一般约定,因此将假设(除非否则提及)是结合和单位的。
设M为A-模; T ( M ) T(M) T ( M ) (no. 1, 例 5), S ( M ) S(M) S ( M ) (no. 1, 例 6) 和⋀ ( M ) \bigwedge(M) ⋀ ( M ) (no. 1, 例 7) 上定义的分级A-代数结构允许我们定义规范地对分级双打T ( M ) ∗ g r T(M)^{*gr} T ( M ) ∗ g r 、S ( M ) ∗ g r S(M)^{*gr} S ( M ) ∗ g r 和⋀ ( M ) ∗ g r \bigwedge(M)^{*gr} ⋀ ( M ) ∗ g r *分级代数*结构或型N,凭借no. 2、命题1和3以及关于分级双打毕业的惯例模(no. 1)。此外,分级的代数S ( M ) ∗ g r S(M)^{*gr} S ( M ) ∗ g r 是*可交换的*(no. 2、命题2和例5),而分级的代数⋀ ( M ) ∗ g r \bigwedge(M)^{*gr} ⋀ ( M ) ∗ g r 是*反交换的*(no. 3、命题6和例)。在 ⋀ ( M ) ∗ g r \bigwedge(M)^{*gr} ⋀ ( M ) ∗ g r 次数 1 中的每个元素都是零平方 ;这样元素与 M 上的线性形式 f f f 等价,其平方是 M 2 M^2 M 2 上的交错的双线性形式 f ∧ f f \wedge f f ∧ f ,使得
( f ∧ f ) ( x , y ) = f ( x ) f ( y ) − f ( y ) f ( x )
(f \wedge f)(x, y) = f(x) f(y) - f(y) f(x)
( f ∧ f ) ( x , y ) = f ( x ) f ( y ) − f ( y ) f ( x )
(no. 2,例3)。
令 N 为 M 到 N 的另一个 A-模和 u u u A-线性映射。我们知道 u u u 定义规范分级代数同态
{ T ( u ) : T ( M ) → T ( N ) S ( u ) : S ( M ) → S ( N ) ⋀ ( u ) : ⋀ ( M ) → ⋀ ( N )
\begin{cases}
T(u): T(M) \to T(N) \\
S(u): S(M) \to S(N) \\
\bigwedge(u): \bigwedge(M) \to \bigwedge(N)
\end{cases}
⎩ ⎨ ⎧ T ( u ) : T ( M ) → T ( N ) S ( u ) : S ( M ) → S ( N ) ⋀ ( u ) : ⋀ ( M ) → ⋀ ( N )
(§ 5, no. 2、§ 6, no. 2 和 § 7, no. 2)。立即在no. 1的公式(3)中验证T ( u ) T(u) T ( u ) 也是*余代数态射*。另一方面,如果Δ M \Delta_M Δ M (或Δ N \Delta_N Δ N )表示对角线映射M → M × M M \to M \times M M → M × M (或N → N × N N \to N \times N N → N × N ),则有关系( u × u ) ∘ Δ M = Δ N ∘ u (u \times u) \circ \Delta_M = \Delta_N \circ u ( u × u ) ∘ Δ M = Δ N ∘ u ;由此可见 S ( u × u ) ∘ S ( Δ M ) = S ( Δ N ) ∘ S ( u ) S(u \times u) \circ S(\Delta_M) = S(\Delta_N) \circ S(u) S ( u × u ) ∘ S ( Δ M ) = S ( Δ N ) ∘ S ( u )
(分别Λ ( u × u ) ∘ Λ ( Δ M ) = Λ ( Δ N ) ∘ Λ ( u ) \Lambda(u \times u) \circ \Lambda(\Delta_M) = \Lambda(\Delta_N) \circ \Lambda(u) Λ ( u × u ) ∘ Λ ( Δ M ) = Λ ( Δ N ) ∘ Λ ( u ) )。
在S ( M ) S(M) S ( M ) 和Λ ( M ) \Lambda(M) Λ ( M ) (no. 1、例 6和7)中使用余积的定义以及典范同构的函子特征标
S ( M × M ) → S ( M ) ⊗ A S ( M )
S(M \times M) \to S(M) \otimes_A S(M)
S ( M × M ) → S ( M ) ⊗ A S ( M )
和Λ ( M × M ) → Λ ( M ) g ⊗ A Λ ( M ) \Lambda(M \times M) \to \Lambda(M)^{\text{g}} \otimes_A \Lambda(M) Λ ( M × M ) → Λ ( M ) g ⊗ A Λ ( M ) ,可以看出S ( u ) S(u) S ( u ) 和Λ ( u ) \Lambda(u) Λ ( u ) 也是*余代数态射*†(因此在这种情况下是*bigebra*态射)。紧接着,同态 (23) 的*分级转置* (II, § 11, no. 6)
t T ( u ) : T ( N ) ∗ g r → T ( M ) ∗ g r t S ( u ) : S ( N ) ∗ g r → S ( M ) ∗ g r t Λ ( u ) : Λ ( N ) ∗ g r → Λ ( M ) ∗ g r
\begin{align*}
tT(u): T(N)^{*gr} &\to T(M)^{*gr} \\
tS(u): S(N)^{*gr} &\to S(M)^{*gr} \\
t\Lambda(u): \Lambda(N)^{*gr} &\to \Lambda(M)^{*gr}
\end{align*}
tT ( u ) : T ( N ) ∗ g r tS ( u ) : S ( N ) ∗ g r t Λ ( u ) : Λ ( N ) ∗ g r → T ( M ) ∗ g r → S ( M ) ∗ g r → Λ ( M ) ∗ g r
评分为代数同态 。
我们现在注,M M M 的对偶M ∗ M^* M ∗ 被识别为T ( M ) ∗ g r T(M)^{*gr} T ( M ) ∗ g r 中次数1的元素的子模(分别为S ( M ) ∗ g r S(M)^{*gr} S ( M ) ∗ g r ,Λ ( M ) ∗ g r \Lambda(M)^{*gr} Λ ( M ) ∗ g r )。因此,从张量代数 (§ 5, no. 1) 的泛性质和对称代数 (§ 6, no. 1) 的泛性质可以得出,*存在且仅存在一个分级的代数同态*
θ T : T ( M ∗ ) → T ( M ) ∗ g r
\theta_T: T(M^*) \to T(M)^{*gr}
θ T : T ( M ∗ ) → T ( M ) ∗ g r
其中扩展典范嵌入 M ∗ → T ( M ) ∗ g r M^* \to T(M)^{*gr} M ∗ → T ( M ) ∗ g r ,*只有一个评分为代数同态*
θ S : S ( M ∗ ) → S ( M ) ∗ g r
\theta_S: S(M^*) \to S(M)^{*gr}
θ S : S ( M ∗ ) → S ( M ) ∗ g r
其中扩展典范嵌入 M ∗ → S ( M ) ∗ g r M^* \to S(M)^{*gr} M ∗ → S ( M ) ∗ g r 。另一方面,代数到Λ ( M ) ∗ g r \Lambda(M)^{*gr} Λ ( M ) ∗ g r *相反*的M ∗ M^* M ∗ 的典范嵌入使得M ∗ M^* M ∗ 的每个元素的平方是零;因此 (§ 7, no. 1, 命题 1) 存在且仅有一个分级代数同态
θ Λ : Λ ( M ∗ ) → ( Λ ( M ) ∗ g r ) 0
\theta_\Lambda: \Lambda(M^*) \to (\Lambda(M)^{*gr})^0
θ Λ : Λ ( M ∗ ) → ( Λ ( M ) ∗ g r ) 0
其中扩展典范嵌入 M ∗ → Λ ( M ) ∗ g r M^* \to \Lambda(M)^{*gr} M ∗ → Λ ( M ) ∗ g r .‡ 这些同态
† 这也是从 no. 1 的公式 (5) 和 (9) 得出的。 ‡ 为了计算方便,将单射扩展到同态到反代数到Λ ( M ) ∗ g r \Lambda(M)^{*gr} Λ ( M ) ∗ g r ,而不是同态到Λ ( M ) ∗ g r \Lambda(M)^{*gr} Λ ( M ) ∗ g r 。
是函数式的:对于例,对于每个A A A -模块同态u : M → N u : M \to N u : M → N ,图表
T ( N ∗ ) → T ( t u ) T ( M ∗ ) θ T ↓ θ T ↓ T ( N ) ∗ g r → t T ( n ) T ( M ) ∗ g r
\begin{array}{ccc}
T(N^*) & \xrightarrow{T(tu)} & T(M^*) \\
\theta_T \downarrow & & \theta_T \downarrow \\
T(N)^{*gr} & \xrightarrow{t_{T(n)}} & T(M)^{*gr}
\end{array}
T ( N ∗ ) θ T ↓ T ( N ) ∗ g r T ( t u ) t T ( n ) T ( M ∗ ) θ T ↓ T ( M ) ∗ g r
是可交换的,从泛性质 of 张量代数 (§ 5, no. 1) 立即如下; θ S \theta_S θ S 和 θ ∧ \theta_\wedge θ ∧ 有类似的交换律图表。
我们将显式地找到同态 θ T , θ S \theta_T, \theta_S θ T , θ S 和 θ ∧ \theta_\wedge θ ∧ 。为此,我们更一般地考虑A A A -cogebra E E E 与余积c c c 和定义通过n n n 上的归纳,对于n ≥ 2 n \geq 2 n ≥ 2 ,线性映射c n c_n c n 的E E E 由 c 2 = c c_2 = c c 2 = c 变为 E ⊗ n E^{\otimes n} E ⊗ n 并且
c n = ( c n − 1 ⊗ 1 E ) ∘ c .
c_n = (c_{n-1} \otimes 1_E) \circ c.
c n = ( c n − 1 ⊗ 1 E ) ∘ c . 另一方面,我们用 m n : A ⊗ n → A m_n : A^{\otimes n} \to A m n : A ⊗ n → A 表示规范的线性映射,使得 m n ( ξ 1 ⊗ ξ 2 ⊗ ⋯ ⊗ ξ n ) = ξ 1 ξ 2 ⋯ ξ n m_n(\xi_1 \otimes \xi_2 \otimes \cdots \otimes \xi_n) = \xi_1 \xi_2 \cdots \xi_n m n ( ξ 1 ⊗ ξ 2 ⊗ ⋯ ⊗ ξ n ) = ξ 1 ξ 2 ⋯ ξ n 和注,对于 n ≥ 2 n \geq 2 n ≥ 2 , m n = m ∘ ( m n − 1 ⊗ 1 A )
m_n = m \circ (m_{n-1} \otimes 1_A)
m n = m ∘ ( m n − 1 ⊗ 1 A ) 写m = m 2 m = m_2 m = m 2 。有了这个记号:
(i) 在结合律代数 E ∗ = H o m A ( E , A ) E^* = \mathrm{Hom}_A(E, A) E ∗ = Hom A ( E , A ) 中,次数 1 的 n n n 元素 u 1 , u 2 , … , u n u_1, u_2, \ldots, u_n u 1 , u 2 , … , u n 的乘积由下式给出
u 1 u 2 … u n = m n ∘ ( u 1 ⊗ u 2 ⊗ ⋯ ⊗ u n ) ∘ c n .
u_1 u_2 \ldots u_n = m_n \circ (u_1 \otimes u_2 \otimes \cdots \otimes u_n) \circ c_n.
u 1 u 2 … u n = m n ∘ ( u 1 ⊗ u 2 ⊗ ⋯ ⊗ u n ) ∘ c n . (ii)
还假设余代数 E E E 已评分。然后,在分级联想代数E ∗ g r = H o m g r A ( E , A ) E^{*gr} = \mathrm{Homgr}_A(E, A) E ∗ g r = Homgr A ( E , A ) 中,次数1的n n n 元素u 1 , u 2 , … , u n u_1, u_2, \ldots, u_n u 1 , u 2 , … , u n 的乘积由 给出
u 1 u 2 … u n = m n ∘ ( u 1 ⊗ u 2 ⊗ ⋯ ⊗ u n ) ∘ δ n
u_1 u_2 \ldots u_n = m_n \circ (u_1 \otimes u_2 \otimes \cdots \otimes u_n) \circ \delta_n
u 1 u 2 … u n = m n ∘ ( u 1 ⊗ u 2 ⊗ ⋯ ⊗ u n ) ∘ δ n *其中
δ n : E → E ⊗ n \delta_n : E \to E^{\otimes n} δ n : E → E ⊗ n 是线性映射,其中映射每个
x ∈ E x \in E x ∈ E 到多次
( 1 , 1 , … , 1 ) (1, 1, \ldots, 1) ( 1 , 1 , … , 1 ) 的
c n ( x ) c_n(x) c n ( x ) 的分量。
引用了 2 引用了 II § 3. 。 张量积 , II § 4. 。 关系张量积和同态模之间
公式 (26) 只是E ∗ E^* E ∗ 中乘积的定义对于n = 2 n = 2 n = 2 ;为了通过 n n n 上的归纳证明这一点,请观察
u 1 u 2 … u n
u_1 u_2 \ldots u_n
u 1 u 2 … u n = m ∘ ( ( u 1 u 2 … u n − 1 ) ⊗ u n ) ∘ c
= m \circ ((u_1 u_2 \ldots u_{n-1}) \otimes u_n) \circ c
= m ∘ (( u 1 u 2 … u n − 1 ) ⊗ u n ) ∘ c = m ∘ ( ( m n − 1 ∘ ( u 1 ⊗ u 2 ⊗ ⋯ ⊗ u n − 1 ) ∘ c n − 1 ) ⊗ u n ) ∘ c
= m \circ ((m_{n-1} \circ (u_1 \otimes u_2 \otimes \cdots \otimes u_{n-1}) \circ c_{n-1}) \otimes u_n) \circ c
= m ∘ (( m n − 1 ∘ ( u 1 ⊗ u 2 ⊗ ⋯ ⊗ u n − 1 ) ∘ c n − 1 ) ⊗ u n ) ∘ c = m ∘ ( m n − 1 ⊗ 1 A ) ∘ ( u 1 ⊗ u 2 ⊗ ⋯ ⊗ u n − 1 ⊗ u n ) ∘ ( c n − 1 ⊗ 1 E ) ∘ c
= m \circ (m_{n-1} \otimes 1_A) \circ (u_1 \otimes u_2 \otimes \cdots \otimes u_{n-1} \otimes u_n) \circ (c_{n-1} \otimes 1_E) \circ c
= m ∘ ( m n − 1 ⊗ 1 A ) ∘ ( u 1 ⊗ u 2 ⊗ ⋯ ⊗ u n − 1 ⊗ u n ) ∘ ( c n − 1 ⊗ 1 E ) ∘ c = m n ∘ ( u 1 ⊗ u 2 ⊗ ⋯ ⊗ u n ) ∘ c n
= m_n \circ (u_1 \otimes u_2 \otimes \cdots \otimes u_n) \circ c_n
= m n ∘ ( u 1 ⊗ u 2 ⊗ ⋯ ⊗ u n ) ∘ c n 凭借 (24), (25), II, § 3, no. 3, 公式 (5) 和关系
u n = 1 A ∘ u n ∘ 1 E ∗ .
u_n = 1_A \circ u_n \circ 1_{E^*}.
u n = 1 A ∘ u n ∘ 1 E ∗ .
当 E 分级且元素 u i ∈ E ∗ g r u_i \in E^{*gr} u i ∈ E ∗ g r 次数 1 均质时,则通过定义得到*均质* 元素 x i ∈ E x_i \in E x i ∈ E ,
( u 1 ⊗ u 2 ⊗ ⋯ ⊗ u n ) ( x 1 ⊗ x 2 ⊗ ⋯ ⊗ x n ) = 0
(u_1 \otimes u_2 \otimes \cdots \otimes u_n)(x_1 \otimes x_2 \otimes \cdots \otimes x_n) = 0
( u 1 ⊗ u 2 ⊗ ⋯ ⊗ u n ) ( x 1 ⊗ x 2 ⊗ ⋯ ⊗ x n ) = 0
除非所有 x i x_i x i 都是次数 1, 从而公式 (27)。
由no. 1和公式(24)的公式(3)、(5)和(7)可知,当E取三个等级余代数T ( M ) \mathbf{T}(M) T ( M ) 、S ( M ) \mathbf{S}(M) S ( M ) 和Λ ( M ) \mathbf{\Lambda}(M) Λ ( M ) 之一时,我们分别由归纳得到n n n (使用余积是次数 0的分级同态这一事实),对于M中的x 1 , x 2 , … , x n x_1, x_2, \ldots, x_n x 1 , x 2 , … , x n :
当E = T ( M ) E = \mathbf{T}(M) E = T ( M ) 时,
δ n ( x 1 x 2 ⋯ x n ) = x 1 ⊗ x 2 ⊗ ⋯ ⊗ x n
\delta_n(x_1 x_2 \cdots x_n) = x_1 \otimes x_2 \otimes \cdots \otimes x_n
δ n ( x 1 x 2 ⋯ x n ) = x 1 ⊗ x 2 ⊗ ⋯ ⊗ x n
当E = S ( M ) E = \mathbf{S}(M) E = S ( M ) 时,
δ n ( x 1 x 2 ⋯ x n ) = ∑ σ ∈ S n x σ ( 1 ) ⊗ x σ ( 2 ) ⊗ ⋯ ⊗ x σ ( n )
\delta_n(x_1 x_2 \cdots x_n) = \sum_{\sigma \in \mathfrak{S}_n} x_{\sigma(1)} \otimes x_{\sigma(2)} \otimes \cdots \otimes x_{\sigma(n)}
δ n ( x 1 x 2 ⋯ x n ) = σ ∈ S n ∑ x σ ( 1 ) ⊗ x σ ( 2 ) ⊗ ⋯ ⊗ x σ ( n )
当E = Λ ( M ) E = \mathbf{\Lambda}(M) E = Λ ( M ) 时,
δ n ( x 1 x 2 ⋯ x n ) = ∑ σ ∈ S n ε σ ⋅ x σ ( 1 ) ⊗ x σ ( 2 ) ⊗ ⋯ ⊗ x σ ( n ) .
\delta_n(x_1 x_2 \cdots x_n) = \sum_{\sigma \in \mathfrak{S}_n} \varepsilon_\sigma \cdot x_{\sigma(1)} \otimes x_{\sigma(2)} \otimes \cdots \otimes x_{\sigma(n)}.
δ n ( x 1 x 2 ⋯ x n ) = σ ∈ S n ∑ ε σ ⋅ x σ ( 1 ) ⊗ x σ ( 2 ) ⊗ ⋯ ⊗ x σ ( n ) .
当E = Λ ( M ) E = \mathbf{\Lambda}(M) E = Λ ( M ) 时,对于例,满足注,即表达式中
c n ( x 1 x 2 ⋯ x n ) = ( c n − 1 ⊗ 1 E ) ( ∑ ( − 1 ) v ( x i 1 … x i p ) ⊗ ( x j 1 … x j n − p ) )
c_n(x_1 x_2 \cdots x_n) = (c_{n-1} \otimes 1_E) \left( \sum (-1)^v (x_{i_1} \ldots x_{i_p}) \otimes (x_{j_1} \ldots x_{j_{n-p}}) \right)
c n ( x 1 x 2 ⋯ x n ) = ( c n − 1 ⊗ 1 E ) ( ∑ ( − 1 ) v ( x i 1 … x i p ) ⊗ ( x j 1 … x j n − p ) ) 由 no. 1 的公式 (8) 产生,唯一可以给出多次
( 1 , 1 , … , 1 ) (1, 1, \ldots, 1) ( 1 , 1 , … , 1 ) 的项的项是
n − p = 1 n - p = 1 n − p = 1 的那些,因此
δ n ( x 1 x 2 ⋯ x n )
\delta_n(x_1 x_2 \cdots x_n)
δ n ( x 1 x 2 ⋯ x n ) 是和中多次
( 1 , 1 , … , 1 ) (1, 1, \ldots, 1) ( 1 , 1 , … , 1 ) 的项
∑ i = 1 n ( − 1 ) n − i c n − 1 ( x 1 … x i − 1 x i + 1 … x n ) ⊗ x i
\sum_{i=1}^n (-1)^{n-i} c_{n-1}(x_1 \ldots x_{i-1} x_{i+1} \ldots x_n) \otimes x_i
i = 1 ∑ n ( − 1 ) n − i c n − 1 ( x 1 … x i − 1 x i + 1 … x n ) ⊗ x i 而这个项必然等于
∑ i = 1 n ( − 1 ) n − i δ n − 1 ( x 1 … x i − 1 x i + 1 … x n ) ⊗ x i ,
\sum_{i=1}^n (-1)^{n-i} \delta_{n-1}(x_1 \ldots x_{i-1} x_{i+1} \ldots x_n) \otimes x_i,
i = 1 ∑ n ( − 1 ) n − i δ n − 1 ( x 1 … x i − 1 x i + 1 … x n ) ⊗ x i , 从而归纳假设的结果。
在 n n n 线性形式 x 1 ∗ , x 2 ∗ , … , x n ∗ x_1^*, x_2^*, \ldots, x_n^* x 1 ∗ , x 2 ∗ , … , x n ∗ M ∗ M^* M ∗ 的 T ( M ) ∗ g r \mathbf{T}(M)^{*gr} T ( M ) ∗ g r 中使用引理 1、乘积由下式给出
⟨ x 1 ∗ x 2 ∗ … x n ∗ , x 1 x 2 … x n ⟩ = ∏ i = 1 n ⟨ x i ∗ , x i ⟩
\langle x_1^* x_2^* \ldots x_n^*, x_1 x_2 \ldots x_n \rangle = \prod_{i=1}^n \langle x_i^*, x_i \rangle
⟨ x 1 ∗ x 2 ∗ … x n ∗ , x 1 x 2 … x n ⟩ = i = 1 ∏ n ⟨ x i ∗ , x i ⟩ 对于
x i ∈ M x_i \in M x i ∈ M (
1 ≤ i ≤ n 1 \leq i \leq n 1 ≤ i ≤ n );
S ( M ) ∗ g r \mathbf{S}(M)^{*gr} S ( M ) ∗ g r 中的
n n n 形式中的乘积由下式给出
⟨ x 1 ∗ x 2 ∗ … x n ∗ , x 1 x 2 … x n ⟩ = ∑ σ ∈ S n ( ∏ i = 1 n ⟨ x σ ( i ) ∗ , x i ⟩ ) ;
\langle x_1^* x_2^* \ldots x_n^*, x_1 x_2 \ldots x_n \rangle = \sum_{\sigma \in \mathfrak{S}_n} \left( \prod_{i=1}^n \langle x_{\sigma(i)}^*, x_i \rangle \right);
⟨ x 1 ∗ x 2 ∗ … x n ∗ , x 1 x 2 … x n ⟩ = σ ∈ S n ∑ ( i = 1 ∏ n ⟨ x σ ( i ) ∗ , x i ⟩ ) ;
最后,⋀ ( M ) ∗ g r \bigwedge(M)^{*gr} ⋀ ( M ) ∗ g r 中的形式中的乘积由下式给出
⟨ x 1 ∗ x 1 ∗ … x n ∗ , x 1 x 2 … x n ⟩ = det ( ⟨ x i ∗ , x j ⟩ ) .
\langle x_1^* x_1^* \ldots x_n^*, x_1 x_2 \ldots x_n \rangle = \det(\langle x_i^*, x_j \rangle).
⟨ x 1 ∗ x 1 ∗ … x n ∗ , x 1 x 2 … x n ⟩ = det (⟨ x i ∗ , x j ⟩) . 对于这三种情况,我们分别有
θ T ( x 1 ∗ ⊗ x 2 ∗ ⊗ … ⊗ x n ∗ ) = x 1 ∗ x 2 ∗ … x n ∗
\theta_T(x_1^* \otimes x_2^* \otimes \ldots \otimes x_n^*) = x_1^* x_2^* \ldots x_n^*
θ T ( x 1 ∗ ⊗ x 2 ∗ ⊗ … ⊗ x n ∗ ) = x 1 ∗ x 2 ∗ … x n ∗ θ S ( x 1 ∗ x 2 ∗ … x n ∗ ) = x 1 ∗ x 2 ∗ … x n ∗
\theta_S(x_1^* x_2^* \ldots x_n^*) = x_1^* x_2^* \ldots x_n^*
θ S ( x 1 ∗ x 2 ∗ … x n ∗ ) = x 1 ∗ x 2 ∗ … x n ∗ θ Λ ( x 1 ∗ ∧ x 2 ∗ ∧ ⋯ ∧ x n ∗ ) = x n ∗ x n − 1 ∗ … x 1 ∗ = ( − 1 ) n ( n − 1 ) / 2 x 1 ∗ x 2 ∗ … x n ∗
\theta_\Lambda(x_1^* \wedge x_2^* \wedge \cdots \wedge x_n^*) = x_n^* x_{n-1}^* \ldots x_1^* = (-1)^{n(n-1)/2} x_1^* x_2^* \ldots x_n^*
θ Λ ( x 1 ∗ ∧ x 2 ∗ ∧ ⋯ ∧ x n ∗ ) = x n ∗ x n − 1 ∗ … x 1 ∗ = ( − 1 ) n ( n − 1 ) /2 x 1 ∗ x 2 ∗ … x n ∗ 因此我们从 (28), (29) 和 (30) 关系推出
( 28 b i s ) ⟨ θ T ( x 1 ∗ ⊗ x 2 ∗ ⊗ ⋯ ⊗ x n ∗ ) , x 1 ⊗ x 2 ⊗ ⋯ ⊗ x n ⟩ = ∏ i = 1 n ⟨ x i ∗ , x i ⟩ (28\ \mathrm{bis})\quad \langle \theta_T(x_1^* \otimes x_2^* \otimes \cdots \otimes x_n^*), x_1 \otimes x_2 \otimes \cdots \otimes x_n \rangle = \prod_{i=1}^n \langle x_i^*, x_i \rangle ( 28 bis ) ⟨ θ T ( x 1 ∗ ⊗ x 2 ∗ ⊗ ⋯ ⊗ x n ∗ ) , x 1 ⊗ x 2 ⊗ ⋯ ⊗ x n ⟩ = i = 1 ∏ n ⟨ x i ∗ , x i ⟩ (其他字
θ T \theta_T θ T 仅限于
T 2 ( M ∗ ) T^2(M^*) T 2 ( M ∗ ) 只是II, § 4, no. 4的典范同态)
( 29 b i s ) ⟨ θ S ( x 1 ∗ x 2 ∗ … x n ∗ ) , x 1 x 2 … x n ⟩ = ∑ σ ∈ S n ( ∏ i = 1 n ⟨ x σ ( i ) ∗ , x i ⟩ ) (29\ \mathrm{bis})\quad \langle \theta_S(x_1^* x_2^* \ldots x_n^*), x_1 x_2 \ldots x_n \rangle = \sum_{\sigma \in S_n} \left( \prod_{i=1}^n \langle x_{\sigma(i)}^*, x_i \rangle \right) ( 29 bis ) ⟨ θ S ( x 1 ∗ x 2 ∗ … x n ∗ ) , x 1 x 2 … x n ⟩ = σ ∈ S n ∑ ( i = 1 ∏ n ⟨ x σ ( i ) ∗ , x i ⟩ ) ( 30 b i s ) ⟨ θ Λ ( x 1 ∗ ∧ x 2 ∗ ∧ ⋯ ∧ x n ∗ ) , x 1 ∧ x 2 ∧ ⋯ ∧ x n ⟩ (30\ \mathrm{bis})\quad \langle \theta_\Lambda(x_1^* \wedge x_2^* \wedge \cdots \wedge x_n^*), x_1 \wedge x_2 \wedge \cdots \wedge x_n \rangle ( 30 bis ) ⟨ θ Λ ( x 1 ∗ ∧ x 2 ∗ ∧ ⋯ ∧ x n ∗ ) , x 1 ∧ x 2 ∧ ⋯ ∧ x n ⟩ = ( − 1 ) n ( n − 1 ) / 2 det ( ⟨ x i ∗ , x j ⟩ ) .
= (-1)^{n(n-1)/2} \det(\langle x_i^*, x_j \rangle).
= ( − 1 ) n ( n − 1 ) /2 det (⟨ x i ∗ , x j ⟩) .
设 M 为有限生成的射影 A-模。那么典范同态 θ T : T ( M ∗ ) → T ( M ) ∗ g r \theta_T : T(M^*) \to T(M)^{*gr} θ T : T ( M ∗ ) → T ( M ) ∗ g r 和 θ Λ : ⋀ ( M ∗ ) → ( ⋀ ( M ) ∗ g r ) 0 \theta_\Lambda : \bigwedge(M^*) \to (\bigwedge(M)^{*gr})^0 θ Λ : ⋀ ( M ∗ ) → ( ⋀ ( M ) ∗ g r ) 0 是双射的。此外,分级对偶 ⋀ ( M ) ∗ g r \bigwedge(M)^{*gr} ⋀ ( M ) ∗ g r 等于 A-模 ⋀ ( M ) \bigwedge(M) ⋀ ( M ) 的对偶 ⋀ ( M ) ∗ \bigwedge(M)^* ⋀ ( M ) ∗ 。
引用了 3 · 被以下引用 4 引用了 II § 10. 。 矩阵 , 定理 1, III § 5 , 定理 1, III § 7
被以下引用 引理 2 , 注 , 命题 2 , 命题 8
首先假设 M 有一个*有限基* ( e i ) 1 ≤ i ≤ m (e_i)_{1 \leq i \leq m} ( e i ) 1 ≤ i ≤ m ,并令 ( e i ∗ ) 1 ≤ i ≤ m (e_i^*)_{1 \leq i \leq m} ( e i ∗ ) 1 ≤ i ≤ m 为 M ∗ M^* M ∗ (II, § 10, no. 4) 的对偶基。 公式 (28 bis) 表明,对于 N \mathbf{N} N 区间 [ 1 , m ] [1, m] [ 1 , m ] 的 n 元素中的每一个有限序列 s = ( j k ) 1 ≤ k ≤ n s = (j_k)_{1 \leq k \leq n} s = ( j k ) 1 ≤ k ≤ n ,
θ T ( e j 1 ∗ ⊗ ⋯ ⊗ e j n ∗ )
\theta_T(e_{j_1}^* \otimes \cdots \otimes e_{j_n}^*)
θ T ( e j 1 ∗ ⊗ ⋯ ⊗ e j n ∗ ) 是
( T n ( M ) ) ∗ (T^n(M))^* ( T n ( M ) ) ∗ 的基中的指标元素,*对偶*到
e s = e j 1 ⊗ ⋯ ⊗ e j n e_s = e_{j_1} \otimes \cdots \otimes e_{j_n} e s = e j 1 ⊗ ⋯ ⊗ e j n 的
T n ( M ) T^n(M) T n ( M ) 由……组成的基(§ 5, no. 5,定理1)。因此
θ T \theta_T θ T 是双射的。
类似地,公式(30之二)表明,对于[ 1 , m ] [1, m] [ 1 , m ] 的每个有限子集 H,其中n为元素,( − 1 ) n ( n − 1 ) / 2 θ Λ ( e H ∗ ) (-1)^{n(n-1)/2} \theta_\Lambda(e_H^*) ( − 1 ) n ( n − 1 ) /2 θ Λ ( e H ∗ ) (§ 7, no. 8的记号,定理 1)是指标 H的元素 ( ⋀ n ( M ) ) ∗ (\bigwedge^n(M))^* ( ⋀ n ( M ) ) ∗ 的基,*对偶的*到⋀ n ( M ) \bigwedge^n(M) ⋀ n ( M ) 由……组成的基 e H e_H e H 。因此 θ Λ \theta_\Lambda θ Λ 是双射的。
现在仅假设 M 是有限生成且射影的;则 M 是有限生成的自由A-模 L 的直因子,因此存在两个
A-线性映射M → j L → p M M \xrightarrow{j} L \xrightarrow{p} M M j L p M ,其中合成是恒等式l M l_M l M 。我们推导出交换律图表
T ( M ∗ ) → T ( t j ) T ( L ∗ ) θ T ↓ θ T ↓ T ( M ) ∗ g r → t T ( j ) T ( L ) ∗ g r
\begin{array}{ccc}
T(M^*) & \xrightarrow{T(tj)} & T(L^*) \\
\theta_T \downarrow & & \theta_T \downarrow \\
T(M)^{*gr} & \xrightarrow{tT(j)} & T(L)^{*gr}
\end{array}
T ( M ∗ ) θ T ↓ T ( M ) ∗ g r T ( t j ) tT ( j ) T ( L ∗ ) θ T ↓ T ( L ) ∗ g r
T ( L ∗ ) → T ( t p ) T ( M ∗ ) θ T ↓ θ T ↓ T ( L ) ∗ g r → t T ( p ) T ( M ) ∗ g r
\begin{array}{ccc}
T(L^*) & \xrightarrow{T(tp)} & T(M^*) \\
\theta_T \downarrow & & \theta_T \downarrow \\
T(L)^{*gr} & \xrightarrow{tT(p)} & T(M)^{*gr}
\end{array}
T ( L ∗ ) θ T ↓ T ( L ) ∗ g r T ( tp ) tT ( p ) T ( M ∗ ) θ T ↓ T ( M ) ∗ g r
以及类似的交换律图表,其中 T T T 被 Λ \Lambda Λ 替代。然后从以下引理得出命题:
X → u Y → v X f ↓ g ↓ f ↓ X ′ → u ′ Y ′ → v ′ X ′
\begin{array}{ccccc}
X & \xrightarrow{u} & Y & \xrightarrow{v} & X \\
f \downarrow & & g \downarrow & & f \downarrow \\
X' & \xrightarrow{u'} & Y' & \xrightarrow{v'} & X'
\end{array}
X f ↓ X ′ u u ′ Y g ↓ Y ′ v v ′ X f ↓ X ′
是集合和映射的可交换图表,使得v ∘ u v \circ u v ∘ u 和v ′ ∘ u ′ v' \circ u' v ′ ∘ u ′ 分别是X X X 和X ′ X' X ′ 的恒等映射。那么,如果 g g g 是单射(或满射、或双射),则 f f f 也是。
u u u 是单射,因为 v ∘ u v \circ u v ∘ u 是单射,因此,如果 g g g 是单射,则 u ′ ∘ f = g ∘ u u' \circ f = g \circ u u ′ ∘ f = g ∘ u 是单射,因此 f f f 是单射。类似地,v ′ v' v ′ 是满射,因为 v ′ ∘ u ′ v' \circ u' v ′ ∘ u ′ 是;因此,如果 g g g 是满射,则 f ∘ v = v ′ ∘ g f \circ v = v' \circ g f ∘ v = v ′ ∘ g 是满射,因此 f f f 是满射。
命题 7 的最后一个断言源自Λ ( M ) \Lambda(M) Λ ( M ) 则为有限生成A-模(§ 7, no. 3、命题 6 和II, § 11, no. 6、注)。
现在,我们研究当 M M M 是*射影且有限生成*时,关于同态 θ S \theta_S θ S 可以说些什么。首先假设M M M 承认有限的基( e i ) 1 ≤ i ≤ m (e_i)_{1 \leq i \leq m} ( e i ) 1 ≤ i ≤ m 。在记号中,章A-模S n ( M ) S^n(M) S n ( M ) 的开头承认元素e α e^\alpha e α 的家庭为基,使得∣ α ∣ = n |\alpha| = n ∣ α ∣ = n 。让u α u_\alpha u α (对于∣ α ∣ = n |\alpha| = n ∣ α ∣ = n )表示指标α \alpha α 中的元素在( S n ( M ) ) ∗ (S^n(M))^* ( S n ( M ) ) ∗ 的基*对偶*到( e α ) (e^\alpha) ( e α ) 。 元素u α u_\alpha u α ,对于α ∈ N m \alpha \in \mathbf{N}^m α ∈ N m ,因此代数S ( M ) ∗ g r S(M)^{*gr} S ( M ) ∗ g r 的形式基,我们将明确获得这个基的乘法表。我们写
u α u β = ∑ γ ∈ N m a α β γ u γ with a α β γ ∈ A .
u_\alpha u_\beta = \sum_{\gamma \in \mathbf{N}^m} a_{\alpha \beta \gamma} u_\gamma \quad \text{with } a_{\alpha \beta \gamma} \in A.
u α u β = γ ∈ N m ∑ a α β γ u γ with a α β γ ∈ A .
然后定义
a α β γ = ⟨ u α u β , e γ ⟩ = m ( ( u α ⊗ u β ) ( c ( e γ ) ) ) ,
a_{\alpha \beta \gamma} = \langle u_\alpha u_\beta, e^\gamma \rangle = m((u_\alpha \otimes u_\beta)(c(e^\gamma))),
a α β γ = ⟨ u α u β , e γ ⟩ = m (( u α ⊗ u β ) ( c ( e γ ))) ,
其中A A A 和c c c 上的m : A ⊗ A → A m : A \otimes A \to A m : A ⊗ A → A 定义乘法是S ( M ) S(M) S ( M ) 的余积。在其他字中,a α β γ a_{\alpha \beta \gamma} a α β γ 就是将c ( e γ ) c(e^\gamma) c ( e γ ) 写成e ξ ⊗ e η e^\xi \otimes e^\eta e ξ ⊗ e η 的S ( M ) ⊗ S ( M ) S(M) \otimes S(M) S ( M ) ⊗ S ( M ) 由……组成基项时e α ⊗ e β e^\alpha \otimes e^\beta e α ⊗ e β 的系数,其中ξ \xi ξ 和η \eta η 贯穿N m \mathbf{N}^m N m 。但由于c c c 是代数同态,
c ( e γ ) = ∏ i = 1 m ( c ( e i ) ) r i = ∏ i = 1 m ( e i ⊗ 1 + 1 ⊗ e i ) r i
c(e^\gamma) = \prod_{i=1}^m (c(e_i))^{r_i} = \prod_{i=1}^m (e_i \otimes 1 + 1 \otimes e_i)^{r_i}
c ( e γ ) = i = 1 ∏ m ( c ( e i ) ) r i = i = 1 ∏ m ( e i ⊗ 1 + 1 ⊗ e i ) r i
由公式 (4) 共 no. 1;这给出了
(31)
c ( e γ ) = ∑ ξ + η = γ ( ξ , η ) e ξ ⊗ e η
c(e^\gamma) = \sum_{\xi + \eta = \gamma} (\xi, \eta) e^\xi \otimes e^\eta
c ( e γ ) = ξ + η = γ ∑ ( ξ , η ) e ξ ⊗ e η 我们写的地方
(32)
( ( ξ , η ) ) = ∏ i = 1 n ( ξ i + η i ) ! ξ i ! η i ! (cf. § 10, no. 4, formula (18)) .
((\xi, \eta)) = \prod_{i=1}^n \frac{(\xi_i + \eta_i)!}{\xi_i! \eta_i!} \quad \text{(cf. § 10, no. 4, formula (18))}.
(( ξ , η )) = i = 1 ∏ n ξ i ! η i ! ( ξ i + η i )! (cf. § 10, no. 4, formula (18)) . 因此我们得到乘法表
(33)
u α u β = ( ( α , β ) ) u α + β .
u_\alpha u_\beta = ((\alpha, \beta)) u_{\alpha + \beta}.
u α u β = (( α , β )) u α + β . 另一方面,如果
( e i ∗ ) 1 ≤ i ≤ m (e_i^*)_{1 \leq i \leq m} ( e i ∗ ) 1 ≤ i ≤ m 是
M ∗ M^* M ∗ 的基,对
( e i ) (e_i) ( e i ) ,则从公式(29之二)得出,对于所有
α ∈ N m \alpha \in \mathbf{N}^m α ∈ N m ,
(34)
θ S ( e ∗ α ) = α ! u α
\theta_S(e^{*\alpha}) = \alpha! u_\alpha
θ S ( e ∗ α ) = α ! u α 在记号中,共 § 6, no. 6。因此,同态
θ S \theta_S θ S 是双射当且仅当
α ! u α \alpha! u_\alpha α ! u α 形式是
S ( M ) ∗ g r S(M)^{*gr} S ( M ) ∗ g r 的*基*,或者元素
α ! 1 \alpha! 1 α ! 1 是*可逆的*。
θ S : S ( M ∗ ) → S ( M ) ∗ g r
\theta_S : S(M^*) \to S(M)^{*gr}
θ S : S ( M ∗ ) → S ( M ) ∗ g r 是双射的。
当M M M 是有限生成且自由时,它相当于证明;我们使用引理 2 从这种情况过渡到一般情况,如命题 7 的证明所示。
6. 内部乘积:代数的案例
设E = ⨁ p ≥ 0 E p E = \bigoplus_{p \geq 0} E_p E = ⨁ p ≥ 0 E p 为型N \mathbf{N} N 的*分级A-代数*,P为型Z \mathbf{Z} Z 的A-模分级;对于每个 同质 元素 x ∈ E p x \in E_p x ∈ E p ,x 的*左* 乘法是 E 的 A-线性映射 e ( x ) e(x) e ( x ) 自身,其 * 分级为次数 p*。对于每个元素 u ∈ H o m g r A ( E , P ) u \in \mathrm{Homgr}_A(E, P) u ∈ Homgr A ( E , P ) ,u 与 x* 的*右内部乘积(用 u ⊥ x u \perp x u ⊥ x 表示)是 H o m g r A ( E , P ) \mathrm{Homgr}_A(E, P) Homgr A ( E , P ) 的元素 u ∘ e ( x ) u \circ e(x) u ∘ e ( x ) 。我们还写 ( i ( x ) ) ( u ) = u ⊥ x (i(x))(u) = u \perp x ( i ( x )) ( u ) = u ⊥ x ,我们看到 i ( x ) i(x) i ( x ) 是分级 A-模 H o m g r A ( E , P ) \mathrm{Homgr}_A(E, P) Homgr A ( E , P ) 的次数 p 的分级自同态。如果现在x = ∑ p ≥ 0 x p x = \sum_{p \geq 0} x_p x = ∑ p ≥ 0 x p 是E的任意元素(x p ∈ E p x_p \in E_p x p ∈ E p 代表所有p ≥ 0 p \geq 0 p ≥ 0 ,x p = 0 x_p = 0 x p = 0 ,除了p p p 的值的有限数),我们写为i ( x ) = ∑ p = 0 ∞ i ( x p ) i(x) = \sum_{p=0}^\infty i(x_p) i ( x ) = ∑ p = 0 ∞ i ( x p ) ,因此自同态共A-模H o m g r A ( E , P ) \mathrm{Homgr}_A(E, P) Homgr A ( E , P ) 。
要记住表达式 u ⊥ x u \perp x u ⊥ x 中的哪个元素对另一个“操作”,请观察对 u “操作”的元素 x 放置在 ⊥ \perp ⊥ 中水平线的自由端。
对于x , y x, y x , y 同质,代数E的*结合性*转到关系e ( x y ) = e ( x ) ∘ e ( y ) e(xy) = e(x) \circ e(y) e ( x y ) = e ( x ) ∘ e ( y ) ; 从而,由 i ( x ) i(x) i ( x ) 的定义,
i ( x y ) = i ( y ) ∘ i ( x )
i(xy) = i(y) \circ i(x)
i ( x y ) = i ( y ) ∘ i ( x )
首先对于 x , y x, y x , y 齐次,然后通过线性,对于 E 中的*任意* x , y x, y x , y ;这也可以写成
( u ⊥ x ) ⊥ y = u ⊥ ( x y )
(u \perp x) \perp y = u \perp (xy)
( u ⊥ x ) ⊥ y = u ⊥ ( x y )
对于 E 中的 x , y x, y x , y 和 u ∈ H o m g r A ( E , P ) u \in \mathrm{Homgr}_A(E, P) u ∈ Homgr A ( E , P ) ;另一方面,显然i ( 1 ) i(1) i ( 1 ) 是恒等映射(因为这是从e ( 1 ) = 1 E e(1) = 1_E e ( 1 ) = 1 E 得出的)并且x ↦ i ( x ) x \mapsto i(x) x ↦ i ( x ) 是*A线性*,可以看出合成( x , u ) ↦ u ⊥ x (x, u) \mapsto u \perp x ( x , u ) ↦ u ⊥ x (x ∈ E , u ∈ H o m g r A ( E , P ) x \in E, u \in \mathrm{Homgr}_A(E, P) x ∈ E , u ∈ Homgr A ( E , P ) )定义的外法则, 加法,H o m g r A ( E , P ) \mathrm{Homgr}_A(E, P) Homgr A ( E , P ) 上的*右 E 模块* 结构。
特别是,我们考虑情况 P = A P = A P = A ,H o m g r A ( E , P ) \mathrm{Homgr}_A(E, P) Homgr A ( E , P ) 在这种情况下是 E E E 的*分级对偶* E ∗ g r E^{*gr} E ∗ g r ;那么i ( x ) i(x) i ( x ) 是A A A 线性映射e ( x ) e(x) e ( x ) (II, § 11, no. 6)的*分级转置*,在其他字中,对于E E E 、u ∈ E ∗ g r u \in E^{*gr} u ∈ E ∗ g r 中的所有x , y x, y x , y ,
⟨ u ⊔ x , y ⟩ = ⟨ u , x y ⟩ .
\langle u \sqcup x, y \rangle = \langle u, xy \rangle.
⟨ u ⊔ x , y ⟩ = ⟨ u , x y ⟩ .
根据段落开头的约定,注,如果x ∈ E p x \in E_p x ∈ E p ,则i ( x ) i(x) i ( x ) 是E ∗ g r E^{*gr} E ∗ g r 次数 − p -p − p 的自同态。
对于每个齐次元素x ∈ E p x \in E_p x ∈ E p ,x x x 的*右*乘法类似地由e ′ ( x ) e'(x) e ′ ( x ) 和H o m g r A ( E , P ) \mathrm{Homgr}_A(E, P) Homgr A ( E , P ) 的元素u ∘ e ′ ( x ) u \circ e'(x) u ∘ e ′ ( x ) 表示,称为u的x*的*左内部乘积, x ⊔ u x \sqcup u x ⊔ u ;我们写 i ′ ( x ) = x ⊔ u i'(x) = x \sqcup u i ′ ( x ) = x ⊔ u 和 i ′ ( x ) i'(x) i ′ ( x ) 因此是自同态 H o m g r A ( E , P ) \mathrm{Homgr}_A(E, P) Homgr A ( E , P ) 次数 p p p ;如上所述,这个定义可以扩展到x x x 是E E E 的任意元素的情况。在这个例子中e ′ ( x y ) = e ′ ( y ) e ′ ( x ) e'(xy) = e'(y)e'(x) e ′ ( x y ) = e ′ ( y ) e ′ ( x ) ,
i ′ ( x y ) = i ′ ( x ) ∘ i ′ ( y )
i'(xy) = i'(x) \circ i'(y)
i ′ ( x y ) = i ′ ( x ) ∘ i ′ ( y )
也可以写成
x ⊔ ( y ⊔ u ) = ( x y ) ⊔ u
x \sqcup (y \sqcup u) = (xy) \sqcup u
x ⊔ ( y ⊔ u ) = ( x y ) ⊔ u
并显示合成( x , u ) ↦ x ⊔ u (x, u) \mapsto x \sqcup u ( x , u ) ↦ x ⊔ u 定义的外法则,以及加法,H o m g r A ( E , P ) \mathrm{Homgr}_A(E, P) Homgr A ( E , P ) 上的*左E模块*结构。另一方面,E E E 的结合性意味着e ( x ) ∘ e ′ ( y ) = e ′ ( y ) ∘ e ( x ) e(x) \circ e'(y) = e'(y) \circ e(x) e ( x ) ∘ e ′ ( y ) = e ′ ( y ) ∘ e ( x ) 对于x , y x, y x , y 齐次于E E E 、从而关系
( y ⊔ u ) ⊔ x = y ⊔ ( u ⊔ x )
(y \sqcup u) \sqcup x = y \sqcup (u \sqcup x)
( y ⊔ u ) ⊔ x = y ⊔ ( u ⊔ x )
这样 H o m g r A ( E , P ) \mathrm{Homgr}_A(E, P) Homgr A ( E , P ) 定义上的合成的两个外法则在此集合上有 (E, E) -*双模* 结构 (II, § 1, no. 14)。
当我们取P = A P = A P = A 时,i ′ ( x ) i'(x) i ′ ( x ) 就是e ′ ( x ) e'(x) e ′ ( x ) 的分级转置;在其他字中,对于 E E E 、u ∈ E ∗ g r u \in E^{*gr} u ∈ E ∗ g r 中的所有 x , y x, y x , y ,
⟨ y , x ⊔ u ⟩ = ⟨ y x , u ⟩ .
\langle y, x \sqcup u \rangle = \langle yx, u \rangle.
⟨ y , x ⊔ u ⟩ = ⟨ y x , u ⟩ .
当分级的代数E E E 是*可交换的*时,显然是u ⊔ x = x ⊔ u u \sqcup x = x \sqcup u u ⊔ x = x ⊔ u 。当E E E 是*反交换*且P = A P = A P = A 时,则对于x ∈ E p x \in E_p x ∈ E p 、y ∈ E r y \in E_r y ∈ E r 和u ∈ E q ∗ u \in E_q^* u ∈ E q ∗ 、y x = ( − 1 ) p r x y yx = (-1)^{pr} xy y x = ( − 1 ) p r x y 、从而,由(37)和(41)得出⟨ u ⊔ x , y ⟩ = ( − 1 ) p r ⟨ y , x ⊔ u ⟩ \langle u \sqcup x, y \rangle = (-1)^{pr} \langle y, x \sqcup u \rangle ⟨ u ⊔ x , y ⟩ = ( − 1 ) p r ⟨ y , x ⊔ u ⟩ 。但由于这个关系的两边除r = q − p r = q - p r = q − p 外都是零,
x ⊔ u = ( − 1 ) p ( q − p ) u ⊔ x .
x \sqcup u = (-1)^{p(q-p)} u \sqcup x.
x ⊔ u = ( − 1 ) p ( q − p ) u ⊔ x .
令 F F F 为另一个分级的 A A A -代数,并且 ϕ : E → F \phi : E \to F ϕ : E → F 为分级代数的 A A A 同态;那么ϕ ~ = H o m ( ϕ , 1 P ) : H o m g r A ( F , P ) → H o m g r A ( E , P ) \tilde{\phi} = \mathrm{Hom}(\phi, 1_P) : \mathrm{Homgr}_A(F, P) \to \mathrm{Homgr}_A(E, P) ϕ ~ = Hom ( ϕ , 1 P ) : Homgr A ( F , P ) → Homgr A ( E , P ) 是次数0的分级A A A 同态;由定义,为E E E 和u ∈ H o m g r A ( F , P ) u \in \mathrm{Homgr}_A(F, P) u ∈ Homgr A ( F , P ) 中的x , y x, y x , y
( ϕ ~ ( u ⊔ ϕ ( x ) ) ) ( y ) = ( u ⊔ ϕ ( x ) ) ( ϕ ( y ) ) = u ( ϕ ( x ) ϕ ( y ) ) = u ( ϕ ( x y ) ) = ( ϕ ~ ( u ) ) ( x y ) = ( ϕ ~ ( u ) ⊔ x ) ( y )
\begin{align*}
(\tilde{\phi}(u \sqcup \phi(x)))(y) &= (u \sqcup \phi(x))(\phi(y)) \\
&= u(\phi(x)\phi(y)) = u(\phi(xy)) = (\tilde{\phi}(u))(xy) = (\tilde{\phi}(u) \sqcup x)(y)
\end{align*}
( ϕ ~ ( u ⊔ ϕ ( x ))) ( y ) = ( u ⊔ ϕ ( x )) ( ϕ ( y )) = u ( ϕ ( x ) ϕ ( y )) = u ( ϕ ( x y )) = ( ϕ ~ ( u )) ( x y ) = ( ϕ ~ ( u ) ⊔ x ) ( y )
或者也
ϕ ~ ( u ⊔ ϕ ( x ) ) = ϕ ~ ( u ) ⊔ x
\tilde{\phi}(u \sqcup \phi(x)) = \tilde{\phi}(u) \sqcup x
ϕ ~ ( u ⊔ ϕ ( x )) = ϕ ~ ( u ) ⊔ x
和类似地
ϕ ~ ( ϕ ( x ) ⊔ u ) = x ⊔ ϕ ~ ( u ) .
\tilde{\phi}(\phi(x) \sqcup u) = x \sqcup \tilde{\phi}(u).
ϕ ~ ( ϕ ( x ) ⊔ u ) = x ⊔ ϕ ~ ( u ) .
在其他字中,当 Homgr_A(F, P) 通过环同态 ϕ : E → F \phi : E \to F ϕ : E → F 被视为 (E, E)-双模时,可以看出 ϕ ~ \tilde{\phi} ϕ ~ 是 (E, E)-双模同态 (或者也是 (F, F)-双模的 E 同态Homgr_A(F, P) 转换为 (E, E)-双模 Homgr_A(E, P))。
特别地,当E是代数T(M)、S(M)或A-模M和P A-模的分级代数T(M)、S(M)或⋀ ( M ) \bigwedge(M) ⋀ ( M ) 之一时,可以应用以上内容(具有普通分级)。为了显式地找到由此获得的双模结构,Homgr_A(T(M), P)(分别为Homgr_A(S(M), P)、分别为Homgr_A(⋀ ( M ) \bigwedge(M) ⋀ ( M ) , P))的次数 − n -n − n 的注和元素用*n线性映射*(分别为。 M n M^n M n 到 P 的 对称 n 线性映射*,分别为 交错的 n 线性映射 )。足以表达乘积
f ⊔ ( x 1 ⊗ x 2 ⊗ ⋯ ⊗ x p )
f \sqcup (x_1 \otimes x_2 \otimes \cdots \otimes x_p)
f ⊔ ( x 1 ⊗ x 2 ⊗ ⋯ ⊗ x p )
(分别f ⊔ ( x 1 x 2 … x p ) f \sqcup (x_1 x_2 \ldots x_p) f ⊔ ( x 1 x 2 … x p ) ),分别。 f ⊔ ( x 1 ∧ x 2 ∧ ⋯ ∧ x p ) f \sqcup (x_1 \wedge x_2 \wedge \cdots \wedge x_p) f ⊔ ( x 1 ∧ x 2 ∧ ⋯ ∧ x p ) )对于M的元素的每个有限序列( x i ) 1 ≤ i ≤ p (x_i)_{1 \leq i \leq p} ( x i ) 1 ≤ i ≤ p 以及左侧内部乘积的类似物。从定义可以立即得出
f ⊔ ( x 1 ⊗ x 2 ⊗ ⋯ ⊗ x p ) = ( x 1 ⊗ x 2 ⊗ ⋯ ⊗ x p ) ⊔ f = 0
f \sqcup (x_1 \otimes x_2 \otimes \cdots \otimes x_p) = (x_1 \otimes x_2 \otimes \cdots \otimes x_p) \sqcup f = 0
f ⊔ ( x 1 ⊗ x 2 ⊗ ⋯ ⊗ x p ) = ( x 1 ⊗ x 2 ⊗ ⋯ ⊗ x p ) ⊔ f = 0
if* p > n p > n p > n and that, for p ≤ n p \leq n p ≤ n , f ⊔ ( x 1 ⊗ x 2 ⊗ ⋯ ⊗ x p ) f \sqcup (x_1 \otimes x_2 \otimes \cdots \otimes x_p) f ⊔ ( x 1 ⊗ x 2 ⊗ ⋯ ⊗ x p ) (resp.
( x 1 ⊗ x 2 ⊗ ⋯ ⊗ x p ) ⊔ f )
(x_1 \otimes x_2 \otimes \cdots \otimes x_p) \sqcup f)
( x 1 ⊗ x 2 ⊗ ⋯ ⊗ x p ) ⊔ f )
是 (n - p) -线性映射,定义为
{ ( f ⊔ ( x 1 ⊗ x 2 ⊗ ⋯ ⊗ x p ) ) ( y 1 , … , y n − p ) = f ( x 1 , … , x p , y 1 , … , y n − p ) ( ( x 1 ⊗ x 2 ⊗ ⋯ ⊗ x p ) ⊔ f ) ( y 1 , … , y n − p ) = f ( y 1 , … , y n − p , x 1 , … , x p ) .
\begin{cases}
(f \sqcup (x_1 \otimes x_2 \otimes \cdots \otimes x_p))(y_1, \ldots, y_{n-p}) \\
\hspace{10cm} = f(x_1, \ldots, x_p, y_1, \ldots, y_{n-p}) \\
((x_1 \otimes x_2 \otimes \cdots \otimes x_p) \sqcup f)(y_1, \ldots, y_{n-p}) \\
\hspace{10cm} = f(y_1, \ldots, y_{n-p}, x_1, \ldots, x_p).
\end{cases}
⎩ ⎨ ⎧ ( f ⊔ ( x 1 ⊗ x 2 ⊗ ⋯ ⊗ x p )) ( y 1 , … , y n − p ) = f ( x 1 , … , x p , y 1 , … , y n − p ) (( x 1 ⊗ x 2 ⊗ ⋯ ⊗ x p ) ⊔ f ) ( y 1 , … , y n − p ) = f ( y 1 , … , y n − p , x 1 , … , x p ) .
对于 p > n p > n p > n ,Homgr_A(S(M), P)(分别为 Homgr_A(⋀ ( M ) \bigwedge(M) ⋀ ( M ) , P))公式 (44) 中也有 x 1 ⊗ x 2 ⊗ ⋯ ⊗ x p x_1 \otimes x_2 \otimes \cdots \otimes x_p x 1 ⊗ x 2 ⊗ ⋯ ⊗ x p 替换为 x 1 x 2 … x p x_1 x_2 \ldots x_p x 1 x 2 … x p (分别为 x 1 ∧ x 2 ∧ ⋯ ∧ x p x_1 \wedge x_2 \wedge \cdots \wedge x_p x 1 ∧ x 2 ∧ ⋯ ∧ x p )。对于 p ≤ n p \leq n p ≤ n ,(45) 定义中的相同代换 对称 (n - p) -线性映射 f ⊔ ( x 1 x 2 … x p ) f \sqcup (x_1 x_2 \ldots x_p) f ⊔ ( x 1 x 2 … x p ) 和 ( x 1 x 2 … x p ) ⊔ f (x_1 x_2 \ldots x_p) \sqcup f ( x 1 x 2 … x p ) ⊔ f (分别为 交错的 (n - p) -线性映射
f ⊔ ( x 1 ∧ x 2 ∧ ⋯ ∧ x p ) and ( x 1 ∧ x 2 ∧ ⋯ ∧ x p ) ⊔ f ) .
f \sqcup (x_1 \wedge x_2 \wedge \cdots \wedge x_p) \quad \text{and} \quad (x_1 \wedge x_2 \wedge \cdots \wedge x_p) \sqcup f).
f ⊔ ( x 1 ∧ x 2 ∧ ⋯ ∧ x p ) and ( x 1 ∧ x 2 ∧ ⋯ ∧ x p ) ⊔ f ) .
当n = p n = p n = p 时,上述乘积等于M M M 上的常数函数等于f ( x 1 , … , x p ) f(x_1, \ldots, x_p) f ( x 1 , … , x p ) 。
如果 u : M → N u : M \to N u : M → N 是A A A -模同态,T ( u ) : T ( M ) → T ( N ) T(u) : T(M) \to T(N) T ( u ) : T ( M ) → T ( N ) 是分级 A A A -代数同态,那么根据我们上面所看到的,( T ( u ) ) ∼ (T(u))^\sim ( T ( u ) ) ∼ 是 ( T ( N ) , T ( N ) ) (T(N), T(N)) ( T ( N ) , T ( N )) -双模 H o m g r A ( T ( N ) , P ) \mathrm{Homgr}_A(T(N), P) Homgr A ( T ( N ) , P ) 的 T ( M ) T(M) T ( M ) 同态( T ( M ) , T ( M ) ) (T(M), T(M)) ( T ( M ) , T ( M )) -双模H o m g r A ( T ( M ) , P ) \mathrm{Homgr}_A(T(M), P) Homgr A ( T ( M ) , P ) ,相对于环同态T ( u ) T(u) T ( u ) 。 ( S ( u ) ) ∼ (S(u))^\sim ( S ( u ) ) ∼ 和 ( ∧ ( u ) ) ∼ (\wedge(u))^\sim ( ∧ ( u ) ) ∼ 也有类似的结果。
7. 内部乘积:余代数的情况
令 E = ⨁ p ≥ 0 E p E = \bigoplus_{p \geq 0} E_p E = ⨁ p ≥ 0 E p 为分级为余代数的共联想单位。然后我们知道(no. 2,命题 1 和 3),分级双E ∗ g r E^{*\mathrm{gr}} E ∗ gr (根据段落开头制定的毕业惯例)分级代数结构为型N \mathbf{N} N 超过A A A ,乘积两个这个代数的元素u , v u, v u , v 由u v = m ∘ ( u ⊗ v ) ∘ c uv = m \circ (u \otimes v) \circ c uv = m ∘ ( u ⊗ v ) ∘ c 定义,其中c : E → E ⊗ A E c : E \to E \otimes_A E c : E → E ⊗ A E 是余积和m : A ⊗ A A → A m : A \otimes_A A \to A m : A ⊗ A A → A 定义乘法。在其他字中,如果对于x ∈ E x \in E x ∈ E ,c ( x ) = ∑ i y i ⊗ z i c(x) = \sum_i y_i \otimes z_i c ( x ) = ∑ i y i ⊗ z i ,我们可以写(规范地识别A ⊗ A E A \otimes_A E A ⊗ A E 和E E E )
⟨ x , u v ⟩ = ( u v ) ( x ) = ∑ i u ( y i ) v ( z i ) = v ( ∑ i u ( y i ) z i ) = v ( ( ( u ⊗ 1 E ) ∘ c ) ( x ) ) = ⟨ ( ( u ⊗ 1 E ) ∘ c ) ( x ) , v ⟩ .
\langle x, uv \rangle = (uv)(x) = \sum_i u(y_i)v(z_i) = v\left( \sum_i u(y_i)z_i \right)
= v(((u \otimes 1_E) \circ c)(x)) = \langle ((u \otimes 1_E) \circ c)(x), v \rangle.
⟨ x , uv ⟩ = ( uv ) ( x ) = i ∑ u ( y i ) v ( z i ) = v ( i ∑ u ( y i ) z i ) = v ((( u ⊗ 1 E ) ∘ c ) ( x )) = ⟨(( u ⊗ 1 E ) ∘ c ) ( x ) , v ⟩ .
这可以通过说解释为,对于E ∗ g r E^{*\mathrm{gr}} E ∗ gr 中次数p p p 的所有u u u 齐次,E ∗ g r E^{*\mathrm{gr}} E ∗ gr 中的左侧乘法e ( u ) : v ↦ u v e(u) : v \mapsto uv e ( u ) : v ↦ uv 是自同态的分级转置次数− p -p − p
i ( u ) = ( u ⊗ 1 E ) ∘ c
i(u) = (u \otimes 1_E) \circ c
i ( u ) = ( u ⊗ 1 E ) ∘ c E E E ;因此,在上面的记号中,
( i ( u ) ) ( x ) = ∑ i u ( y i ) z i .
(i(u))(x) = \sum_i u(y_i)z_i.
( i ( u )) ( x ) = i ∑ u ( y i ) z i .
公式 (46) 还为每个元素 u ∈ E ∗ g r u \in E^{*\mathrm{gr}} u ∈ E ∗ gr 定义元素 i ( u ) ∈ E n d g r A ( E ) i(u) \in \mathrm{Endgr}_A(E) i ( u ) ∈ Endgr A ( E ) ;对于所有 x ∈ E x \in E x ∈ E 和所有 u ∈ E ∗ g r u \in E^{*\mathrm{gr}} u ∈ E ∗ gr ,我们写
x ⊥ u = ( i ( u ) ) ( x )
x \perp u = (i(u))(x)
x ⊥ u = ( i ( u )) ( x ) 因此,对于E ∗ g r E^{*\mathrm{gr}} E ∗ gr 中的u u u 和v v v ,
⟨ x , u v ⟩ = ⟨ x ⊥ u , v ⟩ .
\langle x, uv \rangle = \langle x \perp u, v \rangle.
⟨ x , uv ⟩ = ⟨ x ⊥ u , v ⟩ .
E E E 的元素x ⊥ u x \perp u x ⊥ u 被u u u 称为x x x 的右内部乘积。
这里,在x x x 上“操作”的元素u u u 再次被放置在x ‾ \underline{\phantom{x}} x 中水平线的自由端。
对于E ∗ g r E^{*\mathrm{gr}} E ∗ gr 中的任意两个元素u , v u, v u , v ,
x ( u v ) ‾ = ( x u ‾ ) v ‾ ,
x \underline{\phantom{(uv)}} = (x \underline{\phantom{u}}) \underline{\phantom{v}},
x ( uv ) = ( x u ) v ,
其他字
i ( u v ) = i ( v ) ∘ i ( u ) .
i(uv) = i(v) \circ i(u).
i ( uv ) = i ( v ) ∘ i ( u ) .
如上令c ( x ) = ∑ i y i ⊗ z i c(x) = \sum_i y_i \otimes z_i c ( x ) = ∑ i y i ⊗ z i ,从而x ( u v ) ‾ = ∑ i ( u v ) ( y i ) z i x \underline{\phantom{(uv)}} = \sum_i (uv)(y_i)z_i x ( uv ) = ∑ i ( uv ) ( y i ) z i 。如果
c ( y i ) = ∑ j y i j ′ ⊗ y i j ′ ′ ,
c(y_i) = \sum_j y_{ij}' \otimes y_{ij}'',
c ( y i ) = j ∑ y ij ′ ⊗ y ij ′′ ,
然后
x ( u v ) ‾ = ∑ i , j u ( y i j ′ ) v ( y i j ′ ′ ) z i .
x \underline{\phantom{(uv)}} = \sum_{i,j} u(y_{ij}')v(y_{ij}'')z_i.
x ( uv ) = i , j ∑ u ( y ij ′ ) v ( y ij ′′ ) z i .
另一方面,如果c ( z i ) = ∑ k z i k ′ ⊗ z i k ′ ′ c(z_i) = \sum_k z_{ik}' \otimes z_{ik}'' c ( z i ) = ∑ k z ik ′ ⊗ z ik ′′ ,那么
( x u ‾ ) v ‾ = ∑ i , k u ( y i ) v ( z i k ′ ) z i k ′ ′ .
(x \underline{\phantom{u}}) \underline{\phantom{v}} = \sum_{i,k} u(y_i)v(z_{ik}')z_{ik}''.
( x u ) v = i , k ∑ u ( y i ) v ( z ik ′ ) z ik ′′ .
现在,E E E 的共结合性表明 (no. 2, 命题 1)
∑ i , j y i j ′ ⊗ y i j ′ ′ ⊗ z i = ∑ i , k y i ⊗ z i k ′ ⊗ z i k ′ ′
\sum_{i,j} y_{ij}' \otimes y_{ij}'' \otimes z_i = \sum_{i,k} y_i \otimes z_{ik}' \otimes z_{ik}''
i , j ∑ y ij ′ ⊗ y ij ′′ ⊗ z i = i , k ∑ y i ⊗ z ik ′ ⊗ z ik ′′
表达式(49)和(50)的等式源自以下事实:它们分别是(51)的左侧和右侧的像在线性映射f f f 下从E ⊗ E ⊗ E E \otimes E \otimes E E ⊗ E ⊗ E 到E E E 使得f ( x ⊗ y ⊗ z ) = u ( x ) v ( y ) z f(x \otimes y \otimes z) = u(x)v(y)z f ( x ⊗ y ⊗ z ) = u ( x ) v ( y ) z 。
另一方面,我们记得(no. 2,命题 3),代数E ∗ g r E^{*\mathrm{gr}} E ∗ gr 的单位元是线性形式e : x ↦ γ ( x ) .1 e : x \mapsto \gamma(x).1 e : x ↦ γ ( x ) .1 ;因此
x e ‾ = ∑ i γ ( y i ) z i = x
x \underline{\phantom{e}} = \sum_i \gamma(y_i)z_i = x
x e = i ∑ γ ( y i ) z i = x
凭借余单位的定义。由于映射u ↦ i ( u ) u \mapsto i(u) u ↦ i ( u ) 是线性的,可以看出合成( u , x ) ↦ x u ‾ (u, x) \mapsto x \underline{\phantom{u}} ( u , x ) ↦ x u 定义的外法则是E E E 上的*右*E ∗ g r E^{*\mathrm{gr}} E ∗ gr -模块结构。
同样,我们定义,对于所有u ∈ E ∗ g r u \in E^{*\mathrm{gr}} u ∈ E ∗ gr ,E E E 的自同态
i ′ ( u ) = ( 1 E ⊗ u ) ∘ c
i'(u) = (1_E \otimes u) \circ c
i ′ ( u ) = ( 1 E ⊗ u ) ∘ c
并且,对于所有 x ∈ E x \in E x ∈ E ,我们写
( i ′ ( u ) ) ( x ) = u x ‾
(i'(u))(x) = u \underline{\phantom{x}}
( i ′ ( u )) ( x ) = u x
而E E E 的这个元素被u*称为x的*左内部乘积。如上所示,外法则( u , v ) ↦ u ⊔ x (u, v) \mapsto u \sqcup x ( u , v ) ↦ u ⊔ x 定义*左E ∗ g r E^{*\mathrm{gr}} E ∗ gr 模块结构*在E E E 上。而且,这两个结构是*相容的*的,在其他字,
( u ⊔ x ) ⊓ v = u ⊔ ( x ⊓ v ) (u \sqcup x) \sqcap v = u \sqcup (x \sqcap v) ( u ⊔ x ) ⊓ v = u ⊔ ( x ⊓ v )
E ∗ g r E^{*\mathrm{gr}} E ∗ gr (II, § 1, no. 14) 中的 u , v u, v u , v 。与上面相同的记号,(54)的左手边是∑ i , j u ( z i ) v ( y i j ′ ) y i j ′ ′ \sum_{i,j} u(z_i)v(y_{ij}')y_{ij}'' ∑ i , j u ( z i ) v ( y ij ′ ) y ij ′′ ,右手边是∑ i , k v ( y i ) u ( z i k ′ ′ ) z i k ′ \sum_{i,k} v(y_i)u(z_{ik}'')z_{ik}' ∑ i , k v ( y i ) u ( z ik ′′ ) z ik ′ ;它们的等式源自以下事实:它们是(51)的左侧和右侧在E ⊗ E ⊗ E E \otimes E \otimes E E ⊗ E ⊗ E 的线性映射g g g 下各自的像进入E E E ,使得g ( x ⊗ y ⊗ z ) = v ( x ) u ( z ) y g(x \otimes y \otimes z) = v(x)u(z)y g ( x ⊗ y ⊗ z ) = v ( x ) u ( z ) y 。
因此可以看出,E E E 定义上的合成的两个外法则在这个集合上是一个( E ∗ g r , E ∗ g r ) (E^{*\mathrm{gr}}, E^{*\mathrm{gr}}) ( E ∗ gr , E ∗ gr ) *-双模块*结构。
当余代数 E E E 可交换 时,则 u ⊔ x = x ⊓ u u \sqcup x = x \sqcap u u ⊔ x = x ⊓ u 对于所有 x ∈ E x \in E x ∈ E 和 u ∈ E ∗ g r u \in E^{*\mathrm{gr}} u ∈ E ∗ gr ;当它是*反交换*(§ 4, no. 9)和u ∈ E p ∗ u \in E_p^* u ∈ E p ∗ 和x ∈ E q x \in E_q x ∈ E q 时,我们可以将c ( x ) = ∑ 0 ≤ j ≤ q ( ∑ i y i j ⊗ z i , q − j ) c(x) = \sum_{0 \leq j \leq q} \left( \sum_i y_{ij} \otimes z_{i, q-j} \right) c ( x ) = ∑ 0 ≤ j ≤ q ( ∑ i y ij ⊗ z i , q − j ) 与y i j y_{ij} y ij 和z i j z_{ij} z ij 写在E j E_j E j 中,对于所有j j j ,然后写成假设
∑ i z i j ⊗ y i , q − j = ( − 1 ) j ( q − j ) ∑ i y i j ⊗ z i , q − j . \sum_i z_{ij} \otimes y_{i, q-j} = (-1)^{j(q-j)} \sum_i y_{ij} \otimes z_{i, q-j}. i ∑ z ij ⊗ y i , q − j = ( − 1 ) j ( q − j ) i ∑ y ij ⊗ z i , q − j .
定义、x ⊓ u = ∑ 0 ≤ j ≤ q ( ∑ i u ( y i j ) z i , q − j ) x \sqcap u = \sum_{0 \leq j \leq q} \left( \sum_i u(y_{ij})z_{i, q-j} \right) x ⊓ u = ∑ 0 ≤ j ≤ q ( ∑ i u ( y ij ) z i , q − j ) 和
u ⊔ x = ∑ 0 ≤ j ≤ q ( ∑ i u ( z i , q − j ) y i j ) . u \sqcup x = \sum_{0 \leq j \leq q} \left( \sum_i u(z_{i, q-j})y_{ij} \right). u ⊔ x = 0 ≤ j ≤ q ∑ ( i ∑ u ( z i , q − j ) y ij ) .
作为 u ( y i j ) = 0 u(y_{ij}) = 0 u ( y ij ) = 0 (分别为 u ( z i , q − j ) = 0 u(z_{i, q-j}) = 0 u ( z i , q − j ) = 0 除非 j = p j = p j = p (分别为 q − j = p q - j = p q − j = p ),从上面可以看出 u ⊔ x = ( − 1 ) p ( q − p ) x ⊓ u u \sqcup x = (-1)^{p(q-p)} x \sqcap u u ⊔ x = ( − 1 ) p ( q − p ) x ⊓ u 。
最后,让ϕ : E → F \phi : E \to F ϕ : E → F 成为*分级的余代数态射*;那么可以看出(no. 2)分级的转置t ϕ : F ∗ g r → E ∗ g r t\phi : F^{*\mathrm{gr}} \to E^{*\mathrm{gr}} tϕ : F ∗ gr → E ∗ gr 是*分级的代数同态*;因此,对于F ∗ g r F^{*\mathrm{gr}} F ∗ gr 中的x ∈ E x \in E x ∈ E 、u , v u, v u , v ,
⟨ ϕ ( x ⊓ t ϕ ( u ) ) , v ⟩ = ⟨ x ⊓ t ϕ ( u ) , t ϕ ( v ) ⟩ = ⟨ x , t ϕ ( u ) t ϕ ( v ) ⟩ = ⟨ x , t ϕ ( u v ) ⟩
\langle \phi(x \sqcap t\phi(u)), v \rangle = \langle x \sqcap t\phi(u), t\phi(v) \rangle = \langle x, t\phi(u)t\phi(v) \rangle = \langle x, t\phi(uv) \rangle
⟨ ϕ ( x ⊓ tϕ ( u )) , v ⟩ = ⟨ x ⊓ tϕ ( u ) , tϕ ( v )⟩ = ⟨ x , tϕ ( u ) tϕ ( v )⟩ = ⟨ x , tϕ ( uv )⟩
= ⟨ ϕ ( x ) , u v ⟩ = ⟨ ϕ ( x ) ⊓ u , v ⟩
= \langle \phi(x), uv \rangle = \langle \phi(x) \sqcap u, v \rangle
= ⟨ ϕ ( x ) , uv ⟩ = ⟨ ϕ ( x ) ⊓ u , v ⟩
从而
ϕ ( x ) ⊓ u = ϕ ( x ⊓ t ϕ ( u ) ) ; \phi(x) \sqcap u = \phi(x \sqcap t\phi(u)); ϕ ( x ) ⊓ u = ϕ ( x ⊓ tϕ ( u )) ;
和类似地
u ⊔ ϕ ( x ) = ϕ ( t ϕ ( u ) ⊔ x ) . u \sqcup \phi(x) = \phi(t\phi(u) \sqcup x). u ⊔ ϕ ( x ) = ϕ ( tϕ ( u ) ⊔ x ) .
在其他字中,ϕ \phi ϕ 是 ( E ∗ g r , E ∗ g r ) (E^{*\mathrm{gr}}, E^{*\mathrm{gr}}) ( E ∗ gr , E ∗ gr ) *-bimodule* E E E 到 ( F ∗ g r , F ∗ g r ) (F^{*\mathrm{gr}}, F^{*\mathrm{gr}}) ( F ∗ gr , F ∗ gr ) *-bimodule* F F F 的 F ∗ g r F^{*\mathrm{gr}} F ∗ gr *-同态*,相对于环同态
t ϕ : F ∗ g r → E ∗ g r .
t\phi : F^{*\mathrm{gr}} \to E^{*\mathrm{gr}}.
tϕ : F ∗ gr → E ∗ gr .
特别地,当E是余代数T(M)、S(M)或对于A-模M(no. 1、例5、6和7)的Λ ( M ) \Lambda(M) Λ ( M ) 之一时,可以应用以上内容。 为了明确地找到由此获得的双模结构,我们再次认同T ( M ) ∗ g r T(M)^{*gr} T ( M ) ∗ g r (分别S ( M ) ∗ g r S(M)^{*gr} S ( M ) ∗ g r ,Λ ( M ) ∗ g r \Lambda(M)^{*gr} Λ ( M ) ∗ g r )中次数n的齐次元素f,具有*n线性形式*(分别*对称n线性形式*,分别*交错的n线性形式*,也称为 M n M^n M n 上的*n-形式*)。 表达乘积就足够了
( x 1 ⊗ x 2 ⊗ ⋯ ⊗ x p ) ◃ f (resp. ( x 1 x 2 … x p ) ◃ f ,
(x_1 \otimes x_2 \otimes \cdots \otimes x_p) \triangleleft f \text{ (resp. } (x_1 x_2 \ldots x_p) \triangleleft f,
( x 1 ⊗ x 2 ⊗ ⋯ ⊗ x p ) ◃ f (resp. ( x 1 x 2 … x p ) ◃ f ,
分别。 ( x 1 ∧ x 2 ∧ ⋯ ∧ x p ) ◃ f (x_1 \wedge x_2 \wedge \cdots \wedge x_p) \triangleleft f ( x 1 ∧ x 2 ∧ ⋯ ∧ x p ) ◃ f 对于M的元素的每个有限序列( x i ) 1 ≤ i ≤ p (x_i)_{1 \leq i \leq p} ( x i ) 1 ≤ i ≤ p 以及左侧内部乘积的类似物。现在,no. 1的定义(46)和(52)以及公式(3)、(6)和(9)分别给出:
{ ( x 1 ⊗ x 2 ⊗ ⋯ ⊗ x p ) ◃ f = f ▹ ( x 1 ⊗ x 2 ⊗ ⋯ ⊗ x p ) = 0 ( x 1 x 2 … x p ) ◃ f = f ▹ ( x 1 x 2 … x p ) = 0 for p < n . ( x 1 ∧ x 2 ∧ ⋯ ∧ x p ) ◃ f = f ▹ ( x 1 ∧ x 2 ∧ ⋯ ∧ x p ) = 0
\begin{cases}
(x_1 \otimes x_2 \otimes \cdots \otimes x_p) \triangleleft f = f \triangleright (x_1 \otimes x_2 \otimes \cdots \otimes x_p) = 0 \\
(x_1 x_2 \ldots x_p) \triangleleft f = f \triangleright (x_1 x_2 \ldots x_p) = 0 \quad \text{for } p < n. \\
(x_1 \wedge x_2 \wedge \cdots \wedge x_p) \triangleleft f = f \triangleright (x_1 \wedge x_2 \wedge \cdots \wedge x_p) = 0
\end{cases}
⎩ ⎨ ⎧ ( x 1 ⊗ x 2 ⊗ ⋯ ⊗ x p ) ◃ f = f ▹ ( x 1 ⊗ x 2 ⊗ ⋯ ⊗ x p ) = 0 ( x 1 x 2 … x p ) ◃ f = f ▹ ( x 1 x 2 … x p ) = 0 for p < n . ( x 1 ∧ x 2 ∧ ⋯ ∧ x p ) ◃ f = f ▹ ( x 1 ∧ x 2 ∧ ⋯ ∧ x p ) = 0
对于p ≥ n p \geq n p ≥ n ,我们分别有
(58) ( x 1 ⊗ x 2 ⊗ ⋯ ⊗ x p ) ◃ f = f ( x 1 , … , x n ) x n + 1 ⊗ ⋯ ⊗ x p (x_1 \otimes x_2 \otimes \cdots \otimes x_p) \triangleleft f = f(x_1, \ldots, x_n)x_{n+1} \otimes \cdots \otimes x_p ( x 1 ⊗ x 2 ⊗ ⋯ ⊗ x p ) ◃ f = f ( x 1 , … , x n ) x n + 1 ⊗ ⋯ ⊗ x p
(59) ( x 1 x 2 … x p ) ◃ f = ∑ σ f ( x σ ( 1 ) , … , x σ ( n ) ) x σ ( n + 1 ) ⋯ x σ ( p ) (x_1 x_2 \ldots x_p) \triangleleft f = \sum_{\sigma} f(x_{\sigma(1)}, \ldots, x_{\sigma(n)})x_{\sigma(n+1)} \cdots x_{\sigma(p)} ( x 1 x 2 … x p ) ◃ f = ∑ σ f ( x σ ( 1 ) , … , x σ ( n ) ) x σ ( n + 1 ) ⋯ x σ ( p )
(60) ( x 1 ∧ x 2 ∧ ⋯ ∧ x p ) ◃ f = ∑ σ ε σ f ( x σ ( 1 ) , … , x σ ( n ) ) x σ ( n + 1 ) ∧ ⋯ ∧ x σ ( p ) (x_1 \wedge x_2 \wedge \cdots \wedge x_p) \triangleleft f = \sum_{\sigma} \varepsilon_{\sigma} f(x_{\sigma(1)}, \ldots, x_{\sigma(n)})x_{\sigma(n+1)} \wedge \cdots \wedge x_{\sigma(p)} ( x 1 ∧ x 2 ∧ ⋯ ∧ x p ) ◃ f = ∑ σ ε σ f ( x σ ( 1 ) , … , x σ ( n ) ) x σ ( n + 1 ) ∧ ⋯ ∧ x σ ( p )
(其中,在(59)和(60)中,对置换 σ ∈ S p \sigma \in \mathfrak{S}_p σ ∈ S p 进行求和,即 N \mathbf{N} N 的每个区间* [ 1 , n ] [1, n] [ 1 , n ] 和 [ n + 1 , p ] [n+1, p] [ n + 1 , p ] 上的 *递增;并且类似地
(61) f ▹ ( x 1 ⊗ x 2 ⊗ ⋯ ⊗ x p ) = f ( x p − n + 1 , … , x p ) x 1 ⊗ x 2 ⊗ ⋯ ⊗ x p − n f \triangleright (x_1 \otimes x_2 \otimes \cdots \otimes x_p) = f(x_{p-n+1}, \ldots, x_p)x_1 \otimes x_2 \otimes \cdots \otimes x_{p-n} f ▹ ( x 1 ⊗ x 2 ⊗ ⋯ ⊗ x p ) = f ( x p − n + 1 , … , x p ) x 1 ⊗ x 2 ⊗ ⋯ ⊗ x p − n
(62) f ▹ ( x 1 x 2 … x p ) = ∑ σ f ( x σ ( p − n + 1 ) , … , x σ ( p ) ) x σ ( 1 ) ⋯ x σ ( p − n ) f \triangleright (x_1 x_2 \ldots x_p) = \sum_{\sigma} f(x_{\sigma(p-n+1)}, \ldots, x_{\sigma(p)})x_{\sigma(1)} \cdots x_{\sigma(p-n)} f ▹ ( x 1 x 2 … x p ) = ∑ σ f ( x σ ( p − n + 1 ) , … , x σ ( p ) ) x σ ( 1 ) ⋯ x σ ( p − n )
(63) f ▹ ( x 1 ∧ x 2 ∧ ⋯ ∧ x p ) = ∑ σ ε σ f ( x σ ( p − n + 1 ) , … , x σ ( p ) ) x σ ( 1 ) ∧ ⋯ ∧ x σ ( p − n ) f \triangleright (x_1 \wedge x_2 \wedge \cdots \wedge x_p) = \sum_{\sigma} \varepsilon_{\sigma} f(x_{\sigma(p-n+1)}, \ldots, x_{\sigma(p)})x_{\sigma(1)} \wedge \cdots \wedge x_{\sigma(p-n)} f ▹ ( x 1 ∧ x 2 ∧ ⋯ ∧ x p ) = ∑ σ ε σ f ( x σ ( p − n + 1 ) , … , x σ ( p ) ) x σ ( 1 ) ∧ ⋯ ∧ x σ ( p − n )
(其中,在(62)和(63)中,对置换 σ ∈ S p \sigma \in \mathfrak{S}_p σ ∈ S p 进行求和,即 N \mathbf{N} N 的每个区间* [ 1 , p − n ] [1, p-n] [ 1 , p − n ] 和 [ p − n + 1 , p ] [p-n+1, p] [ p − n + 1 , p ] 上的 *递增)。
8. 内部乘积:BIGEBRAS 案例
令 E 为分级 bigebra(或倾斜分级 bigebra)(no. 4,定义 3);然后是 nos 的结果。对于所有 x ∈ E x \in E x ∈ E 和所有 u ∈ E ∗ g r u \in E^{*\mathrm{gr}} u ∈ E ∗ gr ,6 和 7 可以应用于定义右侧(分别为左侧)内部乘积 x ◃ u ∈ E x \triangleleft u \in E x ◃ u ∈ E 和 u ◃ x ∈ E ∗ g r u \triangleleft x \in E^{*gr} u ◃ x ∈ E ∗ g r (分别为 u ▹ x ∈ E u \triangleright x \in E u ▹ x ∈ E 和 x ▹ u ∈ E ∗ g r x \triangleright u \in E^{*gr} x ▹ u ∈ E ∗ g r )。这样在E E E 上就得到了( E , E ) (E, E) ( E , E ) 双模结构和( E ∗ g r , E ∗ g r ) (E^{*\mathrm{gr}}, E^{*\mathrm{gr}}) ( E ∗ gr , E ∗ gr ) 双模结构。更远:
令E E E 为分级bigebra(分别为倾斜分级bigebra)。对于 E E E 中次数 1 的每个元素 x x x ,内部乘积与 x x x 的左、右内部乘积分别是代数的推导(反推导)(§ 10 § 10 §10 、no. 2) E ∗ g r E^{*\mathrm{gr}} E ∗ gr .
引用了 1 · 被以下引用 1 引用了 命题 5
被以下引用 注
在no. 6的记号中,对于分级bigebra(或倾斜分级bigebra)E E E 中*次数* 1的每个齐次元素x x x ,
c ( x ) = x ⊗ 1 + 1 ⊗ x ,
c(x) = x \otimes 1 + 1 \otimes x,
c ( x ) = x ⊗ 1 + 1 ⊗ x , 由 no. 3 的命题 5 以及
c c c 是次数 0 的同态组成。首先假设
E E E 是一个分级大数。对于所有
y ∈ E y \in E y ∈ E ,由定义
⟨ ( u v ) & x , y ⟩ = ⟨ u v , x y ⟩ = m ( ( u ⊗ v ) ( c ( x y ) ) )
\langle (uv) \mathbin{\&} x, y \rangle = \langle uv, xy \rangle = m((u \otimes v)(c(xy)))
⟨( uv ) & x , y ⟩ = ⟨ uv , x y ⟩ = m (( u ⊗ v ) ( c ( x y ))) 由于
c c c 是
代数 同态,
c ( x y ) = c ( x ) c ( y ) c(xy) = c(x)c(y) c ( x y ) = c ( x ) c ( y ) 。让
c ( y ) = ∑ i s i ⊗ t i c(y) = \sum_i s_i \otimes t_i c ( y ) = ∑ i s i ⊗ t i 与
s i s_i s i 和
t i t_i t i 在
E E E 中;因此
c ( x y ) = ∑ i ( x s i ) ⊗ t i + ∑ i s i ⊗ ( x t i ) .
c(xy) = \sum_i (xs_i) \otimes t_i + \sum_i s_i \otimes (xt_i).
c ( x y ) = i ∑ ( x s i ) ⊗ t i + i ∑ s i ⊗ ( x t i ) . 因此
⟨ ( u v ) & x , y ⟩ = ∑ i u ( x s i ) v ( t i ) + ∑ i u ( s i ) v ( x t i ) \langle (uv) \mathbin{\&} x, y \rangle = \sum_i u(xs_i)v(t_i) + \sum_i u(s_i)v(xt_i) ⟨( uv ) & x , y ⟩ = ∑ i u ( x s i ) v ( t i ) + ∑ i u ( s i ) v ( x t i ) 。但我们可以写
∑ i u ( x s i ) v ( t i ) = m ( ( ( u & x ) ⊗ v ) ( c ( y ) ) ) = ⟨ ( u & x ) v , y ⟩
\sum_i u(xs_i)v(t_i) = m(((u \mathbin{\&} x) \otimes v)(c(y))) = \langle (u \mathbin{\&} x)v, y \rangle
i ∑ u ( x s i ) v ( t i ) = m ((( u & x ) ⊗ v ) ( c ( y ))) = ⟨( u & x ) v , y ⟩ 和类似地
∑ i u ( s i ) v ( x t i ) = m ( ( u ⊗ ( v & x ) ) ( c ( y ) ) ) = ⟨ u ( v & x ) , y ⟩ ,
\sum_i u(s_i)v(xt_i) = m((u \otimes (v \mathbin{\&} x))(c(y))) = \langle u(v \mathbin{\&} x), y \rangle,
i ∑ u ( s i ) v ( x t i ) = m (( u ⊗ ( v & x )) ( c ( y ))) = ⟨ u ( v & x ) , y ⟩ , 从而,返回记号
i ( x ) i(x) i ( x ) ,持续内部乘积。
( i ( x ) ) ( u v ) = ( ( i ( x ) ) ( u ) ) v + u ( ( i ( x ) ) ( v ) ) (i(x))(uv) = ((i(x))(u))v + u((i(x))(v)) ( i ( x )) ( uv ) = (( i ( x )) ( u )) v + u (( i ( x )) ( v )) 这证明
i ( x ) i(x) i ( x ) 是
E ∗ g r E^{*\mathrm{gr}} E ∗ gr 中的*推导*。
现在假设 E E E 是一个 skew 分级大数,即 u ∈ E p ∗ u \in E_p^* u ∈ E p ∗ 、v ∈ E q ∗ v \in E_q^* v ∈ E q ∗ 和 y ∈ E r y \in E_r y ∈ E r ;那么我们可以写
c ( y ) = ∑ 0 ≤ j ≤ r ( ∑ i s i j ⊗ t i , r − j )
c(y) = \sum_{0 \leq j \leq r} \left( \sum_i s_{ij} \otimes t_{i,r-j} \right)
c ( y ) = 0 ≤ j ≤ r ∑ ( i ∑ s ij ⊗ t i , r − j ) 其中
s i j s_{ij} s ij 和
t i j t_{ij} t ij 属于至
E j E_j E j ;通过
E g ⊗ A E E^g \otimes_A E E g ⊗ A E 中的乘积的定义,则
c ( x y ) = c ( x ) c ( y ) = ∑ 0 ≤ j ≤ r ( ∑ i ( x s i j ) ⊗ t i , r − j + ( − 1 ) j ∑ i s i j ⊗ ( x t i , r − j ) )
c(xy) = c(x)c(y) = \sum_{0 \leq j \leq r} \left( \sum_i (xs_{ij}) \otimes t_{i,r-j} + (-1)^j \sum_i s_{ij} \otimes (xt_{i,r-j}) \right)
c ( x y ) = c ( x ) c ( y ) = 0 ≤ j ≤ r ∑ ( i ∑ ( x s ij ) ⊗ t i , r − j + ( − 1 ) j i ∑ s ij ⊗ ( x t i , r − j ) ) 这次从而
⟨ ( u v ) & x , y ⟩ = ∑ 0 ≤ j ≤ r ( ∑ i u ( x s i j ) v ( t i , r − j ) + ( − 1 ) j ∑ i u ( s i j ) v ( x t i , r − j ) ) .
\langle (uv) \mathbin{\&} x, y \rangle = \sum_{0 \leq j \leq r} \left( \sum_i u(xs_{ij})v(t_{i,r-j}) + (-1)^j \sum_i u(s_{ij})v(xt_{i,r-j}) \right).
⟨( uv ) & x , y ⟩ = 0 ≤ j ≤ r ∑ ( i ∑ u ( x s ij ) v ( t i , r − j ) + ( − 1 ) j i ∑ u ( s ij ) v ( x t i , r − j ) ) .
然后还有∑ 0 ≤ j ≤ r ( ∑ i u ( x s i j ) v ( t i , r − j ) ) = ⟨ ( u ⊔ x ) v , y ⟩ \sum_{0 \leq j \leq r} \left( \sum_i u(x s_{ij}) v(t_{i,r-j}) \right) = \langle (u \sqcup x)v, y \rangle ∑ 0 ≤ j ≤ r ( ∑ i u ( x s ij ) v ( t i , r − j ) ) = ⟨( u ⊔ x ) v , y ⟩ 。另一方面,u ( s i j ) = 0 u(s_{ij}) = 0 u ( s ij ) = 0 除非j = − p j = -p j = − p ,因此我们也可以写
∑ 0 ≤ j ≤ r ( − 1 ) j ( ∑ i u ( s i j ) v ( x t i , r − j ) ) = ( − 1 ) p ⟨ u ( v ⊔ x ) , y ⟩ .
\sum_{0 \leq j \leq r} (-1)^j \left( \sum_i u(s_{ij}) v(x t_{i,r-j}) \right) = (-1)^p \langle u(v \sqcup x), y \rangle.
0 ≤ j ≤ r ∑ ( − 1 ) j ( i ∑ u ( s ij ) v ( x t i , r − j ) ) = ( − 1 ) p ⟨ u ( v ⊔ x ) , y ⟩ . 因此我们结论
( i ( x ) ) ( u v ) = ( ( i ( x ) ) ( u ) ) v + ( − 1 ) p u ( ( i ( x ) ) ( v ) ) ,
(i(x))(uv) = ((i(x))(u))v + (-1)^p u((i(x))(v)),
( i ( x )) ( uv ) = (( i ( x )) ( u )) v + ( − 1 ) p u (( i ( x )) ( v )) , 在其他字
i ( x ) i(x) i ( x ) 中是
E ∗ g r E^{*gr} E ∗ g r 中的*反推导*。
E E E 中的次数1的元素
x x x 与左内部乘积有关的断言也同样证明。
令E E E 为分级bigebra(分别为倾斜分级bigebra)。对于 E ∗ g r E^{*gr} E ∗ g r 中次数 1 的每个元素 f f f ,左和右内部乘积是代数 E E E 的推导(或反导数)。
引用了 1 引用了 命题 5
让x ∈ E p , y ∈ E q x \in E_p, y \in E_q x ∈ E p , y ∈ E q (p ≥ 1 , q ≥ 1 p \geq 1, q \geq 1 p ≥ 1 , q ≥ 1 )。通过命题 5 of no. 3,我们可以写出
c ( x ) = x ⊗ 1 + ∑ 1 ≤ j ≤ p − 1 ( ∑ i x i j ′ ⊗ x i j , p − j ′ ′ ) + 1 ⊗ x
c(x) = x \otimes 1 + \sum_{1 \leq j \leq p-1} \left( \sum_i x'_{ij} \otimes x''_{ij,p-j} \right) + 1 \otimes x
c ( x ) = x ⊗ 1 + 1 ≤ j ≤ p − 1 ∑ ( i ∑ x ij ′ ⊗ x ij , p − j ′′ ) + 1 ⊗ x c ( y ) = y ⊗ 1 + ∑ 1 ≤ k ≤ q − 1 ( ∑ i y i , k ′ ⊗ y i , q − k ′ ′ ) + 1 ⊗ y
c(y) = y \otimes 1 + \sum_{1 \leq k \leq q-1} \left( \sum_i y'_{i,k} \otimes y''_{i,q-k} \right) + 1 \otimes y
c ( y ) = y ⊗ 1 + 1 ≤ k ≤ q − 1 ∑ ( i ∑ y i , k ′ ⊗ y i , q − k ′′ ) + 1 ⊗ y
其中x i j ′ x'_{ij} x ij ′ 和x i j ′ ′ x''_{ij} x ij ′′ 属于到E j E_j E j ,y i k ′ y'_{ik} y ik ′ 和y i k ′ ′ y''_{ik} y ik ′′ 到E k E_k E k 。如果 E E E 是分级大数,则 c ( x y ) = c ( x ) c ( y ) c(xy) = c(x)c(y) c ( x y ) = c ( x ) c ( y ) 属于到 E 1 ⊗ E E_1 \otimes E E 1 ⊗ E 的分量等于
∑ i x i , 1 ′ ⊗ x i , p − 1 ′ ′ y + ∑ i y i , 1 ′ ⊗ x y i , q − 1 ′ ′
\sum_i x'_{i,1} \otimes x''_{i,p-1}y + \sum_i y'_{i,1} \otimes xy''_{i,q-1}
i ∑ x i , 1 ′ ⊗ x i , p − 1 ′′ y + i ∑ y i , 1 ′ ⊗ x y i , q − 1 ′′ 因此定义
( x y ) ← f = ∑ i f ( x i , 1 ′ ) x i , p − 1 ′ ′ y + ∑ i f ( y i , 1 ′ ) x y i , q − 1 ′ ′
(xy) \leftarrow f = \sum_i f(x'_{i,1})x''_{i,p-1}y + \sum_i f(y'_{i,1})xy''_{i,q-1}
( x y ) ← f = i ∑ f ( x i , 1 ′ ) x i , p − 1 ′′ y + i ∑ f ( y i , 1 ′ ) x y i , q − 1 ′′ = ( x ← f ) y + x ( y ← f )
= (x \leftarrow f)y + x(y \leftarrow f)
= ( x ← f ) y + x ( y ← f ) 右内部乘积乘
f f f 是*推导*。另一方面,如果
E E E 是倾斜分级大数,则
c ( x y ) c(xy) c ( x y ) 属于到
E 1 ⊗ E E_1 \otimes E E 1 ⊗ E 的分量等于
∑ i x i , 1 ′ ⊗ x i , p − 1 ′ ′ y + ( − 1 ) p ∑ i y i , 1 ′ ⊗ x y i , q − 1 ′ ′
\sum_i x'_{i,1} \otimes x''_{i,p-1}y + (-1)^p \sum_i y'_{i,1} \otimes xy''_{i,q-1}
i ∑ x i , 1 ′ ⊗ x i , p − 1 ′′ y + ( − 1 ) p i ∑ y i , 1 ′ ⊗ x y i , q − 1 ′′ 这次我们得到
( x y ) ← f = ( x ← f ) y + ( − 1 ) p x ( y ← f )
(xy) \leftarrow f = (x \leftarrow f)y + (-1)^p x(y \leftarrow f)
( x y ) ← f = ( x ← f ) y + ( − 1 ) p x ( y ← f ) 这表明
i ( f ) i(f) i ( f ) 是一个*反导数*。对于左边内部乘积
f f f 的论证类似。
命题 9 和 10 特别适用于分级 bigebra S ( M ) S(M) S ( M ) 和倾斜分级 bigebra Λ ( M ) \Lambda(M) Λ ( M ) 。 S ( M ) S(M) S ( M ) (或S ( M ) ∗ g r S(M)^{*gr} S ( M ) ∗ g r )中的内部乘积乘以次数1的元素是*推导*,它*可与1另一个*交换,因为S ( M ) S(M) S ( M ) (或S ( M ) ∗ g r S(M)^{*gr} S ( M ) ∗ g r )是可交换的。
类似地,Λ ( M ) \Lambda(M) Λ ( M ) (或Λ ( M ) ∗ g r \Lambda(M)^{*gr} Λ ( M ) ∗ g r )中次数 1 的内部乘积和元素是*反导数*,即*零平方*,对于元素的平方代数 Λ ( M ) \Lambda(M) Λ ( M ) (或Λ ( M ) ∗ g r \Lambda(M)^{*gr} Λ ( M ) ∗ g r )中的次数 1 为零。
9. 内部乘积 T ( M ) T(M) T ( M ) 与 T ( M ∗ ) T(M^*) T ( M ∗ ) 、S ( M ) S(M) S ( M ) 与 S ( M ∗ ) S(M^*) S ( M ∗ ) 、Λ ( M ) \Lambda(M) Λ ( M ) 与 Λ ( M ∗ ) \Lambda(M^*) Λ ( M ∗ ) 之间
T ( M ) T(M) T ( M ) (分别S ( M ) S(M) S ( M ) 、Λ ( M ) \Lambda(M) Λ ( M ) )上的右内部乘积定义,以及代数T ( M ) ∗ g r T(M)^{*gr} T ( M ) ∗ g r (分别S ( M ) ∗ g r S(M)^{*gr} S ( M ) ∗ g r 、Λ ( M ) ∗ g r \Lambda(M)^{*gr} Λ ( M ) ∗ g r )上的右模结构 (no. 7,*例*)。 使用 no. 5 的典范同态 θ T \theta_T θ T (分别为 θ S \theta_S θ S 、分别为 θ Λ \theta_\Lambda θ Λ ),我们得出 T ( M ) T(M) T ( M ) 上的右T ( M ∗ ) T(M^*) T ( M ∗ ) 模块结构 S ( M ) S(M) S ( M ) 上的右S ( M ∗ ) S(M^*) S ( M ∗ ) 模块结构 Λ ( M ) \Lambda(M) Λ ( M ) 上的左Λ ( M ∗ ) \Lambda(M^*) Λ ( M ∗ ) 模块结构。
这些结构中的任何一个外法则也表示为
( z ∗ , t ) ↦ i ( z ∗ ) ⋅ t
(z^*, t) \mapsto i(z^*) \cdot t
( z ∗ , t ) ↦ i ( z ∗ ) ⋅ t
(滥用语言);在T ( M ) T(M) T ( M ) 或S ( M ) S(M) S ( M ) 的情况下,我们也写t ≺ z ∗ t \prec z^* t ≺ z ∗ 而不是i ( z ∗ ) . t i(z^*) . t i ( z ∗ ) . t ;另一方面,我们在Λ ( M ) \Lambda(M) Λ ( M ) 的情况下写为z ∗ ≺ t z^* \prec t z ∗ ≺ t ,并说这是t t t 乘z ∗ z^* z ∗ 的*左*内部乘积,从那时起我们就有了一个*左*Λ ( M ∗ ) \Lambda(M^*) Λ ( M ∗ ) -模块律。对于次数n n n 的z ∗ z^* z ∗ 齐次和次数p p p 的t t t 齐次,如果p < n p < n p < n 则为i ( z ∗ ) . t = 0 i(z^*) . t = 0 i ( z ∗ ) . t = 0 ,并且对于x i ∈ M x_i \in M x i ∈ M (1 ≤ i ≤ p 1 \leq i \leq p 1 ≤ i ≤ p ),x j ∗ ∈ M ∗ x_j^* \in M^* x j ∗ ∈ M ∗ (1 ≤ j ≤ n 1 \leq j \leq n 1 ≤ j ≤ n )和p ≥ n p \geq n p ≥ n ,凭借no. 7的公式(58)、(59)和(60),
( 66 ) i ( x 1 ∗ ⊗ x 2 ∗ ⊗ ⋯ ⊗ x n ∗ ) . ( x 1 ⊗ x 2 ⊗ ⋯ ⊗ x p )
(66)\quad i(x_1^* \otimes x_2^* \otimes \cdots \otimes x_n^*) . (x_1 \otimes x_2 \otimes \cdots \otimes x_p)
( 66 ) i ( x 1 ∗ ⊗ x 2 ∗ ⊗ ⋯ ⊗ x n ∗ ) . ( x 1 ⊗ x 2 ⊗ ⋯ ⊗ x p )
= ( ∏ j = 1 n ⟨ x j ∗ , x j ⟩ ) x n + 1 ⊗ ⋯ ⊗ x p
= \left( \prod_{j=1}^n \langle x_j^*, x_j \rangle \right) x_{n+1} \otimes \cdots \otimes x_p
= ( j = 1 ∏ n ⟨ x j ∗ , x j ⟩ ) x n + 1 ⊗ ⋯ ⊗ x p
( 67 ) i ( x 1 ∗ x 2 ∗ … x n ∗ ) . ( x 1 x 2 … x p ) = ∑ σ ( ∏ j = 1 n ⟨ x j ∗ , x σ ( j ) ⟩ ) x σ ( n + 1 ) ⋯ x σ ( p )
(67)\quad i(x_1^* x_2^* \ldots x_n^*) . (x_1 x_2 \ldots x_p) = \sum_\sigma \left( \prod_{j=1}^n \langle x_j^*, x_{\sigma(j)} \rangle \right) x_{\sigma(n+1)} \cdots x_{\sigma(p)}
( 67 ) i ( x 1 ∗ x 2 ∗ … x n ∗ ) . ( x 1 x 2 … x p ) = σ ∑ ( j = 1 ∏ n ⟨ x j ∗ , x σ ( j ) ⟩ ) x σ ( n + 1 ) ⋯ x σ ( p )
( 68 ) i ( x 1 ∗ ∧ x 2 ∗ ∧ ⋯ ∧ x n ∗ ) . ( x 1 ∧ x 2 ∧ ⋯ ∧ x p )
(68)\quad i(x_1^* \wedge x_2^* \wedge \cdots \wedge x_n^*) . (x_1 \wedge x_2 \wedge \cdots \wedge x_p)
( 68 ) i ( x 1 ∗ ∧ x 2 ∗ ∧ ⋯ ∧ x n ∗ ) . ( x 1 ∧ x 2 ∧ ⋯ ∧ x p )
= ( − 1 ) n ( n − 1 ) / 2 ∑ σ ε σ ( ∏ j = 1 n ⟨ x j ∗ , x σ ( j ) ⟩ ) x σ ( n + 1 ) ∧ ⋯ ∧ x σ ( p )
= (-1)^{n(n-1)/2} \sum_\sigma \varepsilon_\sigma \left( \prod_{j=1}^n \langle x_j^*, x_{\sigma(j)} \rangle \right) x_{\sigma(n+1)} \wedge \cdots \wedge x_{\sigma(p)}
= ( − 1 ) n ( n − 1 ) /2 σ ∑ ε σ ( j = 1 ∏ n ⟨ x j ∗ , x σ ( j ) ⟩ ) x σ ( n + 1 ) ∧ ⋯ ∧ x σ ( p )
其中,公式 (67) 和 (68),σ \sigma σ 穿过置换 σ ∈ S p \sigma \in \mathfrak{S}_p σ ∈ S p 的集合,即在区间 { 1 , n } \{1, n\} { 1 , n } 和 { n + 1 , p } \{n + 1, p\} { n + 1 , p } 上的 递增 。
我们还可以在内部乘积记号中写,
⟨ t ≺ u ∗ , v ∗ ⟩ = ⟨ t , θ T ( u ∗ v ∗ ) ⟩ for t ∈ T ( M ) , u ∗ , v ∗ in T ( M ∗ )
\langle t \prec u^*, v^* \rangle = \langle t, \theta_T(u^* v^*) \rangle \quad \text{for } t \in T(M), u^*, v^* \text{ in } T(M^*)
⟨ t ≺ u ∗ , v ∗ ⟩ = ⟨ t , θ T ( u ∗ v ∗ )⟩ for t ∈ T ( M ) , u ∗ , v ∗ in T ( M ∗ )
⟨ t ≺ u ∗ , v ∗ ⟩ = ⟨ t , θ S ( u ∗ v ∗ ) ⟩ for t ∈ S ( M ) , u ∗ , v ∗ in S ( M ∗ )
\langle t \prec u^*, v^* \rangle = \langle t, \theta_S(u^* v^*) \rangle \quad \text{for } t \in S(M), u^*, v^* \text{ in } S(M^*)
⟨ t ≺ u ∗ , v ∗ ⟩ = ⟨ t , θ S ( u ∗ v ∗ )⟩ for t ∈ S ( M ) , u ∗ , v ∗ in S ( M ∗ )
⟨ v ∗ , u ∗ ≺ t ⟩ = ⟨ θ Λ ( u ∗ ∧ v ∗ ) , t ⟩ for t ∈ Λ ( M ) , u ∗ , v ∗ in Λ ( M ∗ ) .
\langle v^*, u^* \prec t \rangle = \langle \theta_\Lambda(u^* \wedge v^*), t \rangle \text{ for } t \in \Lambda(M), u^*, v^* \text{ in } \Lambda(M^*).
⟨ v ∗ , u ∗ ≺ t ⟩ = ⟨ θ Λ ( u ∗ ∧ v ∗ ) , t ⟩ for t ∈ Λ ( M ) , u ∗ , v ∗ in Λ ( M ∗ ) .
我们留给读者的任务是明确找到左内部乘积的类似公式,这次使用公式(61)、(62)和(63)。
The above can be applied with M M M replaced by its dual M ∗ M^* M ∗ ; M ∗ M^* M ∗ must then be replaced by the bidual M ∗ ∗ M^{**} M ∗∗ and T ( M ∗ ) T(M^*) T ( M ∗ ) , for example, thus has a right module structure over the algebra T ( M ∗ ∗ ) T(M^{**}) T ( M ∗∗ ) . 但是典范映射c M : M → M ∗ ∗ c_M : M \to M^{**} c M : M → M ∗∗ 定义代数同态T ( c M ) : T ( M ) → T ( M ∗ ∗ ) T(c_M) : T(M) \to T(M^{**}) T ( c M ) : T ( M ) → T ( M ∗∗ ) ,通过它T ( M ∗ ) T(M^*) T ( M ∗ ) 有一个*右*T ( M ) T(M) T ( M ) -*模*结构。 类似地,S ( M ∗ ) S(M^*) S ( M ∗ ) (分别Λ ( M ∗ ) \Lambda(M^*) Λ ( M ∗ ) )有一个*右*S ( M ) S(M) S ( M ) -*模*(分别*左*Λ ( M ) \Lambda(M) Λ ( M ) -*模*)结构。 通过交换M M M 和M ∗ M^* M ∗ 的角色,直接从上面导出这些模的显式公式给出外法则。 注,对于所有x ∈ M x \in M x ∈ M ,i ( x ) i(x) i ( x ) 始终是分级的代数S ( M ∗ ) S(M^*) S ( M ∗ ) (或Λ ( M ∗ ) \Lambda(M^*) Λ ( M ∗ ) )的*推导*(或零平方*的反推导)。
典范同态* θ T : T ( M ∗ ) → T ( M ) ∗ g r \theta_T : T(M^*) \to T(M)^{*gr} θ T : T ( M ∗ ) → T ( M ) ∗ g r (分别θ S : S ( M ) → S ( M ) ∗ g r \theta_S : S(M) \to S(M)^{*gr} θ S : S ( M ) → S ( M ) ∗ g r ,分别θ Λ : Λ ( M ∗ ) → Λ ( M ) ∗ g r \theta_\Lambda : \Lambda(M^*) \to \Lambda(M)^{*gr} θ Λ : Λ ( M ∗ ) → Λ ( M ) ∗ g r )*是右* T ( M ) T(M) T ( M ) -*模*(分别*右* S ( M ) S(M) S ( M ) -*模*,分别*左* Λ ( M ) \Lambda(M) Λ ( M ) -*模*) *同态.
引用了 1 · 被以下引用 2 引用了 推论, III § 10
被以下引用 习题 7, § 11 , 命题 13
我们首先证明,对于 z ∗ ∈ T ( M ∗ ) z^* \in T(M^*) z ∗ ∈ T ( M ∗ ) 和 t ∈ T ( M ) t \in T(M) t ∈ T ( M ) ,
θ T ( z ∗ ∧ t ) = θ T ( z ∗ ) ∧ t .
\theta_T(z^* \wedge t) = \theta_T(z^*) \wedge t.
θ T ( z ∗ ∧ t ) = θ T ( z ∗ ) ∧ t .
由于M M M 是代数T ( M ) T(M) T ( M ) 的生成的系统,所以当t = x ∈ M t = x \in M t = x ∈ M 时我们只需证明(69);此外,我们可以将注意力限制在z ∗ = x 1 ∗ ⊗ x 2 ∗ ⊗ ⋯ ⊗ x p ∗ z^* = x_1^* \otimes x_2^* \otimes \cdots \otimes x_p^* z ∗ = x 1 ∗ ⊗ x 2 ∗ ⊗ ⋯ ⊗ x p ∗ 、x j ∗ ∈ M ∗ x_j^* \in M^* x j ∗ ∈ M ∗ 的情况,然后通过(66)将M M M 和M ∗ M^* M ∗ 的角色互换,z ∗ ∧ x = ⟨ x , x 1 ∗ ⟩ x 2 ∗ ⊗ ⋯ ⊗ x p ∗ z^* \wedge x = \langle x, x_1^* \rangle x_2^* \otimes \cdots \otimes x_p^* z ∗ ∧ x = ⟨ x , x 1 ∗ ⟩ x 2 ∗ ⊗ ⋯ ⊗ x p ∗ 。因此,对于M M M 中的所有y 2 , … , y p y_2, \ldots, y_p y 2 , … , y p ,
⟨ θ T ( z ∗ ∧ x ) , y 2 ⊗ y 3 ⊗ ⋯ ⊗ y p ⟩ = ⟨ x , x 1 ∗ ⟩ ∏ j = 2 p ⟨ y j , x j ∗ ⟩ = ⟨ θ T ( z ∗ ) , x ⊗ y 2 ⊗ ⋯ ⊗ y p ⟩ = ⟨ θ T ( z ∗ ) ∧ x , y 2 ⊗ ⋯ ⊗ y p ⟩
\begin{align*}
\langle \theta_T(z^* \wedge x), y_2 \otimes y_3 \otimes \cdots \otimes y_p \rangle &= \langle x, x_1^* \rangle \prod_{j=2}^p \langle y_j, x_j^* \rangle \\
&= \langle \theta_T(z^*), x \otimes y_2 \otimes \cdots \otimes y_p \rangle \\
&= \langle \theta_T(z^*) \wedge x, y_2 \otimes \cdots \otimes y_p \rangle
\end{align*}
⟨ θ T ( z ∗ ∧ x ) , y 2 ⊗ y 3 ⊗ ⋯ ⊗ y p ⟩ = ⟨ x , x 1 ∗ ⟩ j = 2 ∏ p ⟨ y j , x j ∗ ⟩ = ⟨ θ T ( z ∗ ) , x ⊗ y 2 ⊗ ⋯ ⊗ y p ⟩ = ⟨ θ T ( z ∗ ) ∧ x , y 2 ⊗ ⋯ ⊗ y p ⟩
从而 (69)。
其次,我们证明对于 z ∗ ∈ S ( M ∗ ) z^* \in S(M^*) z ∗ ∈ S ( M ∗ ) 和 t ∈ S ( M ) t \in S(M) t ∈ S ( M ) ,
θ S ( z ∗ ∧ t ) = θ S ( z ∗ ) ∧ t .
\theta_S(z^* \wedge t) = \theta_S(z^*) \wedge t.
θ S ( z ∗ ∧ t ) = θ S ( z ∗ ) ∧ t .
如上所述,我们可以将极限应用于案例 t = x ∈ M t = x \in M t = x ∈ M 。但更进一步,这里i ( x ) i(x) i ( x ) 是S ( M ∗ ) S(M^*) S ( M ∗ ) 的推导和S ( M ) ∗ g r S(M)^{*gr} S ( M ) ∗ g r 的推导。因此(§ 10, no. 7,命题 9 的推论)足以验证z ∗ = x ∗ ∈ M ∗ z^* = x^* \in M^* z ∗ = x ∗ ∈ M ∗ 的(70),因为M ∗ M^* M ∗ 是S ( M ∗ ) S(M^*) S ( M ∗ ) 的生成的系统;但这是微不足道的,两条边等于 ⟨ x ∗ , x ⟩ \langle x^*, x \rangle ⟨ x ∗ , x ⟩ 。类似的论证证明关系
θ ∧ ( t ∧ z ∗ ) = t ∧ θ ∧ ( z ∗ )
\theta_\wedge(t \wedge z^*) = t \wedge \theta_\wedge(z^*)
θ ∧ ( t ∧ z ∗ ) = t ∧ θ ∧ ( z ∗ )
对于z ∗ ∈ Λ ( M ∗ ) z^* \in \Lambda(M^*) z ∗ ∈ Λ ( M ∗ ) 和t ∈ Λ ( M ) t \in \Lambda(M) t ∈ Λ ( M ) :然后观察,对于x ∈ M x \in M x ∈ M ,i ( x ) i(x) i ( x ) 是Λ ( M ∗ ) \Lambda(M^*) Λ ( M ∗ ) 以及Λ ( M ) ∗ g r \Lambda(M)^{*gr} Λ ( M ) ∗ g r 的反导数,并使用§ 10, no. 7,推论命题 9。左有一个类似的结果内部乘积。
10. 在有限生成自由模的情况下显式内部乘积形式
令M M M 为有限生成的自由A A A 模块,M M M 的( e i ) 1 ≤ i ≤ n (e_i)_{1 \leq i \leq n} ( e i ) 1 ≤ i ≤ n 基和M ∗ M^* M ∗ 的( e i ∗ ) 1 ≤ i ≤ n (e_i^*)_{1 \leq i \leq n} ( e i ∗ ) 1 ≤ i ≤ n 对偶基。对于{ 1 , n } \{1, n\} { 1 , n } 的元素的每个有限序列s = ( i 1 , … , i p ) s = (i_1, \ldots, i_p) s = ( i 1 , … , i p ) ,令e s = e i 1 ⊗ e i 2 ⊗ ⋯ ⊗ e i p e_s = e_{i_1} \otimes e_{i_2} \otimes \cdots \otimes e_{i_p} e s = e i 1 ⊗ e i 2 ⊗ ⋯ ⊗ e i p (或e s ∗ = e i 1 ∗ ⊗ ⋯ ⊗ e i p ∗ e_s^* = e_{i_1}^* \otimes \cdots \otimes e_{i_p}^* e s ∗ = e i 1 ∗ ⊗ ⋯ ⊗ e i p ∗ )。我们知道(§ 5, no. 5,定理 1)A A A 模块T ( M ) T(M) T ( M ) 的e s e_s e s 形式基和A A A 模块的e s ∗ e_s^* e s ∗ 基 T ( M ∗ ) T(M^*) T ( M ∗ ) 。如果s , t s, t s , t 是{ 1 , n } \{1, n\} { 1 , n } 的元素的两个有限序列,令s . t s.t s . t 表示序列,如下获得:如果s = ( i 1 , … , i p ) s = (i_1, \ldots, i_p) s = ( i 1 , … , i p ) 和t = ( j 1 , … , j q ) t = (j_1, \ldots, j_q) t = ( j 1 , … , j q ) ,则s . t s.t s . t 是序列( i 1 , … , i p , j 1 , … , j q ) (i_1, \ldots, i_p, j_1, \ldots, j_q) ( i 1 , … , i p , j 1 , … , j q ) 与p + q p + q p + q 项。然后e s . t = e s ⊗ e t e_{s.t} = e_s \otimes e_t e s . t = e s ⊗ e t 。然后从 (66) 得出
{ e s ∧ e t ∗ = 0 if s is not of the form t . u e t . u ∧ e t ∗ = e u .
\begin{cases}
e_s \wedge e_t^* = 0 & \text{if } s \text{ is not of the form } t.u \\
e_{t.u} \wedge e_t^* = e_u.
\end{cases}
{ e s ∧ e t ∗ = 0 e t . u ∧ e t ∗ = e u . if s is not of the form t . u
类似地,对称代数 S ( M ) S(M) S ( M ) 具有单项式 e α e^\alpha e α 的基集合以及单项式 e ∗ α e^{*\alpha} e ∗ α 的 α ∈ N n \alpha \in \mathbf{N}^n α ∈ N n (§ 6, no. 6, 定理 1) 和 S ( M ∗ ) S(M^*) S ( M ∗ ) 集合与 α ∈ N n \alpha \in \mathbf{N}^n α ∈ N n ;回想一下(no. 5)u α u_\alpha u α ,对于∣ α ∣ = k |\alpha| = k ∣ α ∣ = k ,表示( S k ( M ) ) ∗ (S^k(M))^* ( S k ( M ) ) ∗ 的基的元素,与S k ( M ) S^k(M) S k ( M ) 的基( e α ) ∣ α ∣ = k (e^\alpha)_{|\alpha|=k} ( e α ) ∣ α ∣ = k 对偶; u α u_\alpha u α ,对于 α ∈ N n \alpha \in \mathbf{N}^n α ∈ N n ,因此形式基等于 S ( M ) ∗ g r S(M)^{*gr} S ( M ) ∗ g r 。右内部乘积的定义在 S ( M ) ∗ g r S(M)^{*gr} S ( M ) ∗ g r 中乘以 e β e^\beta e β 作为乘法的转置在 S ( M ) S(M) S ( M ) 中乘以 e β e^\beta e β 那么表明
{ u α ⊥ e β = 0 if α ≱ β u α ⊥ e β = u α − β if α ≥ β .
\begin{cases}
u_\alpha \perp e^\beta = 0 & \text{if } \alpha \not\geq \beta \\
u_\alpha \perp e^\beta = u_{\alpha-\beta} & \text{if } \alpha \geq \beta.
\end{cases}
{ u α ⊥ e β = 0 u α ⊥ e β = u α − β if α ≥ β if α ≥ β .
(73)
类似地,由于 S ( M ) S(M) S ( M ) 在此与 S ( M ) ∗ g r S(M)^{*gr} S ( M ) ∗ g r 的分级对偶规范一致,因此 i ( u β ) i(u_\beta) i ( u β ) 是 S ( M ) ∗ g r S(M)^{*gr} S ( M ) ∗ g r 中 u β u^\beta u β 对乘法的分级转置,因此来自乘法表 (33) 基 ( u α ) (u_\alpha) ( u α ) 的 (no. 5) 我们推断
{ e α ⊥ u β = 0 if α ≱ β e α ⊥ u β = ( β , α − β ) e α − β if α ≥ β .
\begin{cases}
e^\alpha \perp u_\beta = 0 & \text{if } \alpha \not\geq \beta \\
e^\alpha \perp u_\beta = (\beta, \alpha - \beta)e^{\alpha-\beta} & \text{if } \alpha \geq \beta.
\end{cases}
{ e α ⊥ u β = 0 e α ⊥ u β = ( β , α − β ) e α − β if α ≥ β if α ≥ β .
(74)
S ( M ) S(M) S ( M ) 的元素右内部乘积在S ( M ∗ ) S(M^*) S ( M ∗ ) 的元素,这个乘积(no. 9)的定义和no. 5的公式(34)让我们从 (74) 公式推出
{ e α ⊥ e ∗ β = 0 if α ≱ β e α ⊥ e ∗ β = α ! ( α − β ) ! e α − β if α ≥ β .
\begin{cases}
e^\alpha \perp e^{*\beta} = 0 & \text{if } \alpha \not\geq \beta \\
e^\alpha \perp e^{*\beta} = \frac{\alpha!}{(\alpha-\beta)!} e^{\alpha-\beta} & \text{if } \alpha \geq \beta.
\end{cases}
{ e α ⊥ e ∗ β = 0 e α ⊥ e ∗ β = ( α − β )! α ! e α − β if α ≥ β if α ≥ β .
(75)
S ( M ∗ ) S(M^*) S ( M ∗ ) 元素内部乘积与 S ( M ) S(M) S ( M ) 交换元素有类似的公式 M M M 和 M ∗ M^* M ∗ 的角色(因为M ∗ ∗ M^{**} M ∗∗ 在这里被标识为 M M M )。
11. 对于 n n n 尺寸自由模 M,同构介于 ∧ p ( M ) \wedge^p(M) ∧ p ( M ) 和 ∧ n − p ( M ∗ ) \wedge^{n-p}(M^*) ∧ n − p ( M ∗ ) 之间
设M为维数n中的自由A-模;令e ∈ ∧ n ( M ) e \in \wedge^n(M) e ∈ ∧ n ( M ) 为元素,形成∧ n ( M ) \wedge^n(M) ∧ n ( M ) 的基,并令e ∗ e^* e ∗ 为∧ n ( M ∗ ) \wedge^n(M^*) ∧ n ( M ∗ ) 的元素,使得{ ( − 1 ) n ( n − 1 ) / 2 θ ∧ ( e ∗ ) } \{(-1)^{n(n-1)/2} \theta_{\wedge}(e^*)\} {( − 1 ) n ( n − 1 ) /2 θ ∧ ( e ∗ )} 为( ∧ n ( M ) ) ∗ (\wedge^n(M))^* ( ∧ n ( M ) ) ∗ 中{ e } \{e\} { e } 的对偶基。令ϕ : ∧ ( M ∗ ) → ∧ ( M ) \phi : \wedge(M^*) \to \wedge(M) ϕ : ∧ ( M ∗ ) → ∧ ( M ) 为映射z ↦ z ∧ e ∗ z \mapsto z \wedge e^* z ↦ z ∧ e ∗ 和ϕ ′ : ∧ ( M ∗ ) → ∧ ( M ) \phi' : \wedge(M^*) \to \wedge(M) ϕ ′ : ∧ ( M ∗ ) → ∧ ( M ) 映射z ∗ ↦ z ∗ ∧ e z^* \mapsto z^* \wedge e z ∗ ↦ z ∗ ∧ e 。令ϕ p \phi_p ϕ p (分别ϕ p ′ \phi'_p ϕ p ′ )为ϕ \phi ϕ (分别ϕ ′ \phi' ϕ ′ )到∧ p ( M ) \wedge^p(M) ∧ p ( M ) (分别∧ p ( M ∗ ) \wedge^p(M^*) ∧ p ( M ∗ ) )的限制。然后:
(i) *映射ϕ \phi ϕ 是左∧ ( M ) \wedge(M) ∧ ( M ) 模块同构,映射ϕ ′ \phi' ϕ ′ 是左∧ ( M ∗ ) \wedge(M^*) ∧ ( M ∗ ) 模块同构;此外,映射ϕ \phi ϕ 和ϕ ′ \phi' ϕ ′ 是1另一个的倒数。
引用了 1 · 被以下引用 2 引用了 III § 7. 。外观代数
被以下引用 习题 14, § 11 , 命题 15
(ii) *映射ϕ p \phi_p ϕ p 是A-模∧ p ( M ) \wedge^p(M) ∧ p ( M ) 同构到A-模∧ n − p ( M ∗ ) \wedge^{n-p}(M^*) ∧ n − p ( M ∗ ) 且映射ϕ p ′ \phi'_p ϕ p ′ 是A-模∧ p ( M ∗ ) \wedge^p(M^*) ∧ p ( M ∗ ) 同构到A-模∧ n − p ( M ) \wedge^{n-p}(M) ∧ n − p ( M ) 。
(iii) *如果我们将u ∈ ∧ ( M ) u \in \wedge(M) u ∈ ∧ ( M ) 和v ∗ ∈ ∧ ( M ∗ ) v^* \in \wedge(M^*) v ∗ ∈ ∧ ( M ∗ ) 写成B ( u , v ∗ ) = ⟨ u , θ ∧ ( v ∗ ) ⟩ B(u, v^*) = \langle u, \theta_{\wedge}(v^*) \rangle B ( u , v ∗ ) = ⟨ u , θ ∧ ( v ∗ )⟩ ,那么,对于u ∗ ∈ ∧ p ( M ∗ ) u^* \in \wedge^p(M^*) u ∗ ∈ ∧ p ( M ∗ ) 和v ∗ ∈ ∧ n − p ( M ∗ ) v^* \in \wedge^{n-p}(M^*) v ∗ ∈ ∧ n − p ( M ∗ ) ,
B ( ϕ p ′ ( u ∗ ) , v ∗ ) = ( − 1 ) p ( n − p ) B ( u ∗ , ϕ n − p ′ ( v ∗ ) ) .
B(\phi'_p(u^*), v^*) = (-1)^{p(n-p)} B(u^*, \phi'_{n-p}(v^*)).
B ( ϕ p ′ ( u ∗ ) , v ∗ ) = ( − 1 ) p ( n − p ) B ( u ∗ , ϕ n − p ′ ( v ∗ )) .
ϕ \phi ϕ 是 ∧ ( M ) \wedge(M) ∧ ( M ) 线性且 ϕ ′ \phi' ϕ ′ 是 ∧ ( M ∗ ) \wedge(M^*) ∧ ( M ∗ ) 线性这一事实是从公式 ( u ∧ v ) ∧ e ∗ = u ∧ ( v ∧ e ∗ ) (u \wedge v) \wedge e^* = u \wedge (v \wedge e^*) ( u ∧ v ) ∧ e ∗ = u ∧ ( v ∧ e ∗ ) 和 ( u ∗ ∧ v ∗ ) ∧ e = u ∗ ∧ ( v ∗ ∧ e ) (u^* \wedge v^*) \wedge e = u^* \wedge (v^* \wedge e) ( u ∗ ∧ v ∗ ) ∧ e = u ∗ ∧ ( v ∗ ∧ e ) (no. 6, 公式 (37)) 得出的,使用θ ∧ \theta_{\wedge} θ ∧ 是同构的事实∧ ( M ∗ ) \wedge(M^*) ∧ ( M ∗ ) 到反代数到∧ ( M ) ∗ \wedge(M)^* ∧ ( M ) ∗ 。另一方面,M 存在基 ( e i ) 1 ≤ i ≤ n (e_i)_{1 \leq i \leq n} ( e i ) 1 ≤ i ≤ n ,使得
e = e 1 ∧ e 2 ∧ ⋯ ∧ e n and e ∗ = ( − 1 ) n ( n − 1 ) / 2 e 1 ∗ ∧ e 2 ∗ ∧ ⋯ ∧ e n ∗ ,
e = e_1 \wedge e_2 \wedge \cdots \wedge e_n \quad \text{and} \quad e^* = (-1)^{n(n-1)/2} e_1^* \wedge e_2^* \wedge \cdots \wedge e_n^*,
e = e 1 ∧ e 2 ∧ ⋯ ∧ e n and e ∗ = ( − 1 ) n ( n − 1 ) /2 e 1 ∗ ∧ e 2 ∗ ∧ ⋯ ∧ e n ∗ ,
其中( e i ∗ ) (e_i^*) ( e i ∗ ) 是基对数( e i ) (e_i) ( e i ) 。我们写I = { 1 , n } I = \{1, n\} I = { 1 , n } ;从 (76) 可以看出,对于 I 的每个子集 J 且 p 元素,
{ ϕ ( e J ) = ( − 1 ) n ( n − 1 ) / 2 + p ( p − 1 ) / 2 ρ J , I − J e I ∗ J ϕ ′ ( e J ∗ ) = ( − 1 ) p ( p − 1 ) / 2 ρ J , I − J e I − J .
\begin{cases}
\phi(e_J) = (-1)^{n(n-1)/2 + p(p-1)/2} \rho_{J, I-J} e_I^* J \\
\phi'(e_J^*) = (-1)^{p(p-1)/2} \rho_{J, I-J} e_{I-J}.
\end{cases}
{ ϕ ( e J ) = ( − 1 ) n ( n − 1 ) /2 + p ( p − 1 ) /2 ρ J , I − J e I ∗ J ϕ ′ ( e J ∗ ) = ( − 1 ) p ( p − 1 ) /2 ρ J , I − J e I − J .
这就证明了ϕ \phi ϕ 和ϕ ′ \phi' ϕ ′ 是双射的;此外ρ J , I − J ρ I − J , J = ( − 1 ) p ( n − p ) \rho_{J, I-J} \rho_{I-J, J} = (-1)^{p(n-p)} ρ J , I − J ρ I − J , J = ( − 1 ) p ( n − p ) (§ 7, no. 8, 公式 (21));如数
n ( n − 1 ) 2 + p ( p − 1 ) 2 + ( n − p ) ( n − p − 1 ) 2 + p ( n − p ) = n ( n − 1 )
\frac{n(n-1)}{2} + \frac{p(p-1)}{2} + \frac{(n-p)(n-p-1)}{2} + p(n-p) = n(n-1)
2 n ( n − 1 ) + 2 p ( p − 1 ) + 2 ( n − p ) ( n − p − 1 ) + p ( n − p ) = n ( n − 1 )
是偶数,因此 ϕ \phi ϕ 和 ϕ ′ \phi' ϕ ′ 是 1 另一个的倒数。最后,要证明(77),只需取u ∗ = e J ∗ u^* = e_J^* u ∗ = e J ∗ 和v ∗ = e I − J ∗ v^* = e_{I-J}^* v ∗ = e I − J ∗ 即可;验证也遵循θ ∧ \theta_{\wedge} θ ∧ 、公式 (78) 和关系 ρ J , I − J ρ I − J , J = ( − 1 ) p ( n − p ) \rho_{J, I-J} \rho_{I-J, J} = (-1)^{p(n-p)} ρ J , I − J ρ I − J , J = ( − 1 ) p ( n − p ) (§ 7, no. 8、公式 (21)) 的定义。 注对于 u ∗ ∈ ∧ p ( M ∗ ) u^* \in \wedge^p(M^*) u ∗ ∈ ∧ p ( M ∗ ) 和 v ∗ ∈ ∧ n − p ( M ∗ ) v^* \in \wedge^{n-p}(M^*) v ∗ ∈ ∧ n − p ( M ∗ ) ,
B(\phi_p'(u^*), v^*) 是 u ∗ ∧ v ∗ u^* \wedge v^* u ∗ ∧ v ∗ 相对于 Λ n ( M ∗ ) \Lambda^n(M^*) Λ n ( M ∗ ) 的基 { e ∗ } \{e^*\} { e ∗ } 在符号范围内的系数。
( det g ) ϕ = Λ ( t g ) ∘ ϕ ∘ Λ ( g ) . (\det g)\phi = \Lambda^{(tg)} \circ \phi \circ \Lambda(g). ( det g ) ϕ = Λ ( t g ) ∘ ϕ ∘ Λ ( g ) .
显然Λ ( t g ) = θ Λ − 1 ∘ ( t Λ ( g ) ) ∘ θ Λ \Lambda^{(tg)} = \theta_{\Lambda}^{-1} \circ (t\Lambda(g)) \circ \theta_{\Lambda} Λ ( t g ) = θ Λ − 1 ∘ ( t Λ ( g )) ∘ θ Λ ;因为 Λ ( g ) \Lambda(g) Λ ( g ) 是代数 Λ ( M ) \Lambda(M) Λ ( M ) 的自同态和定义,对于所有
z ∈ Λ ( M ) , θ Λ ( Λ ( g ) ( z ) ⊥ e ∗ ) = θ Λ ( e ∗ ) ⊥ θ Λ ( Λ ( g ) ( z ) ) , z \in \Lambda(M), \quad \theta_{\Lambda}(\Lambda(g)(z) \perp e^*) = \theta_{\Lambda}(e^*) \perp \theta_{\Lambda}(\Lambda(g)(z)), z ∈ Λ ( M ) , θ Λ ( Λ ( g ) ( z ) ⊥ e ∗ ) = θ Λ ( e ∗ ) ⊥ θ Λ ( Λ ( g ) ( z )) , 我们从 no. 6 的公式 (42) 推断出
( ( θ Λ − 1 ∘ ( t Λ ( g ) ) ∘ θ Λ ) ∘ ϕ ∘ Λ ( g ) ) ( z ) = θ Λ − 1 ( t Λ ( g ) ( θ Λ ( e ∗ ) ) ⊥ z ) = z ⊥ ( Λ ( t g ) ( e ∗ ) ) = ( det g ) ( z ⊥ e ∗ ) = ( det g ) ϕ ( z )
((\theta_{\Lambda}^{-1} \circ (t\Lambda(g)) \circ \theta_{\Lambda}) \circ \phi \circ \Lambda(g))(z) = \theta_{\Lambda}^{-1}(t\Lambda(g)(\theta_{\Lambda}(e^*)) \perp z)
= z \perp (\Lambda^{(tg)}(e^*)) = (\det g)(z \perp e^*) = (\det g)\phi(z)
(( θ Λ − 1 ∘ ( t Λ ( g )) ∘ θ Λ ) ∘ ϕ ∘ Λ ( g )) ( z ) = θ Λ − 1 ( t Λ ( g ) ( θ Λ ( e ∗ )) ⊥ z ) = z ⊥ ( Λ ( t g ) ( e ∗ )) = ( det g ) ( z ⊥ e ∗ ) = ( det g ) ϕ ( z ) 考虑到 § 8, no. 4、命题 8。
每自同构克E,*
Λ ( t g − 1 ) = ( det g ) − 1 ϕ ∘ ( Λ ( g ) ) ∘ ϕ − 1 . \Lambda^{(tg^{-1})} = (\det g)^{-1}\phi \circ (\Lambda(g)) \circ \phi^{-1}. Λ ( t g − 1 ) = ( det g ) − 1 ϕ ∘ ( Λ ( g )) ∘ ϕ − 1 .
被以下引用 1 被以下引用 命题 12, III § 8
12. 与 p 向量相关的子空间的应用
令 K 为域,E 向量空间超过 K。回想一下,每个 p p p 向量 z ∈ Λ p ( E ) z \in \Lambda^p(E) z ∈ Λ p ( E ) 都与 E 的有限维子空间 M z M_z M z 相关联,即 E 的最小的向量子空间 M,使得z ∈ Λ p ( M ) z \in \Lambda^p(M) z ∈ Λ p ( M ) (§ 7, no. 2,命题 4 的推论)。
(i) *M z M_z M z 在E ∗ E^* E ∗ 中的正交是x ∗ ∈ E ∗ x^* \in E^* x ∗ ∈ E ∗ 的集合使得x ∗ ⊥ z = 0 x^* \perp z = 0 x ∗ ⊥ z = 0 。
引用了 1 引用了 定理 1, III § 7
(ii) 与z相关的子空间M z M_z M z 是Λ p − 1 ( E ∗ ) \Lambda^{p-1}(E^*) Λ p − 1 ( E ∗ ) 的映射λ z : u ∗ ↦ u ∗ ⊥ z \lambda_z : u^* \mapsto u^* \perp z λ z : u ∗ ↦ u ∗ ⊥ z 下的Λ p − 1 ( E ∗ ) \Lambda^{p-1}(E^*) Λ p − 1 ( E ∗ ) 的像进入E。
令 N 表示像或 λ z \lambda_z λ z 。对于 x ∗ ∈ E ∗ x^* \in E^* x ∗ ∈ E ∗ 和 u ∗ ∈ Λ p − 1 ( E ∗ ) u^* \in \Lambda^{p-1}(E^*) u ∗ ∈ Λ p − 1 ( E ∗ ) ,
⟨ θ Λ ( x ∗ ) , u ∗ ⊥ z ⟩ = ⟨ θ Λ ( u ∗ ∧ x ∗ ) , z ⟩ = ( − 1 ) p − 1 ⟨ θ Λ ( x ∗ ∧ u ∗ ) , z ⟩ = ( − 1 ) p − 1 ⟨ θ Λ ( u ∗ ) , x ∗ ⊥ z ⟩ .
\langle \theta_{\Lambda}(x^*), u^* \perp z \rangle = \langle \theta_{\Lambda}(u^* \wedge x^*), z \rangle = (-1)^{p-1} \langle \theta_{\Lambda}(x^* \wedge u^*), z \rangle \\
= (-1)^{p-1} \langle \theta_{\Lambda}(u^*), x^* \perp z \rangle.
⟨ θ Λ ( x ∗ ) , u ∗ ⊥ z ⟩ = ⟨ θ Λ ( u ∗ ∧ x ∗ ) , z ⟩ = ( − 1 ) p − 1 ⟨ θ Λ ( x ∗ ∧ u ∗ ) , z ⟩ = ( − 1 ) p − 1 ⟨ θ Λ ( u ∗ ) , x ∗ ⊥ z ⟩ . 因此,为了使
x ∗ x^* x ∗ 与N正交,
x ∗ ⊥ z x^* \perp z x ∗ ⊥ z 与
θ Λ ( Λ ( E ∗ ) ) \theta_{\Lambda}(\Lambda(E^*)) θ Λ ( Λ ( E ∗ )) 正交是充分必要的。现在,后者条件相当于说即
x ∗ ⊥ z = 0 x^* \perp z = 0 x ∗ ⊥ z = 0 ;令
( e λ ) λ ∈ L (e_{\lambda})_{\lambda \in L} ( e λ ) λ ∈ L 为 E 的基;给L一个总排序,可以看出(§ 7, no. 8,定理1),对于J来说,
e J e_J e J 经过L,形式的有限子集的集合
F ( L ) \mathscr{F}(L) F ( L ) 基共
Λ ( E ) \Lambda(E) Λ ( E ) ;然后从no. 5的公式(30)得出,元素
θ ∧ ( e J ∗ ) \theta_{\wedge}(e_J^*) θ ∧ ( e J ∗ ) 在一个符号内是
∧ ( E ) \wedge(E) ∧ ( E ) 上相对于基
( e J ) (e_J) ( e J ) 的坐标形式; 从而我们的断言。
因此,N 的正交由 x ∗ ∈ E ∗ x^* \in E^* x ∗ ∈ E ∗ 组成,使得 x ∗ ⊥ z = 0 x^* \perp z = 0 x ∗ ⊥ z = 0 并且 (i) 的结论将由 (ii) 得出。
我们首先显示N ⊂ M z N \subset M_z N ⊂ M z 。令 M 为 E 的向量子空间,使得 z ∈ ∧ ( M ) z \in \wedge(M) z ∈ ∧ ( M ) 且令 j : M → E j : M \to E j : M → E 为典范嵌入;设μ z \mu_z μ z 将∧ p − 1 ( M ∗ ) \wedge^{p-1}(M^*) ∧ p − 1 ( M ∗ ) 的映射v ∗ ↦ v ∗ ⊥ z v^* \mapsto v^* \perp z v ∗ ↦ v ∗ ⊥ z 代入M;由公式 (60) of no. 7 可知存在正则因式分解
λ z : ∧ p − 1 ( E ∗ ) → ∧ p − 1 ( t j ) ∧ p − 1 ( M ∗ ) → μ z M → j E
\lambda_z : \wedge^{p-1}(E^*) \xrightarrow{\wedge^{p-1}(t_j)} \wedge^{p-1}(M^*) \xrightarrow{\mu_z} M \xrightarrow{j} E
λ z : ∧ p − 1 ( E ∗ ) ∧ p − 1 ( t j ) ∧ p − 1 ( M ∗ ) μ z M j E
这通过M z M_z M z 的定义证明了N ⊂ M N \subset M N ⊂ M ,从而证明了N ⊂ M z N \subset M_z N ⊂ M z 。仍有待验证N = M z N = M_z N = M z 。假设逆命题:则存在M z M_z M z 和元素x ∗ ∈ E ∗ x^* \in E^* x ∗ ∈ E ∗ 的基( e i ) 1 ≤ i ≤ n (e_i)_{1 \leq i \leq n} ( e i ) 1 ≤ i ≤ n ,使得⟨ x ∗ , e 1 ⟩ = 1 , ⟨ x ∗ , e j ⟩ = 0 \langle x^*, e_1 \rangle = 1, \langle x^*, e_j \rangle = 0 ⟨ x ∗ , e 1 ⟩ = 1 , ⟨ x ∗ , e j ⟩ = 0 对应2 ≤ j ≤ n 2 \leq j \leq n 2 ≤ j ≤ n ,并且x ∗ x^* x ∗ 与N正交,因此x ∗ ⊥ z = 0 x^* \perp z = 0 x ∗ ⊥ z = 0 。我们写为z = ∑ H a H e H z = \sum_H a_H e_H z = ∑ H a H e H ,其中和用p p p 元素取代了{ 1 , n } \{1, n\} { 1 , n } 的子集。通过 (68) (no. 9),
x ∗ ⊥ e H = 0 if 1 ∉ H x ∗ ⊥ e { 1 } ∪ H = e H if H ⊂ { 2 , n }
x^* \perp e_H = 0 \quad \text{if } 1 \notin H \\
x^* \perp e_{\{1\} \cup H} = e_H \quad \text{if } H \subset \{2, n\}
x ∗ ⊥ e H = 0 if 1 ∈ / H x ∗ ⊥ e { 1 } ∪ H = e H if H ⊂ { 2 , n }
这表明关系x ∗ ⊥ z = 0 x^* \perp z = 0 x ∗ ⊥ z = 0 意味着a H = 0 a_H = 0 a H = 0 代表1 ∈ H 1 \in H 1 ∈ H 。但这是不可能的,因为z z z 将属于变为∧ p ( M ′ ) \wedge^p(M') ∧ p ( M ′ ) ,其中M ′ M' M ′ 是e 2 , … , e n e_2, \ldots, e_n e 2 , … , e n 生成的M的子空间。
13. 纯p p p -向量。格拉斯曼尼亚人
设 K 为域,E 向量空间超过 K。如果p p p -向量 z ∈ ∧ p ( E ) z \in \wedge^p(E) z ∈ ∧ p ( E ) 为非零且 E 中存在向量 x 1 , … , x p x_1, \ldots, x_p x 1 , … , x p 使得 z = x 1 ∧ x 2 ∧ ⋯ ∧ x p z = x_1 \wedge x_2 \wedge \cdots \wedge x_p z = x 1 ∧ x 2 ∧ ⋯ ∧ x p ,则称其为*纯*(或有时 可分解 )。为此,与 z z z 关联的子空间 M z M_z M z (对于 z ≠ 0 z \neq 0 z = 0 来说总是维数 ≥ p \geq p ≥ p )*精确*为维数 p p p (因为 ∧ p ( M z ) \wedge^p(M_z) ∧ p ( M z ) 是维数1)。特别是,当 E 为维数 n n n 时,每个*非零*标量、E = ∧ 1 ( E ) E = \wedge^1(E) E = ∧ 1 ( E ) 的每个非零元素、∧ n ( E ) \wedge^n(E) ∧ n ( E ) 的每个非零元素都是*纯*。
令E为维数n的向量空间,并令e为∧ n ( E ) \wedge^n(E) ∧ n ( E ) 的元素≠ 0 \neq 0 = 0 (因此形成此向量空间的基)。令 ϕ : ∧ ( E ) → ∧ ( E ∗ ) \phi : \wedge(E) \to \wedge(E^*) ϕ : ∧ ( E ) → ∧ ( E ∗ ) 为与 e (no. 11, 命题 12) 关联的向量空间同构。如果 z 是 ∧ p ( E ) \wedge^p(E) ∧ p ( E ) 的纯元素,则 ϕ ( z ) \phi(z) ϕ ( z ) 是 ∧ n − p ( E ∗ ) \wedge^{n-p}(E^*) ∧ n − p ( E ∗ ) 的纯元素,并且与 z 相关联的子空间和 ϕ ( z ) \phi(z) ϕ ( z ) 是正交的。
引用了 1 · 被以下引用 1 引用了 命题 12
被以下引用 命题 16
案例 p = 0 p = 0 p = 0 和 p = n p = n p = n 是微不足道的。因此假设1 ≤ p ≤ n − 1 1 \leq p \leq n - 1 1 ≤ p ≤ n − 1 并令z = x 1 ∧ ⋯ ∧ x p ≠ 0 z = x_1 \wedge \cdots \wedge x_p \neq 0 z = x 1 ∧ ⋯ ∧ x p = 0 。那么 E 存在基 ( e i ) 1 ≤ i ≤ n (e_i)_{1 \leq i \leq n} ( e i ) 1 ≤ i ≤ n ,使得 e i = x i e_i = x_i e i = x i 对应于 1 ≤ i ≤ p 1 \leq i \leq p 1 ≤ i ≤ p 和 e = e 1 ∧ e 2 ∧ ⋯ ∧ e n e = e_1 \wedge e_2 \wedge \cdots \wedge e_n e = e 1 ∧ e 2 ∧ ⋯ ∧ e n 。然后从no. 11的公式(78)得出ϕ ( z ) = ± e p + 1 ∗ ∧ ⋯ ∧ e n ∗ \phi(z) = \pm e_{p+1}^* \wedge \cdots \wedge e_n^* ϕ ( z ) = ± e p + 1 ∗ ∧ ⋯ ∧ e n ∗ ,从而命题。
如果 E 为维数 n,则每个非零 ( n − 1 ) (n-1) ( n − 1 ) 向量 E 都是纯向量。
为了使 ⋀ p ( E ) \bigwedge^p(E) ⋀ p ( E ) 中的元素 z ≠ 0 z \neq 0 z = 0 是纯净的,对于所有 u ∗ ∈ ⋀ p − 1 ( E ∗ ) u^* \in \bigwedge^{p-1}(E^*) u ∗ ∈ ⋀ p − 1 ( E ∗ ) 是必要且充分的,
引用了 3 引用了 命题 13 , III § 7. 。外观代数 , 命题 15
( u ∗ ⊥ z ) ∧ z = 0.
(u^* \perp z) \wedge z = 0.
( u ∗ ⊥ z ) ∧ z = 0.
情况p = 0 p = 0 p = 0 很简单,我们假设p ≥ 1 p \geq 1 p ≥ 1 。如果z = x 1 ∧ ⋯ ∧ x p z = x_1 \wedge \cdots \wedge x_p z = x 1 ∧ ⋯ ∧ x p 、公式 (68) (no. 9) 和n = p − 1 n = p - 1 n = p − 1 则表明u ∗ ⊥ z u^* \perp z u ∗ ⊥ z 是x i x_i x i (1 ≤ i ≤ p 1 \leq i \leq p 1 ≤ i ≤ p )、从而 (81) 的线性组合。另一方面,如果与z z z 关联的子空间M z M_z M z 是维数> p > p > p ,则考虑该子空间与n > p n > p n > p 的基( e j ) 1 ≤ j ≤ n (e_j)_{1 \leq j \leq n} ( e j ) 1 ≤ j ≤ n 。从no. 11、命题 13 可以得出,对于某些u ∗ ∈ ⋀ p − 1 ( E ∗ ) u^* \in \bigwedge^{p-1}(E^*) u ∗ ∈ ⋀ p − 1 ( E ∗ ) ,每个e j e_j e j 都是形式 u ∗ ⊥ z u^* \perp z u ∗ ⊥ z ,而关系 (81) 因此意味着1 ≤ j ≤ n 1 \leq j \leq n 1 ≤ j ≤ n 的e j ∧ z = 0 e_j \wedge z = 0 e j ∧ z = 0 。由此可见,在表达式z = ∑ H a H e H z = \sum_H a_H e_H z = ∑ H a H e H 中(其中H通过{ 1 , n } \{1, n\} { 1 , n } 的子集的集合与p p p 元素),所有系数a H a_H a H 为零、从而z = 0 z = 0 z = 0 ,与假设。
命题 16 的标准相当于当 u ∗ u^* u ∗ 穿过 ⋀ p − 1 ( E ∗ ) \bigwedge^{p-1}(E^*) ⋀ p − 1 ( E ∗ ) 的 基 时写成条件 (81)。特别是,假设 E 为有限维 n n n ,并令 ( e i ) 1 ≤ i ≤ n (e_i)_{1 \leq i \leq n} ( e i ) 1 ≤ i ≤ n 为 E 的基。条件 (81) 等价于条件
( 82 − ( J , H ) ) (82-(J, H)) ( 82 − ( J , H )) ⟨ e J ∗ , ( e H ∗ ⊥ e I ) ∧ z ⟩ = 0
\langle e_J^*, (e_H^* \perp e_I) \wedge z \rangle = 0
⟨ e J ∗ , ( e H ∗ ⊥ e I ) ∧ z ⟩ = 0 对于
{ 1 , n } \{1, n\} { 1 , n } 的所有子集 J、H,使得
C a r d ( J ) = p + 1 \mathrm{Card}(J) = p + 1 Card ( J ) = p + 1 和
C a r d ( H ) = p − 1 \mathrm{Card}(H) = p - 1 Card ( H ) = p − 1 。现在,如果I和I'是
{ 1 , n } \{1, n\} { 1 , n } 的两个子集,其中
p p p 元素、no. 10的公式(76)和乘法表(20) § 7, no. 8表明
⟨ e J ∗ , ⟨ e H ∗ ⊥ e I ⟩ ∧ e I ′ ⟩ = 0
\langle e_J^*, \langle e_H^* \perp e_I \rangle \wedge e_{I'} \rangle = 0
⟨ e J ∗ , ⟨ e H ∗ ⊥ e I ⟩ ∧ e I ′ ⟩ = 0 除非 存在
i ∈ { 1 , n } i \in \{1, n\} i ∈ { 1 , n } 使得
I − H = { i } I - H = \{i\} I − H = { i } 和
J − I ′ = { i } J - I' = \{i\} J − I ′ = { i } ,在这种情况下
⟨ e J ∗ , ( e H ∗ ⊥ e I ) ∧ e I ′ ⟩ = ( − 1 ) ( p − 1 ) ( p − 2 ) / 2 ε i , J , H
\langle e_J^*, (e_H^* \perp e_I) \wedge e_{I'} \rangle = (-1)^{(p-1)(p-2)/2} \varepsilon_{i, J, H}
⟨ e J ∗ , ( e H ∗ ⊥ e I ) ∧ e I ′ ⟩ = ( − 1 ) ( p − 1 ) ( p − 2 ) /2 ε i , J , H 其中
ε i , J , H = ρ { i } , H ρ { i } , I ′ \varepsilon_{i, J, H} = \rho_{\{i\}, H} \rho_{\{i\}, I'} ε i , J , H = ρ { i } , H ρ { i } , I ′ ;那么可以说,对于
i ∈ J ∩ C H i \in J \cap C H i ∈ J ∩ C H ,
ε i , J , H \varepsilon_{i, J, H} ε i , J , H 等于
+ 1 +1 + 1 ,如果J的元素的数(
< i < i < i )和H的元素的数(
< i < i < i )具有*相同的奇偶性*,并且否则
− 1 -1 − 1 。
紧接着,如果我们写 z = ∑ I a I e I z = \sum_I a_I e_I z = ∑ I a I e I ,其中 I 穿过 { 1 , n } \{1, n\} { 1 , n } 的子集的集合和 p p p 元素,关系 (82–(J, H)) 等价于关系
∑ i ∈ J ∪ C H ε i , J , H a J − { i } a H ∪ { i } = 0.
\sum_{i \in J \cup C_H} \varepsilon_{i, J, H} a_{J-\{i\}} a_{H \cup \{i\}} = 0.
i ∈ J ∪ C H ∑ ε i , J , H a J − { i } a H ∪ { i } = 0.
关系(84)称为*草人的关系*;因此,这些是必要且充分的条件(当 J 用 p + 1 p + 1 p + 1 元素描述子集的集合以及子集的 H 集合以及 p − 1 p - 1 p − 1 元素 { 1 , n } \{1, n\} { 1 , n } ) 元素z ≠ 0 z \neq 0 z = 0 /⋀ p ( E ) \bigwedge^p(E) ⋀ p ( E ) *纯净*。
注关系 (84) 不是独立的。对于例、n = 4 n = 4 n = 4 和 p = 2 p = 2 p = 2 ,Grassmann 的关系约化到单个关系
a 12 a 34 − a 13 a 24 + a 14 a 23 = 0.
a_{12} a_{34} - a_{13} a_{24} + a_{14} a_{23} = 0.
a 12 a 34 − a 13 a 24 + a 14 a 23 = 0.
令D p ( E ) D_p(E) D p ( E ) 为*纯*p p p 向量的⋀ p ( E ) \bigwedge^p(E) ⋀ p ( E ) 由……组成的子集;显然D p ( E ) D_p(E) D p ( E ) 在u u u 和v v v 之间相对于等价关系是饱和的:“存在λ ∈ K ∗ \lambda \in K^* λ ∈ K ∗ 使得v = λ u v = \lambda u v = λ u ”并且D p ( E ) D_p(E) D p ( E ) 的两个元素u , v u, v u , v 在这个关系下是等价的当且仅当与它们相关联的E的子空间M u M_u M u 和M v M_v M v 是相同的。因此,我们因此获得了 E 的 p 维向量子空间* 的 集合的 规范双射* 到 D p ( E ) D_p(E) D p ( E ) 的 像 G p ( E ) G_p(E) G p ( E ) 在与关联的射影空间 P ( ⋀ p ( E ) ) \mathbf{P}(\bigwedge^p(E)) P ( ⋀ p ( E )) 上⋀ p ( E ) \bigwedge^p(E) ⋀ p ( E ) 。 P ( ⋀ p ( E ) ) \mathbf{P}(\bigwedge^p(E)) P ( ⋀ p ( E )) 的子集G p ( E ) G_p(E) G p ( E ) 称为向量空间E的指标p p p 的*格拉斯曼*。当E是有限维且( e i ) 1 ≤ i ≤ n (e_i)_{1 \leq i \leq n} ( e i ) 1 ≤ i ≤ n 是E的基时,指标的格拉斯曼p p p 是P ( ⋀ p ( E ) ) \mathbf{P}(\bigwedge^p(E)) P ( ⋀ p ( E )) 的点的集合,其中齐次坐标( a I ) (a_I) ( a I ) 的系统(相对于⋀ p ( E ) \bigwedge^p(E) ⋀ p ( E ) 的基( e I ) (e_I) ( e I ) )满足Grassmann的关系 (84)。
当E = K n E = K^n E = K n 时,我们有时写为G n , p ( K ) G_{n,p}(K) G n , p ( K ) 而不是G p ( K n ) G_p(K^n) G p ( K n ) ,所以G n , 1 ( K ) = P n − 1 ( K ) G_{n,1}(K) = P_{n-1}(K) G n , 1 ( K ) = P n − 1 ( K ) 。 映射M ↦ M 0 M \mapsto M^0 M ↦ M 0 ,与K n K^n K n 中的每个p p p 维子空间相关联E ∗ E^* E ∗ 中的*正交*子空间(与基的选择下的K n K^n K n 对偶K n K^n K n 的典范基)因此定义将G n , p ( K ) G_{n,p}(K) G n , p ( K ) 的规范*双射*放到G n , n − p ( K ) G_{n,n-p}(K) G n , n − p ( K ) 上; 命题 15 表明,这个双射是射影空间 P ( ⋀ p ( K n ) ) \mathbf{P}(\bigwedge^p(K^n)) P ( ⋀ p ( K n )) 到射影空间 P ( ⋀ n − p ( K n ) ) \mathbf{P}(\bigwedge^{n-p}(K^n)) P ( ⋀ n − p ( K n )) 的规范 同构 的 限制 到 G n , p ( K ) G_{n,p}(K) G n , p ( K ) 。
习题
参见习题为 § 11 。