高等代数下

孙少辉

目录

  • 1 线性方程组
    • 1.1 知识准备、导引
    • 1.2 消元和初等行变换
    • 1.3 换元和初等列变换
    • 1.4 解的情况之判定
  • 2 矩阵初步
    • 2.1 矩阵基本运算
    • 2.2 矩阵运算法则
    • 2.3 可逆矩阵与初等矩阵
    • 2.4 分块矩阵
    • 2.5 矩阵的秩
    • 2.6 若干应用
  • 3 行列式基础
    • 3.1 低阶行列式
    • 3.2 排列的逆序数
    • 3.3 行列式的定义
    • 3.4 行列式的性质
    • 3.5 按行或列展开
    • 3.6 矩阵与行列式
  • 4 有限维空间模型
    • 4.1 列向量空间模型
    • 4.2 向量的线性关系
    • 4.3 极大线性无关组
    • 4.4 子空间的基和维数
    • 4.5 基变换与坐标变换
    • 4.6 再看齐次线性方程组
    • 4.7 线性方程组和线性簇
  • 5 多项式代数
    • 5.1 一元多项式带余除法
    • 5.2 最大公因式
    • 5.3 互素、最小公倍式
    • 5.4 不可约多项式
    • 5.5 重因式
    • 5.6 多项式函数与根
    • 5.7 有理系数多项式
    • 5.8 Eisenstein 判别法、有理根
    • 5.9 有理函数的部分分式分解
  • 6 二次型基础
    • 6.1 二次型定义
    • 6.2 二次型的标准形
    • 6.3 二次型的规范形
    • 6.4 正定二次型
  • 7 向量空间及线性映射
    • 7.1 一般向量空间的概念
    • 7.2 线性关系、基和维数
    • 7.3 线性映射、线性同构
    • 7.4 线性映射的矩阵表示
    • 7.5 特征值与特征向量
    • 7.6 进一步学习指南
  • 8 欧几里得空间
    • 8.1 内积与欧氏空间
    • 8.2 正交化方法、正交基
    • 8.3 空间的正交分解
    • 8.4 正交变换和正交阵
    • 8.5 对称变换和实对称阵
    • 8.6 酉空间、辛空间
  • 9 路往何方?
    • 9.1 代数++
    • 9.2 线性代数+拓扑=泛函分析
    • 9.3 线性代数+几何=微分几何
    • 9.4 矩阵+数学分析=矩阵分析
    • 9.5 道路千万条
酉空间、辛空间


酉空间辛空间在现代数学与物理中具有非常基本且重要的作用。


1.  酉空间是量子物理的基础数学结构。在量子力学中,物理状态是用酉空间(或者无限维版本的希尔伯特空间)中的单位向量来表示的,而状态的演变需要用酉变换来表达。“可观测量”则用埃尔米特(Hermite)变换来表示,它的特征值是实际能够测量得到的数值,而相应的单位特征向量是测量后系统“塌缩”所处的状态。

未进行观测的时候,系统可能处于“叠加态”,表示这种状态的单位向量是 Hermite 变换之单位特征向量的线性组合,而组合系数的模长平方体现了测量可能取到相应值的概率。总之,量子力学完全可以用酉空间或希尔伯特空间的理论进行严密的数学表达。

进一步阅读:量子力学背后的数学复杂吗? (注意该文使用的是物理学的术语,和数学上的叫法有差异)

关于向量空间的“张量积”,可参考:看不懂量子?几张萌图揭秘张量积


2.  辛空间是理论力学的基础数学结构。一个力学系统的各种可能状态往往构成辛空间(或更复杂的辛流形乃至 Poisson 流形),辛空间中的每个点代表一个状态,而状态的演变就是辛空间中的曲线。“可观测量”都是辛空间上的函数,因为系统处于任一状态,我们都能观测到相应的数值。

经典力学关心的基本问题是,已知系统的初始状态,欲知系统如何演化,要给出系统的状态变化规律。一个系统的演变规律完全由它的“哈密顿量”(Hamiltonian)决定,它是辛空间上的一个函数。想要知道任一可观测量随时间的变化,只需求出它和哈密顿量之间的“泊松括号”(Poisson bracket)。总之,经典力学的基础部分完全可以用辛几何来表达,力学问题变成了几何问题,进一步甚至可以变成代数问题。

辛空间自身的同构可用“辛矩阵”表示,它的定义很简单。辛矩阵的行列式总是 1,这件事的证明有很多办法,每种办法都联系着一些更深刻的事情,建议阅读:


3.  推荐参考书: B.C. Hall. Quantum Theory for Mathematicians. Springer: New York, 2013.