Tensor #19. Algebraic Structures I텐서 #19. 대수 구조 I

Tensor series, part 19: the ladder of algebraic structures built from one set and one or two operations, from magma through semigroup, monoid, group, ring and division ring to fieldTensor 시리즈 19편: 마그마에서 반군, 모노이드, 군, 환, 나눗셈 환, 체까지 집합 하나와 연산 한두 개로 쌓이는 대수 구조의 사다리를 정리한다

Tensor series텐서 시리즈Part 19 of 4040편 중 19번째
  1. Tensor #1. Elementary Vector Space텐서 #1. 기초적인 벡터 스페이스
  2. Tensor #2. Einstein Notation and Maps텐서 #2. 아인슈타인 표기법과 맵
  3. Tensor #3. Dual Spaces텐서 #3. 듀얼 스페이스
  4. Tensor #4. Cartesian Products텐서 #4. 카테시안 프로덕트
  5. Tensor #5. Tensor Products텐서 #5. 텐서 프로덕트
  6. Tensor #6. Tensor Product Spaces텐서 #6. 텐서 프로덕트 스페이스
  7. Tensor #7. Rank of Tensor Product Spaces텐서 #7. 텐서 프로덕트 스페이스의 랭크
  8. Tensor #8. Linear Transformations텐서 #8. 선형 변환
  9. Tensor #9. Transformations of Tensor Product Spaces텐서 #9. 텐서 프로덕트 스페이스의 변환
  10. Tensor #10. Metric Spaces텐서 #10. 메트릭 스페이스
  11. Tensor #11. The Metric Tensor텐서 #11. 메트릭 텐서
  12. Tensor #12. Contraction and Index Gymnastics텐서 #12. 컨트랙션과 인덱스 짐내스틱스
  13. Tensor #13. Realization of a Vector Space텐서 #13. 벡터 스페이스의 리얼라이제이션
  14. Tensor #14. Vector and Tensor Fields텐서 #14. 벡터장과 텐서장
  15. Tensor #15. Coordinate Transformations텐서 #15. 좌표 변환
  16. Tensor #16. The Metric Tensor Field텐서 #16. 메트릭 텐서장
  17. Tensor #17. The Covariant Derivative (Elementary Pedagogy)텐서 #17. 공변 미분 (초보적인 방법)
  18. Tensor #18. The Covariant Derivative, Continued텐서 #18. 공변미분 이어서
  19. Tensor #19. Algebraic Structures I텐서 #19. 대수 구조 I
  20. Tensor #20. Algebraic Structures II: Modules to Algebras텐서 #20. 대수 구조 II: 모듈에서 대수까지
  21. Tensor #21. The Lie Derivative텐서 #21. 리 미분
  22. Tensor #22. Invitation to p-forms텐서 #22. p-형식으로의 초대
  23. Tensor #23. Operations on p-forms: The Exterior Algebra텐서 #23. p-형식의 연산과 외대수
  24. Tensor #24. The Exterior Derivative: A Formal Introduction텐서 #24. 외미분의 형식적 도입
  25. Tensor #25. Review of Determinants텐서 #25. 행렬식 복습
  26. Tensor #26. P-vectors and P-forms Recap텐서 #26. P-벡터와 P-형식 복습
  27. Tensor #27. Formal Development of p-forms and p-vectors, Part 1텐서 #27. p-형식과 p-벡터의 정식 전개 1
  28. Tensor #28. Formal Development of p-forms and p-vectors, Part 2텐서 #28. p-형식과 p-벡터의 정식 전개 2
  29. Tensor #29. Transformations of Tensors and p-forms텐서 #29. 텐서와 p-형식의 변환
  30. Tensor #30. Transformation of Forms (Part I)텐서 #30. 형식의 변환 법칙 (1부)
  31. Tensor #31. Tensor Densities텐서 #31. 텐서 밀도
  32. Tensor #32. Tensor Density Examples텐서 #32. 텐서 밀도의 예
  33. Tensor #33. Duality and the Hodge Dual (Part 1)텐서 #33. 쌍대성과 호지 쌍대 (1부)
  34. Tensor #34. Elementary Hodge Dual Calculations텐서 #34. 호지 쌍대 계산 예
  35. Tensor #35. Other Notions of Duality텐서 #35. 또 다른 쌍대
  36. Tensor #36. Visualization of Forms: Arrows and Stacks텐서 #36. 형식의 시각화: 화살표와 스택
  37. Tensor #37. Tacks and Sheaves, Honeycombs텐서 #37. 압정, 다발, 벌집
  38. Tensor #38. All Possible Operations텐서 #38. 가능한 모든 연산
  39. Tensor #39. The End텐서 #39. 마지막 강의
  40. Tensor #40. Special Lecture: Tangent Spaces and Coordinate Basis텐서 #40. 특별 강의: 탄젠트 스페이스와 좌표 기저
Contents목차

XylyXylyX의 What is Tensor 강의를 정리한 노트입니다. 이 글은 재생목록의 19강 Algebraic Structures I에 해당합니다. 지난 편까지 미분을 다뤘고, 이번에는 잠시 방향을 바꿔 물리 교재에 자주 튀어나오는 대수 구조algebraic structure의 용어를 처음부터 훑습니다. 증명은 거의 하지 않고 정의 위주입니다.

대수 구조란

벡터 스페이스를 정의할 때 우리는 집합 VV에 더하기 연산을 주고, 또 다른 집합인 스칼라 FF를 데려왔습니다. 연산은 곱집합으로 적습니다. 더하기는 V×V→VV \times V \to V, 스칼라곱은 F×V→VF \times V \to V, 내적은 V×V→FV \times V \to F입니다. 이렇게 집합들과 그 위의 연산, 그리고 연산이 지키는 성질을 모두 지정하면 하나의 대수 구조가 정해집니다. 벡터 스페이스는 꽤 복잡한 구조이므로, 오늘은 집합이 하나뿐인 가장 단순한 것부터 쌓아 올립니다.

마그마와 반군

가장 단순한 구조는 마그마magma(그루포이드라고도 합니다)입니다. 집합 GG와 연산 G×G→GG \times G \to G 하나가 전부입니다. 어떤 두 원소를 넣어도 결과가 GG 안에 남는 것, 곧 닫힘closure이 유일한 조건입니다. 교환법칙도 결합법칙도 항등원도 요구하지 않습니다. 순수한 마그마의 예로는 이진 트리가 있습니다. 두 트리를 새 뿌리 하나로 이어 붙이는 연산은 닫혀 있지만 교환도 결합도 안 되고 항등원도 없습니다.

마그마에 결합법칙associativity (ab)c=a(bc)(ab)c = a(bc)를 더하면 반군semigroup입니다. 알파벳으로 만든 문자열을 이어 붙이는 연산이 좋은 예입니다. 어느 쪽부터 붙여도 같은 문자열이 되지만 abab와 baba는 다르고, 빈 문자열을 허용하지 않으면 항등원이 없습니다. 이름이 조건을 하나씩 더해 가며 붙은 것이라, 위 단계의 구조는 모두 아래 단계의 구조이기도 합니다.

모노이드와 단위

반군에 항등원identity ee를 더하면 모노이드monoid입니다.

ae=ea=a(모든 a에 대해)a e = e a = a \quad \text{(모든 } a \text{에 대해)}

위 문자열 반군에 빈 문자열을 추가하면 모노이드가 되고, 덧셈을 연산으로 하는 자연수 0,1,2,…0, 1, 2, \dots도 모노이드입니다. 후자는 교환까지 되니 오히려 필요 이상으로 좋은 예입니다.

항등원이 한쪽에만 듣는 구조도 있습니다. ea=ae a = a만 성립하면 왼쪽 항등원, ae=aa e = a만 성립하면 오른쪽 항등원이고, 둘 다면 양쪽 항등원입니다. 교환이 되는 구조에서는 이 구분이 필요 없습니다. 교재에서 왼쪽, 오른쪽이라는 말이 튀어나오면 보통 교환이 안 되는 대상을 다룬다는 신호입니다.

항등원이 있으면 역원inverse을 말할 수 있습니다. 원소 xx에 대해 xy=yx=ex y = y x = e를 만족하는 yy가 있으면 xx를 단위unit이라 하고 y=x−1y = x^{-1}로 씁니다. 모노이드는 단위가 있어도 되지만 모두가 단위일 필요는 없습니다. 자연수에서 1 더하기 −1-1이 0이어도 −1-1이 자연수가 아니므로, 1은 단위가 아닙니다.

Q. 단위의 역원이 하나뿐이라는 것은 어떻게 보이나요?
A. yy와 zz가 둘 다 xx의 역원이라고 합시다. z=ze=z(xy)=(zx)y=ey=yz = z e = z (x y) = (z x) y = e y = y로 같아집니다. 가운데 등호가 결합법칙입니다. 결합법칙은 이런 간단한 증명에도 필요해서 가장 먼저 요구하고, 교환법칙은 훨씬 나중에 요구합니다.

군

모노이드의 모든 원소가 단위이면 군group입니다. 정리하면 닫힌 연산, 결합법칙, 항등원, 모든 원소의 역원이 군의 정의이고, 교환은 요구하지 않습니다. 교환되는 군은 아벨 군abelian group이라 하고 연산을 덧셈 기호로 쓰는 일이 많습니다. 모든 원소에 역원이 있으면 ab−1a b^{-1}처럼 나눗셈과 비슷한 꼴을 쓸 수 있습니다. 정수가 덧셈에 대해 군인 것이 가장 쉬운 예이고, 일반 상대성 이론의 리 군, 곧 연속 변환의 군도 이 위에 있습니다. 한편 한 연산에 대해 정의되는 기본 구조는 여기까지로, 군에 이르는 다른 길에는 루프 같은 이름도 있지만 교재에서 거의 보이지 않아 강의도 넘어갑니다.

환

연산이 둘이면 환ring입니다. 집합 RR 위의 덧셈과 곱셈이 다음을 지켜야 합니다.

  • 덧셈에 대해 아벨 군이다. 항등원은 0이고, aa의 역원은 −a-a입니다.
  • 곱셈에 대해 모노이드이다. 곱셈의 항등원은 1이라 쓰고, 교환은 요구하지 않습니다.
  • 분배법칙이 성립한다. a(b+c)=ab+aca(b + c) = ab + ac이고, 교환이 안 되니 (b+c)a=ba+ca(b + c)a = ba + ca도 따로 요구합니다.

예로 Z6={0,1,2,3,4,5}\mathbb{Z}_6 = \{0, 1, 2, 3, 4, 5\}에서 6으로 나눈 나머지로 덧셈과 곱셈을 하면 환입니다. 덧셈에서는 모든 원소가 역원을 가지지만 곱셈에서는 0이 역원을 갖지 못합니다. 더 중요한 예는 실수 성분의 정사각 행렬입니다. 행렬의 덧셈은 아벨 군이고, 행렬의 곱셈은 교환이 안 되는 모노이드이며, 항등원은 단위 행렬입니다.

행렬 환은 환에서 일어나는 낯선 현상도 보여 줍니다. 00이 아닌 두 원소의 곱이 0일 수 있습니다.

(1000)(0001)=(0000)\begin{pmatrix} 1 & 0 \\ 0 & 0 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} 0 & 0 \\ 0 & 1 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 0 & 0 \\ 0 & 0 \end{pmatrix}

이런 원소를 영인자zero divisor라 합니다. 교환이 안 되므로 왼쪽 영인자와 오른쪽 영인자를 따로 말합니다. (같은 현상이 Z6\mathbb{Z}_6에서는 2×3=02 \times 3 = 0으로 나타납니다. 이 예는 강의에서 따로 다룬 내용은 아닙니다.)

환에서 조건을 빼는 변형도 있습니다. 덧셈의 역원을 빼면 세미링semiring(rig, 역원 negative를 뺀 이름)이고, 곱셈의 항등원을 빼면 rng(identity를 뺀 이름)입니다. 물리에서는 환 자체가 가끔 나오고 이 변형들은 거의 쓰지 않습니다.

나눗셈 환과 체

환의 곱셈에서 0을 뺀 모든 원소가 단위이면 나눗셈 환division ring입니다. 0은 덧셈의 항등원이라 곱셈 역원을 갖지 못하므로 환은 곱셈에 대해 군이 될 수 없고, 0을 빼야만 군이 됩니다. 수학적으로 말하면 환의 단위 전체 R×R^\times는 항상 곱셈에 대해 군을 이룹니다. 나눗셈 환의 예는 사원수quaternion입니다.

q=a+b i+c j+d k,i2=j2=k2=ijk=−1q = a + b\, i + c\, j + d\, k, \qquad i^2 = j^2 = k^2 = ijk = -1

덧셈은 성분별로 하고, 곱셈은 i2=−1i^2 = -1 같은 규칙으로 전개합니다. ijk=−1ijk = -1의 양변에 kk를 곱하면 ij=kij = k 같은 곱셈표가 모두 나옵니다. 0이 아닌 사원수는 모두 곱셈 역원을 갖지만 ij≠jiij \neq ji입니다. 곱셈이 교환되는 나눗셈 환이 체field이고, 그래서 사원수는 체가 아닙니다. 실수와 복소수가 대표적인 체입니다. 체는 덧셈에서 뺄셈을, 0을 뺀 곱셈에서 나눗셈을 얻습니다. 그러므로 체 FF는 덧셈에 대해 아벨 군이고, FF에서 0을 뺀 집합은 곱셈에 대해 아벨 군입니다.

벡터 스페이스의 스칼라는 체에서 옵니다. 옛 정의는 나눗셈 환이면 충분하다고 했지만 현대 정의는 거의 항상 체를 요구하고, 사원수를 스칼라로 하는 경우는 모듈로 다룹니다.

작은 구조에서 직접 확인하기

위 사다리는 정의만 읽으면 잘 와닿지 않습니다. 아래 장난감은 {0,1,…,n−1}\{0, 1, \dots, n-1\}에서 n으로 나눈 나머지로 연산하는 작은 구조를 만들어, 공리를 하나씩 검사합니다. 덧셈은 아벨 군, 곱셈은 모노이드가 되고, 뺄셈은 결합법칙이 깨져 마그마에 머뭅니다. “환” 모드에서는 분배법칙, 영인자, 단위를 보여 주고 체인지 판정합니다. n을 4, 6, 12에서 5, 7로 바꾸면 영인자가 사라지는 때를 볼 수 있습니다. (n이 소수일 때 체가 된다는 사실은 강의에서 따로 다룬 내용은 아닙니다.)

Q. 모노이드와 군의 차이를 한마디로 하면 무엇인가요?
A. 모든 원소에 역원이 있는지입니다. 곱셈 모드에서 n을 바꾸면 단위인 원소가 몇 개만 남는 것을 볼 수 있습니다. 모든 원소가 단위여야 군입니다.

다음 편에서는 집합이 둘 이상 들어가는 구조, 곧 모듈에서 대수까지 올라갑니다.

These are my notes on XylyXylyX’s What is Tensor lectures. This post covers lecture 19 of the playlist, Algebraic Structures I. The previous post finished the derivatives, and this time I change direction for a moment and go through, from the beginning, the vocabulary of algebraic structures that keeps popping up in physics books. It is mostly definitions, with hardly any proofs.

What an algebraic structure is

When we defined a vector space, we gave a set VV an addition and brought in another set, the scalars FF. Operations are written with Cartesian products. Addition is V×V→VV \times V \to V, scalar multiplication is F×V→VF \times V \to V, and an inner product is V×V→FV \times V \to F. Specifying the sets, the operations on them, and the properties those operations obey fixes one algebraic structure. A vector space is a fairly complicated structure, so today we build up from the simplest ones, which have only one set.

Magma and semigroup

The simplest structure is the magma (also called a groupoid). It is a set GG with one operation G×G→GG \times G \to G, and nothing more. The only condition is closure: any two elements go in and the result stays in GG. It asks for no commutativity, no associativity, and no identity. A pure magma is, for example, binary trees. Joining two trees under a new root is closed, but it is neither commutative nor associative and has no identity.

Add associativity (ab)c=a(bc)(ab)c = a(bc) to a magma and you get a semigroup. Concatenating strings of letters is a good example. Whichever pair you join first, the string is the same, but abab and baba differ, and if the empty string is not allowed there is no identity. The names come from adding one condition at a time, so every structure on an upper step is also a structure on every step below it.

Monoid and units

Add an identity ee to a semigroup and you get a monoid.

ae=ea=a(for all a)a e = e a = a \quad \text{(for all } a \text{)}

Adjoin the empty string to the string semigroup above and it becomes a monoid, and so do the natural numbers 0,1,2,…0, 1, 2, \dots with addition. The latter is commutative as well, so it is better than needed as an example.

Some structures have an identity that works on one side only. If only ea=ae a = a holds it is a left identity, if only ae=aa e = a holds it is a right identity, and if both hold it is a two-sided identity. For commutative structures the distinction is unnecessary. When “left” and “right” start to appear in a text, it is usually a sign that it deals with something non-commutative.

With an identity we can talk about inverses. For an element xx, if some yy satisfies xy=yx=ex y = y x = e, then xx is called a unit and we write y=x−1y = x^{-1}. A monoid may have units, but not everything has to be one. In the natural numbers, even though 1 plus −1-1 is 0, −1-1 is not a natural number, so 1 is not a unit.

Q. How do we see that the inverse of a unit is unique?
A. Suppose yy and zz are both inverses of xx. Then z=ze=z(xy)=(zx)y=ey=yz = z e = z (x y) = (z x) y = e y = y. The middle equality is associativity. Even a simple proof like this needs associativity, which is why it is demanded first, while commutativity is demanded much later.

Group

If every element of a monoid is a unit, it is a group. In sum, the definition of a group is a closed operation, associativity, an identity, and an inverse for every element, with no demand for commutativity. A commutative group is called an abelian group, and its operation is often written as addition. When every element has an inverse we can use forms like ab−1a b^{-1} that resemble division. The integers under addition are the easiest example, and the Lie groups of general relativity, the groups of continuous transformations, live on top of this. The basic structures defined with one operation end here. There are other routes to a group with names like loop, but they hardly appear in textbooks, so the lecture skips them.

Ring

With two operations we get a ring. The addition and multiplication on a set RR must obey the following.

  • It is an abelian group under addition. The identity is 0, and the inverse of aa is −a-a.
  • It is a monoid under multiplication. The multiplicative identity is written 1, and commutativity is not demanded.
  • Distributivity holds. a(b+c)=ab+aca(b + c) = ab + ac, and since multiplication need not commute, (b+c)a=ba+ca(b + c)a = ba + ca is demanded separately.

For example, Z6={0,1,2,3,4,5}\mathbb{Z}_6 = \{0, 1, 2, 3, 4, 5\} with addition and multiplication taken modulo 6 is a ring. Under addition every element has an inverse, but under multiplication 0 has none. A more important example is the square matrices with real entries. Matrix addition is an abelian group, matrix multiplication is a non-commutative monoid, and its identity is the identity matrix.

The matrix ring also shows a strange phenomenon that happens in rings. The product of two nonzero elements can be 0.

(1000)(0001)=(0000)\begin{pmatrix} 1 & 0 \\ 0 & 0 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} 0 & 0 \\ 0 & 1 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 0 & 0 \\ 0 & 0 \end{pmatrix}

Such elements are called zero divisors. Since multiplication does not commute, we speak of left zero divisors and right zero divisors separately. (The same phenomenon appears in Z6\mathbb{Z}_6 as 2×3=02 \times 3 = 0. This example was not covered in the lecture.)

There are also variants that drop conditions from a ring. Dropping additive inverses gives a semiring (rig, the name with “negative” removed), and dropping the multiplicative identity gives an rng (the name with “identity” removed). In physics rings themselves appear occasionally, and these variants are hardly used.

Division ring and field

If every nonzero element of a ring is a unit under multiplication, it is a division ring. Since 0 is the additive identity it cannot have a multiplicative inverse, so a ring can never be a group under multiplication, and only after removing 0 can it become one. Mathematically, the set of all units R×R^\times of a ring always forms a group under multiplication. An example of a division ring is the quaternions.

q=a+b i+c j+d k,i2=j2=k2=ijk=−1q = a + b\, i + c\, j + d\, k, \qquad i^2 = j^2 = k^2 = ijk = -1

Addition is done component by component, and multiplication is expanded with rules such as i2=−1i^2 = -1. Multiplying both sides of ijk=−1ijk = -1 by kk gives ij=kij = k, and the whole multiplication table follows the same way. Every nonzero quaternion has a multiplicative inverse, but ij≠jiij \neq ji. A division ring whose multiplication commutes is a field, so the quaternions are not a field. The real and complex numbers are the standard fields. A field gets subtraction from addition and division from multiplication with 0 removed. So a field FF is an abelian group under addition, and the set FF with 0 removed is an abelian group under multiplication.

The scalars of a vector space come from a field. The old definition said a division ring is enough, but the modern definition almost always asks for a field, and the case with quaternion scalars is handled as a module.

Checking directly on a small structure

The ladder above does not come across well from the definitions alone. The toy below builds a small structure on {0,1,…,n−1}\{0, 1, \dots, n-1\} with operations taken modulo n, and checks the axioms one at a time. Addition is an abelian group, multiplication is a monoid, and subtraction stays at a magma because associativity breaks. In “ring” mode it shows distributivity, zero divisors, and units, and decides whether the result is a field. Change n from 4, 6, 12 to 5, 7 and you can watch the zero divisors disappear. (That the structure is a field when n is prime was not covered in the lecture.)

Q. What is the difference between a monoid and a group in a word?
A. Whether every element has an inverse. In multiplication mode, change n and you will see that only some of the elements are units. Every element must be a unit for it to be a group.

In the next post we go on to structures with more than one set, from modules up to algebras.

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