맨위로가기

아이디얼 몫

"오늘의AI위키"는 AI 기술로 일관성 있고 체계적인 최신 지식을 제공하는 혁신 플랫폼입니다.
"오늘의AI위키"의 AI를 통해 더욱 풍부하고 폭넓은 지식 경험을 누리세요.

1. 개요

아이디얼 몫은 가환환의 두 아이디얼에 대해 정의되는 아이디얼이며, (\mathfrak i:\mathfrak j) = \{r \in R\colon r\mathfrak j \subseteq \mathfrak i\}로 표현된다. 아이디얼 몫은 덧셈에 대해 가환 모노이드, 아벨 군, 가군을 이루는 조건을 만족하며, (\mathfrak{i}:R) = \mathfrak{i}, (R:\mathfrak{j}) = R, (0:\mathfrak{j}) = \operatorname{Ann}_R(\mathfrak{j}) 등의 성질을 갖는다. 또한, 아이디얼 몫은 분배 법칙을 따르며, 대수기하학에서 집합의 차이와 관련된다. 다항식환에서 아이디얼 몫을 계산하는 방법과 정수환에서의 예시, 그리고 대수적 정수론과 스킴 이론에서의 응용을 찾아볼 수 있다.

더 읽어볼만한 페이지

  • 이항연산 - 뺄셈
    뺄셈은 두 수의 관계를 나타내는 연산으로, 덧셈의 역연산이며, 피감수에서 감수를 빼는 연산으로 차를 구하고, 반교환법칙과 결합 법칙은 성립하지 않으며, 다양한 계산 방법과 함께 여러 분야에서 활용된다.
  • 이항연산 - 나눗셈
    나눗셈은 하나의 수를 다른 수로 나누어 몫과 나머지를 구하는 기본적인 산술 연산이다.
  • 가환대수학 - 매개계
    매개계는 뇌터 국소 가환환과 유한 생성 가군을 사용하여 정의되며, 가군의 길이와 크룰 차원을 활용하여 정칙 국소환에서 정칙 매개계의 성질을 규명하고, 추상대수기하학에서 기하학적 대상의 분류와 연구에 중요한 역할을 한다.
  • 가환대수학 - 크룰 차원
    크룰 차원은 환 내의 소수 아이디얼 체인의 길이를 이용하여 정의되며, 환론 및 대수기하학에서 중요한 역할을 하고 다양한 개념으로 확장되어 사용된다.
아이디얼 몫
일반 정보
분야추상대수학
정의두 집합의 몫
기호(I : J)
관련 개념아이디얼, 환, 나눗셈
연산
정의환 R의 두 아이디얼 I와 J에 대해, (I : J) = {r ∈ R | rJ ⊆ I}는 R의 아이디얼이다.
성질(I : J)는 I ⊆ (I : J)인 R의 아이디얼이다.
((I : J) : K) = (I : JK)이다.
(I : J + K) = (I : J) ∩ (I : K)이다.
((I ∩ J) : K) = (I : K) ∩ (J : K)이다.
(I : (b)) = {r ∈ R | rb ∈ I}
(0 : a) = {r ∈ R | ra = 0} = Ann(a) (a의 소멸자)

2. 정의

가환환 R아이디얼 \mathfrak{i}, \mathfrak{j} \subseteq R가 주어졌을 때, '''몫 아이디얼''' (\mathfrak{i}:\mathfrak{j})r\mathfrak{j} \subseteq \mathfrak{i}를 만족하는 모든 r \in R부분집합이다. 이는 R의 아이디얼을 이룬다.

3. 성질

아이디얼 몫은 여러 유용한 성질들을 가지며, 이를 통해 계산 및 기하학적 해석이 용이하다. 특히, 아이디얼 몫은 '분배 법칙'과 유사한 성질을 만족시켜, 대수다양체교집합합집합과 관련된 연산에 유용하게 활용된다.

아이디얼 몫은 기하학적으로, J \supseteq I일 때 I \setminus J = \varnothing임을 나타낸다.

아이디얼의 합은 대략 부분 대수다양체의 교집합에 해당하며, 아이디얼의 교집합은 대략 부분 대수다양체의 합집합에 해당한다. 따라서 이는 집합론적 항등식 I \setminus (J \cap K) = (I \setminus J) \cup (I\setminus K)에 대응된다.

또한, 아이디얼 몫은 다항식 환에서 주어진 생성원을 갖는 아이디얼의 몫을 계산하는 데 사용될 수 있다.[1]

3. 1. 기본 성질

다음이 성립한다.[1]

  • (\mathfrak{i}:R) = \mathfrak{i}
  • (R:\mathfrak{j}) = R
  • (0:\mathfrak{j}) = \operatorname{Ann}_R(\mathfrak{j}) (소멸자)
  • (\mathfrak{i}:0) = R


만약 \mathfrak{j} \subseteq \mathfrak{i}라면, 다음이 성립한다.[1]

:(\mathfrak{i}:\mathfrak{j}) = R

아이디얼 몫은 다음과 같은 ‘분배 법칙’을 따른다.[1]

:(\mathfrak{i}:(\mathfrak{j}+\mathfrak{k})) = (\mathfrak{i}:\mathfrak{j}) \cap (\mathfrak{i}:\mathfrak{k})

아이디얼 몫은 다음 속성을 만족한다.[1]

  • (I :J)=\operatorname{Ann}_R((J+I)/I) (R-가군. 여기서 \mathrm{Ann}_R(M)R-가군 M의 소멸자.)
  • J \subseteq I \Leftrightarrow (I : J) = R (특히, (I : I) = (R : I) = (I : 0) = R)
  • (I : R) = I
  • (I : (JK)) = ((I : J) : K)
  • (I : (J + K)) = (I : J) \cap (I : K)
  • ((I \cap J) : K) = (I : K) \cap (J : K)
  • (I : (r)) = \frac{1}{r}(I \cap (r)) (단, ''R''이 정역일 경우)

3. 2. 추가 성질

다음이 성립한다.[1]

  • (I :J)=\mathrm{Ann}_R((J+I)/I). 여기서 \mathrm{Ann}_R(M)R-가군 M의 소멸자를 나타낸다.
  • J \subseteq I \Leftrightarrow (I : J) = R (특히, (I : I) = (R : I) = (I : 0) = R)
  • (I : R) = I
  • (I : (JK)) = ((I : J) : K)
  • (I : (J + K)) = (I : J) \cap (I : K)
  • ((I \cap J) : K) = (I : K) \cap (J : K)
  • (I : (r)) = \frac{1}{r}(I \cap (r)) (단, ''R''이 정역일 경우)


위 성질은 다항식 환에서 주어진 생성원을 갖는 아이디얼의 몫을 계산하는 데 사용될 수 있다.[1] 예를 들어 ''I'' = (''f''1, ''f''2, ''f''3) 및 ''J'' = (''g''1, ''g''2)가 ''k''[''x''1, ..., ''x''''n'']의 아이디얼이면, 다음이 성립한다.

:I : J = (I : (g_1)) \cap (I : (g_2)) = \left(\frac{1}{g_1}(I \cap (g_1))\right) \cap \left(\frac{1}{g_2}(I \cap (g_2))\right)

그러면 elimination theory를 사용하여 ''I''와 (''g''1) 또는 (''g''2)의 교집합을 계산할 수 있다.

:I \cap (g_1) = tI + (1-t)(g_1) \cap k[x_1, \dots, x_n], \quad I \cap (g_2) = tI + (1-t)(g_1) \cap k[x_1, \dots, x_n]

사전식 순서에 대해 ''tI'' + (1-''t'')(''g''1)의 그뢰브너 기저를 계산하면, ''t''를 갖지 않는 기저 함수는 I \cap (g_1)를 생성한다.

4. 계산

위 속성을 이용하면 생성자가 주어졌을 때 다항식환에서 아이디얼의 몫을 계산할 수 있다. 예를 들어, ''I'' = (''f''1, ''f''2, ''f''3)이고 ''J'' = (''g''1, ''g''2)가 ''k''[''x''1, ..., ''x''''n'']의 아이디얼이면, 다음과 같이 나타낼 수 있다.

:I : J = (I : (g_1)) \cap (I : (g_2)) = \left(\frac{1}{g_1}(I \cap (g_1))\right) \cap \left(\frac{1}{g_2}(I \cap (g_2))\right)

그런 다음 소거 이론을 사용하여 ''I''와 (''g''1) 및 (''g''2)의 교집합을 계산할 수 있다.

:I \cap (g_1) = tI + (1-t) (g_1) \cap k[x_1, \dots, x_n], \quad I \cap (g_2) = tI + (1-t) (g_2) \cap k[x_1, \dots, x_n]

사전식 순서에 따라 tI+(1-t)(g_1)에 대한 그뢰브너 기저를 계산한다. 그러면 ''t''가 없는 기저 함수는 I \cap (g_1)을 생성한다.

5. 기하학적 해석

아이디얼 몫은 대수기하학에서 집합의 차, 특히 대수다양체의 차집합과 밀접하게 관련되어 있다.[5] 자리스키 위상에서의 폐포 개념을 사용하여, 아이디얼 몫이 기하학적으로 어떤 의미를 갖는지 설명할 수 있다.

아이디얼 몫은 다음과 같은 성질을 갖는다.


  • ''W''가 아핀 대수다양체이고, ''V''가 아핀 공간의 부분 집합(반드시 다양체일 필요는 없음)이라면,

:I(V) : I(W) = I(V \setminus W)

:여기서 I(\bullet)는 부분 집합에 관련된 아이디얼을 취하는 것을 나타낸다.

  • ''I''와 ''J''가 다항식환의 아이디얼이고, ''I''가 근기 아이디얼이면,

:Z(I : J) = \operatorname{cl}(Z(I) \setminus Z(J))

:여기서 \operatorname{cl}(\bullet)자리스키 위상에서의 폐포를 나타내고, Z(\bullet)는 아이디얼에 의해 정의된 다양체를 취하는 것을 나타낸다.

  • 만약 ''I''가 근기 아이디얼이 아니라면, 아이디얼 ''J''를 포화시키면 동일한 성질이 유지된다.

:Z(I : J^{\infty}) = \operatorname{cl}(Z(I) \setminus Z(J))

:여기서 (I : J^\infty )= \cup_{n \geq 1} (I:J^n)이다.

5. 1. 대수다양체

대수적으로 닫힌 체 K 위의 다항식환 K[x_1,\dotsc,x_n]의 두 아이디얼 \mathfrak i,\mathfrak j \subseteq K[x_1,\dotsc,x_n]에 대하여, \mathfrak i가 소근기와 일치하는 근기 아이디얼(\mathfrak i=\sqrt{\mathfrak i})이면 다음이 성립한다.

:Z(\mathfrak i:\mathfrak j) = \operatorname{cl}(Z(\mathfrak i) \setminus Z(\mathfrak j))

여기서

  • \operatorname{cl}(-)자리스키 위상에서 부분 집합의 폐포이다.
  • Z(\mathfrak j)\mathfrak j에 대응하는 부분 대수다양체의 점들이다.


예를 들어, \mathbb C[x,y,z] (복소수 3차원 아핀 공간) 속의 아이디얼 (xyz) (x평면· y평면 · z평면의 합집합)와 (xy)(x평면과 y평면의 합집합)를 생각하면,

:((xyz):(xy)) = (z)

이다. 즉, 아이디얼 몫은 집합의 차이에 해당함을 알 수 있다.

일반적으로, ''W''가 (반드시 기약일 필요는 없는) 아핀 대수다양체이고, ''V''가 아핀 공간의 부분 집합(반드시 다양체일 필요는 없음)이라면,

:I(V) : I(W) = I(V \setminus W)

가 성립한다. 여기서 I(\bullet)는 부분 집합에 관련된 아이디얼을 취하는 것을 나타낸다.

또한, ''I''와 ''J''가 ''k''[''x''1, ..., ''x''''n'']의 아이디얼이고, ''k''가 대수적으로 닫힌 체이며 ''I''가 근기 아이디얼이라면,

:Z(I : J) = \operatorname{cl}(Z(I) \setminus Z(J))

가 성립한다. 여기서 \operatorname{cl}(\bullet)자리스키 위상에서의 폐포를 나타내고, Z(\bullet)는 아이디얼에 의해 정의된 다양체를 취하는 것을 나타낸다.

만약 ''I''가 근기 아이디얼이 아니라면,

:Z(I : J^{\infty}) = \operatorname{cl}(Z(I) \setminus Z(J))

가 성립한다. 여기서 (I : J^\infty )= \cup_{n \geq 1} (I:J^n)이다.[5]

5. 2. 예시

정수환 \(\mathbb Z\)은 주 아이디얼 정역이므로, 모든 아이디얼은 주 아이디얼이다. 이 경우 아이디얼 몫은 다음과 같다.

: \(((m):(n)) = \left(\frac m{\gcd\{m,n\}}\right)\)

여기서 \(\gcd\)는 최대공약수이다. 또한,

: \(\gcd\{m,0\} = m\)

: \(\frac00 = 1\)

로 간주한다. 즉, 풀어 쓴다면 다음과 같다.

: \(((m):(n)) =

\begin{cases}

(m/\gcd\{m,n\}) & m \ne 0 \ne n \\

(1) & n = 0 \\

(0) & m = 0 \ne n

\end{cases}\)

만약 \(m\)이 \(n\)의 배수일 경우 \(((m):(n)) = (m/n)\) 이 된다. 반면, \(m\)과 \(n\)이 서로소인 경우 \(((m):(n)) = (m)\) 이다.

  • \(\mathbb{Z}\)에서 \(((6):(2)) = (3)\)이다.
  • 대수적 정수론에서 아이디얼 몫은 분수 아이디얼을 연구할 때 유용하다. 이는 가환환 \(R\)의 가역 분수 아이디얼 \(I\)의 역이 아이디얼 몫 \(((1):I) = I^{-1}\)로 주어지기 때문이다.
  • 아이디얼 몫의 기하학적 응용은 아핀 스킴의 기약 성분을 제거하는 것이다. 예를 들어, \(\mathbb{C}[x,y,z]\)에서 \(I = (xyz)\), \(J = (xy)\)를 \(\mathbb{A}^3_\mathbb{C}\)에서 x, y, z 평면의 합집합과 x, y 평면에 해당하는 아이디얼이라고 하자. 그러면 아이디얼 몫 \((I:J) = (z)\)는 \(\mathbb{A}^3_\mathbb{C}\)에서 z 평면의 아이디얼이다. 이는 아이디얼 몫을 사용하여 기약 부분 스킴을 "삭제"하는 방법을 보여준다.
  • 가약 아이디얼의 아이디얼 몫을 취하는 것은 스킴 이론에서 유용하다. 예를 들어, 아이디얼 몫 \(((x^4y^3):(x^2y^2)) = (x^2y)\)는 동일한 축소 부분 스킴을 갖는 비 축소 스킴의 부분 스킴의 아이디얼 몫이 비 축소 구조의 일부를 제거함을 보여준다.
  • 사영 스킴에 해당하는 아이디얼의 ''포화''는 이전 예제를 사용하여 찾을 수 있다. 주어진 동차 아이디얼 \(I \subset R[x_0,\ldots,x_n]\)에 대해, \(I\)의 '''포화'''는 아이디얼 몫 \((I: \mathfrak{m}^\infty) = \cup_{i \geq 1} (I:\mathfrak{m}^i)\)로 정의되며, 여기서 \(\mathfrak{m} = (x_0,\ldots,x_n) \subset R[x_0,\ldots, x_n]\)이다. \(\mathfrak{m}\)에 포함된 \(R[x_0,\ldots, x_n]\)의 포화 아이디얼 집합은 \(\mathbb{P}^n_R\)의 사영 부분 스킴 집합과 전단사 관계에 있다는 정리가 있다.[2] 이는 \((x^4 + y^4 + z^4)\mathfrak{m}^k\)가 \(\mathbb{P}^2_\mathbb{C}\)에서 \((x^4 + y^4 + z^4)\)와 동일한 평면 곡선을 정의한다는 것을 보여준다.

참조

[1] 서적 Ideals, Varieties, and Algorithms: An Introduction to Computational Algebraic Geometry and Commutative Algebra Springer
[2] 서적 A Singular Introduction to Commutative Algebra https://archive.org/[...] Springer-Verlag
[3] 서적 https://books.google[...]
[4] 서적
[5] 서적 Ideals, Varieties, and Algorithms: An Introduction to Computational Algebraic Geometry and Commutative Algebra Springer



본 사이트는 AI가 위키백과와 뉴스 기사,정부 간행물,학술 논문등을 바탕으로 정보를 가공하여 제공하는 백과사전형 서비스입니다.
모든 문서는 AI에 의해 자동 생성되며, CC BY-SA 4.0 라이선스에 따라 이용할 수 있습니다.
하지만, 위키백과나 뉴스 기사 자체에 오류, 부정확한 정보, 또는 가짜 뉴스가 포함될 수 있으며, AI는 이러한 내용을 완벽하게 걸러내지 못할 수 있습니다.
따라서 제공되는 정보에 일부 오류나 편향이 있을 수 있으므로, 중요한 정보는 반드시 다른 출처를 통해 교차 검증하시기 바랍니다.

문의하기 : help@durumis.com