変数のあらゆる順列に対して不変な関数
数学 では 、 変数 の 関数は、 引数 の順序に関係なく値が同じである場合に 対称 関数と呼ばれます。たとえば、 2 つの引数の関数が対称関数である場合、および が の 領域 内にあるすべてのおよび に対して と なり ます。 最も一般的に見られる対称関数は 多項式関数で、 対称多項式 によって与えられます 。
ん
{\displaystyle n}
ふ
(
x
1
、
x
2
)
{\displaystyle f\left(x_{1},x_{2}\right)}
ふ
(
x
1
、
x
2
)
=
ふ
(
x
2
、
x
1
)
{\displaystyle f\left(x_{1},x_{2}\right)=f\left(x_{2},x_{1}\right)}
x
1
{\displaystyle x_{1}}
x
2
{\displaystyle x_{2}}
(
x
1
、
x
2
)
{\displaystyle \left(x_{1},x_{2}\right)}
(
x
2
、
x
1
)
{\displaystyle \left(x_{2},x_{1}\right)}
ふ
。
{\displaystyle f.}
関連する概念は 、変数の交換によって符号が変わる 交代多項式です。多項式関数とは別に、複数のベクトルの関数として動作する テンソルは 対称になる可能性があり、実際、 ベクトル空間 上の対称 -テンソルの空間は、 上の 次数の 同次多項式 の空間と 同型 です。対称関数は、異なる種類の対称性を持つ 偶関数および奇関数 と混同しないでください 。
け
{\displaystyle k}
五
{\displaystyle V}
け
{\displaystyle k}
五
。
{\displaystyle V.}
対称化
アーベル群 の値を持つ変数 の 任意の関数が与えられた場合、 引数のすべての順列にわたって の値を合計することによって対称関数を構築できます。同様に、 偶数順列にわたって合計し、 奇数順列 にわたって合計を引くことによって、反対称関数を構築でき ます。これらの操作は当然可逆ではなく、非自明な関数に対して常にゼロである関数になる可能性があります。 対称化と反対称化の両方がわかっている場合に を復元できる 唯一の一般的なケースは のときであり 、アーベル群は 2 による除算 (2 倍の逆) を許容します。この場合、 は 対称化と反対称化の合計の半分に等しくなります。
ふ
{\displaystyle f}
ん
{\displaystyle n}
ふ
{\displaystyle f}
ふ
。
{\displaystyle f.}
ふ
{\displaystyle f}
ん
=
2
{\displaystyle n=2}
ふ
{\displaystyle f}
例
実 関数を
考えてみましょう
。定義により、変数を持つ対称関数は 次のような性質を持ちます
。
一般に、関数は変数のあらゆる 順列 に対して同じままです。つまり、この場合、
そして同様に、すべての変数の順列に対して、
ふ
(
x
1
、
x
2
、
x
3
)
=
(
x
−
x
1
)
(
x
−
x
2
)
(
x
−
x
3
)
。
{\displaystyle f(x_{1},x_{2},x_{3})=(x-x_{1})(x-x_{2})(x-x_{3}).}
ん
{\displaystyle n}
ふ
(
x
1
、
x
2
、
…
、
x
ん
)
=
ふ
(
x
2
、
x
1
、
…
、
x
ん
)
=
ふ
(
x
3
、
x
1
、
…
、
x
ん
、
x
ん
−
1
)
、
等
{\displaystyle f(x_{1},x_{2},\ldots ,x_{n})=f(x_{2},x_{1},\ldots ,x_{n})=f(x_{3},x_{1},\ldots ,x_{n},x_{n-1}),\quad {\text{ など}}}
(
x
−
x
1
)
(
x
−
x
2
)
(
x
−
x
3
)
=
(
x
−
x
2
)
(
x
−
x
1
)
(
x
−
x
3
)
=
(
x
−
x
3
)
(
x
−
x
1
)
(
x
−
x
2
)
{\displaystyle (x-x_{1})(x-x_{2})(x-x_{3})=(x-x_{2})(x-x_{1})(x-x_{3})=(x-x_{3})(x-x_{1})(x-x_{2})}
x
1
、
x
2
、
x
3
。
{\displaystyle x_{1},x_{2},x_{3}.}
関数を考える。
とを入れ替える
と 、 関数はとなり
、元の関数と全く同じ結果となる。
ふ
(
x
、
ええ
)
=
x
2
+
ええ
2
−
r
2
。
{\displaystyle f(x,y)=x^{2}+y^{2}-r^{2}.}
x
{\displaystyle x}
ええ
{\displaystyle y}
ふ
(
ええ
、
x
)
=
ええ
2
+
x
2
−
r
2
、
{\displaystyle f(y,x)=y^{2}+x^{2}-r^{2},}
ふ
(
x
、
ええ
)
。
{\displaystyle f(x,y).}
ここで関数 を考えます。
と が入れ替わる
と、関数 は次のようになります。
この関数は元の関数と同じではないため、 非対称になります。
ふ
(
x
、
ええ
)
=
1つの
x
2
+
b
ええ
2
−
r
2
。
{\displaystyle f(x,y)=ax^{2}+by^{2}-r^{2}.}
x
{\displaystyle x}
ええ
{\displaystyle y}
ふ
(
ええ
、
x
)
=
1つの
ええ
2
+
b
x
2
−
r
2
。
{\displaystyle f(y,x)=ay^{2}+bx^{2}-r^{2}.}
1つの
≠
b
、
{\displaystyle a\neq b,}
アプリケーション
U統計
統計学 では 、 - 標本統計量 の対称化を ブートストラップし て得られる、 変数 の対称関数を生成する- 標本統計量(変数の関数)を U 統計量と呼びます。例としては、 標本平均 や 標本分散など があります 。
ん
{\displaystyle n}
ん
{\displaystyle n}
け
{\displaystyle k}
ん
{\displaystyle n}
参照
参考文献