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純粋・応用数学・数学隣接分野(含むガロア理論)12

1 :132人目の素数さん:2022/12/19(月) 23:31:09.57 ID:KRlSoN+A.net
クレレ誌:
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%AF%E3%83%AC%E3%83%AC%E8%AA%8C
クレレ誌はアカデミーの紀要ではない最初の主要な数学学術誌の一つである(Neuenschwander 1994, p. 1533)。ニールス・アーベル、ゲオルク・カントール、ゴットホルト・アイゼンシュタインらの研究を含む著名な論文を掲載してきた。
(引用終り)

そこで
現代の純粋・応用数学・数学隣接分野(含むガロア理論)スレとして
新スレを立てる(^^;

<前スレ>
純粋・応用数学・数学隣接分野(含むガロア理論)11
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1659249925/
<関連姉妹スレ>
ガロア第一論文及びその関連の資料スレ
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1615510393/1
箱入り無数目を語る部屋
Inter-universal geometry と ABC予想 (応援スレ) 68
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1659142644/1
IUTを読むための用語集資料スレ2
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1606813903/1
現代数学の系譜 カントル 超限集合論他 3
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1595034113/1

<過去スレの関連(含むガロア理論)>
・現代数学の系譜 工学物理雑談 古典ガロア理論も読む84
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582200067/1
・現代数学の系譜 工学物理雑談 古典ガロア理論も読む83
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1581243504/1

つづく

483 :わかるすうがく 近谷蒙 ◆nSGM2Czuyoqf :2023/01/08(日) 07:32:39.47 ID:WgejkQFk.net
蛇足

>>481
>フーリエ変換(含む離散)を使ってよ
>1の11乗根をべき根表示に、フーリエ変換を使って下さい

 そもそも、1は、フーリエ変換って何だかわかってる?

フーリエ変換
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%95%E3%83%BC%E3%83%AA%E3%82%A8%E5%A4%89%E6%8F%9B

ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
数学においてフーリエ変換(フーリエへんかん、英: Fourier transform、FT)は、
実変数の複素または実数値関数fを、別の同種の関数ˆfに写す変換である。
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー

これは概要
これじゃ計算できないよね?

ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
可積分関数に対する定義
可積分関数 f: R → C のフーリエ変換の定義として、
よく用いられるものにもいくつか異なる流儀がある。
本項では

^f(ξ):=∫[-∞,∞] f(x)exp(-2πixξ) dx

を定義として用いる。
ここでギリシャ文字小文字の ξ は任意の実数である。
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー

ま、これは変数が連続な場合のフーリエ変換だね
ここで用いるのは、変数が離散の場合の離散フーリエ変換
(つづく)

484 :わかるすうがく 近谷蒙 :2023/01/08(日) 07:51:31.92 ID:WgejkQFk.net
>>483のつづき

離散フーリエ変換
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E9%9B%A2%E6%95%A3%E3%83%95%E3%83%BC%E3%83%AA%E3%82%A8%E5%A4%89%E6%8F%9B

ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
離散フーリエ変換とは、複素関数 f(x)を複素関数 ^f(ξ)に写す写像であって、
次の式で定義されるものを言う。
^f(ξ):=Σ [x=0~N-1] f(x)exp(-2πixξ/N)
ここで、Nは任意の自然数である。
このとき、x=0,… ,N-1を標本点という。
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー

483の「連続フーリエ変換」と見比べると
 ・連続の積分∫が、離散では和Σとなる
 ・連続の積分領域[-∞,∞]が、離散では標本点x=0,… ,N-1となる
といった違いがある

で、ここで重要なのは以下の点
 ・exp(-2πix/N) (x=0,… ,N-1)が、1のN乗根である
 ・exp(-2πixξ/N)=(exp(-2πix/N))^ξ (ξ=0,… ,N-1)は、1のN乗根のξ乗である

上記に注目すれば、以下は一目瞭然である!

f(x)を、代数方程式のn個の根を巡回順にならべたものとした場合
^f(ξ)は、n個のラグランジュ分解式となっている

ここまであけすけに書かないと分からないのかい? 1クン

485 :わかるすうがく 近谷蒙 :2023/01/08(日) 08:03:54.14 ID:WgejkQFk.net
>>484の追記

離散フーリエ変換
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E9%9B%A2%E6%95%A3%E3%83%95%E3%83%BC%E3%83%AA%E3%82%A8%E5%A4%89%E6%8F%9B

ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
(離散フーリエ変換の)逆変換にあたる逆離散フーリエ変換は

f(x)=(1/N)Σ [ξ=0~N-1] ^f(ξ)exp(-2πixξ/N)
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー

これまた、483で述べたように
n個のラグランジュ分解式の値^f(ξ) (ξ=0~N-1) から
n個の根f(x) (x=0~N-1) への写像となっていることがわかる

そして、離散フーリエ変換も逆離散フーリエ変換も
実はn次元空間C^nからC^nへの線型写像であり
前者は行列で表すと、ヴァンデルモンド行列で
xを1の原始N乗根としたものになっている!

ヴァンデルモンド行列
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%B4%E3%82%A1%E3%83%B3%E3%83%87%E3%83%AB%E3%83%A2%E3%83%B3%E3%83%89%E3%81%AE%E8%A1%8C%E5%88%97%E5%BC%8F

ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
各行が初項1の等比数列であるような正方行列を
ヴァンデルモンド行列(英: Vandermonde matrix)という
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー

なぁw

486 :わかるすうがく 近谷蒙 :2023/01/08(日) 08:13:23.57 ID:WgejkQFk.net
さて、>>483-485を読んだ上で、
1クンがなんと返答するか予測しよう

「な、なるほど
 ラグランジュ分解式が実は離散フーリエ変換であり
 それがヴァンデルモンド行列で表せることはわかった
 また、1の11乗根のうち、1以外の10根については
 実部(cos)が等しい2個づつの5つの対に分けることができ
 結果として5次方程式に帰着できることも認めざるを得ん
 し、しかし!
 それだけでは1の11乗根を「どうやって」(5乗根で)ベキ根表示するのか
 全然わからんではないかっ!」

やっと、1クンの本当のつまづきの石が明らかになりました

そもそも、フーリエ変換が分かってない、というのは
まあ、見かけのつまづきの石ですね
(それを明らかにするのに、3つもコメント書きましたけどw)

で、ベキ根の中身をどうやって求めるのか?それは・・・
(つづく)

487 :132人目の素数さん:2023/01/08(日) 08:19:36.55 ID:wnwNXypJ.net
これ>>485って割りとポピュラーな話じゃないか?

488 :わかるすうがく 近谷蒙 :2023/01/08(日) 08:25:06.02 ID:WgejkQFk.net
>>486のつづき

さて、ベキ根の中身をどうやって求めるのか?

一番安直な答えは以下
「ゴチャゴチャいわずに、ラグランジュ分解式を5乗しろ
 そうすれば、根が全部消えて、1の5乗根だけの式になる
 それの5乗根が、ラグランジュ分解式の値」

ただ、一度にラグランジュ分解式を5乗すると死ぬのでw まず2乗を計算すると、
あーら不思議、実は別のラグランジュ分解式と1の5乗根による多項式の積になる。
さらに、2つのラグランジュ分解式同士の積は
2つとは別のラグランジュ分解式と1の5乗根による多項式の積
もしくはー11になる。

これを利用すれば、ベキの中身が1の5乗根の多項式で書けるのはもちろん
ラグランジュ分解式の1つの値が求まれば、他のラグランジュ分解式の値は
その1つを用いて全部表すことができてしまう。

ドヤぁ!

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