p進整数の可視化による逆極限とp進展開の橋渡し
本稿でも引き続きp進整数について述べる。前回の記事で逆極限によるp進整数の定義を述べた。本稿ではまずこれを視覚的に捉え、次いでp進展開との関係について述べる。
p進整数の可視化
p進整数について、を例に考えてみよう。ある5進数rについて、だから、は0, 1, 2, 3, 4の何れかである。ここでは仮にだったとしよう。の定義より、となるが、は自然な全射であるから、これはを5で割った余りがに等しいことを意味する。また、の定義より、となるが、も自然な全射なので、やはりを5で割った余りがになることを意味する。これを繰り返すと、全てのを5で割った余りはに等しくなる。
次に、について考えてみる。であり、かつ上の議論によりを5で割った余りは0だから、は0, 5, 10, 15, 20の何れかである。ここでは仮にだったとしよう。の定義より、となるが、は自然な全射であるから、これはを25で割った余りがに等しいことを意味する。また、の定義より、となるが、も自然な全射なので、やはりを25で割った余りがになることを意味する。これを繰り返すと、全てのを25で割った余りはに等しくなる。
ダメ押しでについても考えてみよう。であり、かつ上の議論によりを5で割った余りは0、25で割った余りは5だから、は5, 30, 55, 80, 105の何れかである。ここでは仮にだったとしよう。すると、これまでの議論と同様に、全てのを125で割った余りはに等しくなる。
これを一般化すると、あるについて、全てのをで割った余りはに等しくなるということが言える。
これまで述べてきたことを可視化してみると、ある5進数rは以下のように表すことができるだろう。
ただし、図の描きやすさの都合上、選択されたオレンジ色の数字を大き目に描いている。この図を見ると、rがまさに何処かに収束していく様子が見て取れるだろう。この収束の様子こそが、まさに逆極限が表していることであり、p進数rそのものなのである。
逆極限から分かるp進整数のp進展開
さて、図をさらによく見ると、あるオレンジ色の箱の中身は、次のステップでは必ず5個の小さな箱に分割されていることが分かる。そこで、オレンジ色に塗られた箱は、それぞれ前のステップでの箱の中で何番目に位置するものであるかを考えてみる。
まず、について、これは(0始まりでカウントすると)0番目の箱である。は、という箱に属するものの中で1番目の箱であることが分かる。さらに、は、という箱の中で3番目に位置していることが見て取れる。
このように、各が前のステップでのオレンジの箱の中で何番目に位置しているかというのを順に調べていくと、各における箱の番号をn桁目の数字とすることで、rを以下のように一意に表すことができる。
これをrのp進展開と呼ぶ。一般に、p進展開は以下のように表すことができる。
一般のp進整数のp進展開では桁数は無限に大きくなり得るわけだが、中にはあるについてとなるような数も存在する。そのようなものは実は通常の整数となっている。また、その場合、ここで示したp進展開は、10進整数を通常の意味でp進数表示した場合と全く同じものになる。このことからも、であることが理解できる。
まとめ
以上、p進整数の具体例について可視化を行うことで、それがどのようにp進展開と結びついていくのかを見た。本稿の説明だけではのp進展開までは説明できていないが、逆極限との関連を視覚的に捉えることを優先し、敢えて省いた。についても分からないことが山ほどあるので、それらについても近いうちに勉強し、明らかになったところで記事にしたいと思う。
参考
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整数環とp進整数環の関係
p進数とは
今日は再び数論について書いてみる。トポロジーの勉強を始める前は数論の本(数論Ⅰ)を読んでいたのだが、これがどうにも消化しきれず、一旦停止していた。本稿では一読して理解しきれなかったトピックの1つであるp進整数について書いてみる。
数論の世界にはp進数と呼ばれる概念がある。私はこの言葉を初めて聞いたとき、てっきり10進数とか2進数とか16進数とか、そういう類の話だと思っていた。しかし、残念ながらこれはちょっと違う。
数論を学んだことがない人にとって、最も基本的な数の構造と言えば実数体であろう。我々は小学生の頃から「数といえば基本は実数」という感覚を暗黙のうちに植え付けられて育ってきた。有理数体とか整数環とか複素数体などももちろん重要であるが、やはり数の基本は実数という感覚がどこかにあるのではないだろうか。そんな常識を打ち破るのがp進数なのである。
そのことを見るために、まずは実数について再考してみよう。実数というのは、を1次元の距離空間だとみなした時に、これを完備化したものだと言うことができる。完備化とは、距離空間が完備になるようにその範囲を広げることを言う。完備距離空間とは、その距離空間内における任意のコーシー列が、その距離空間内に極限を持つようなもののことを言う。
例えば、は完備距離空間ではない。なぜなら、は稠密なのでにいくらでも近い点を取ることができるが、に限りなく近づいていくコーシー列の極限値はであり、これはの元ではないからである。このように、点列の向かう先がその距離空間の範囲をはみ出るようなものは完備でない。
そこで、任意のコーシー列の極限が全てその距離空間内に収まるようにを拡張することを考える。そのようにして作られたの拡大体がの正体である。
ここまでの説明では、コーシー列がある極限に収束すると言った場合、暗黙のうちに通常のユークリッド距離を仮定していた。言い換えれば、をユークリッド距離について完備化したものがなのである。
では、をユークリッド距離以外の距離によって完備化したらどうなるだろうか?実はそこにはとは様子の異なる数の構造が見えてくる。それこそがp進数である。
p進数を得るときに利用する距離はp進距離と呼ばれる。p進距離の定義を理解するために、まずはp進付値とp進絶対値について説明する。ある有理数qが以下のように表されるとする。
ここで、pは素数であり、 (a, bはpで割れない)である。このとき、をqのp進付値と呼ぶ。ただし、とする。また、で表される数をqのp進絶対値と言う。
これでp進距離が定義できる。p進距離とは、有理数に対して、で表される値のことを言う。これが距離の公理を満たしていることの説明は割愛する。
このようにして定義されるp進距離に対してを完備化したものはp進体と呼ばれており、に匹敵するほどの豊かな構造を持っていると言われている。そして、の元をp進数と呼ぶのである*1。
p進整数環
さて、本稿のタイトルからも分かる通り、ここでの主役はあくまでp進整数である。これを定義しておく必要がある。この目的のために、先ほど導入したp進付値をにも拡張しておこう。に対して、有理数の列がrにp進距離について収束する(これをp進収束と呼ぶ)とき、を以下のように定義する。
(この極限の収束に関しては追記を参照。)
このとき、p進付値が0以上となるようなの元をp進整数と呼ぶ。p進整数全体の集合は環を成しており、これをp進整数環と呼ぶ。
整数環とp進整数環の関係
これでやっと本題に入れる。実は、との間には、以下に示すような関係がある。
本稿ではこれの意味するところについて考えてみようと思う。
証明の準備
まずは証明だ。「数論Ⅰ」を見るとこれの証明が書かれているのだが、何度読んでもいまいちピンと来ず、理解が曖昧なままであった。
少し検索してみたところ、参考文献[2]に証明が載っていた。この証明を理解するために、逆極限によるp進整数環の導入について説明する。以下で説明することは一見すると上で説明したと全く異なるように見えるかもしれないが、実際には同じものである。
まず、集合と写像から成る以下のような系列が与えられたとする。
このとき、積集合の以下のような部分集合を逆極限と呼ぶ。
上記においてとし、をからへの自然な全射とすると、以下のような関係が得られる。
具体的な対応関係
整数環とp進整数環の間に上述のような同型が得られたわけだが、証明だけ見てもなんだかよく分からないだろう。同型と言うからには両者の間に環としての1対1対応があるはずだから、それを具体的に探ってみよう。
まずは簡単な方からということで、の方を考えてみる。こちらは位数の環であり、その元はである。
次に、これらの元と対応するの元を考えてみよう。これの元はと書ける。ここで、の場合はであるため、倍の差を同一視したところで違いはない。しかし、の場合はとなることがあり得る。そこで、の各においてを法として合同な数同士を同一視すれば、の元は個の同値類に集約される。すなわちである。そして、においてとなる元を順次と対応させていけば、確かに1対1の対応関係が見えてくることが分かる。
まとめ
以上、整数環とp進整数環の関係について調べてみた。本稿で述べたことはp進数のほんの触りでしかなく、まだまだ奥深い話が山ほどあるようだ。数論マスターへの道は遠く険しい。
追記
文中に登場した以下の極限の収束性について考察する。
結論から言うと、となる。これについて以下で説明する。
前提
があるp進数rにp進収束することより、はp進距離についてコーシー列になる。すなわち、任意の実数に対してあるが存在して、についてが成立する。ここで、となることより、この不等式を以下のように変形できる。
ここで、は任意の正の実数なので、とおけば、を任意の実数と考えてもよい。すなわち、任意の実数に対してあるが存在して、についてが成立する。
以下で、の極限を2つの場合に分けて考察する。
Case 1: 任意の実数についてあるが存在して、についてとなるとき
となり、p進付値は正の無限大に発散する。このとき、となるため、は0にp進収束する。定義においてとしていたので、これは理にかなった結果であると言える。
Case 2: あるについて、どんなに大きなを取っても自然数が存在して、となるようなが存在するとき
同じに対して、仮定よりあるが存在して、についてが成立する。は任意なので、であっても条件を満たすは存在する。この時、任意のについて以下が成立する。
ここで、2つ目の等号はの時しか成立しないので注意が必要であるが、今はその条件を満たしているので問題ない。
は任意なので、結局以下が成り立つ。
すなわち、以降は全てp進付値が一致するため、は収束する。
以上2つのケースをまとめると、冒頭で述べた結果が得られる。
参考
[1]
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ホモロジー群とその計算例
本稿では位相幾何学における基本的な量であるホモロジー群と、いくつかの図形に対するホモロジー群の計算例について述べる。
位相不変量としてのホモロジー群
位相幾何学では、図形を位相空間であると捉え、位相同型な空間同士は同じ図形であると考えるというのが基本である。2つの位相空間A, Bが位相同型であるとは、連続な全単射で、も連続であるようなものが存在することを言う*1。
しかし、どうも一般に2つの空間が互いに位相同型であるかどうかを見分けることは難しいようで、位相幾何学では代わりに位相同型な空間の間で一定に保たれる性質、すなわち位相不変量に着目するようである。位相不変量としては、簡単なところではコンパクト性や連結性などが挙げられるが、ホモロジー群もその1つなのである。
2つの空間の間でこれらの位相不変量が一致することは、それらが位相同型であるための必要条件であるが、十分条件ではない。例えば、2つの位相空間が同じホモロジー群を持っていたとしても、それらが必ずしも位相同型であるとは限らない。しかし、少なくともホモロジー群が異なる空間同士が位相同型ではありえないことは分かるので、その意味でこのような位相不変量に着目することは有用であると言えよう。
ホモロジー群の定義
ホモロジー群の定義を理解するためには、以前の記事でも紹介した境界写像について理解する必要がある。本稿では境界写像については説明しないので、気になる方はググって頂くか、こちらの記事を見ていただきたい。
では、ホモロジー群の定義について述べてみる。位相空間Kのr+1次元鎖群に対する境界写像の像をとおく。また、r次元鎖群に対する境界写像の核をとおく。
一般に、r+1次元鎖cに対してとなることから、以下が成立する。
また、当然かつである。は自由アーベル群であり、かつ一般に自由アーベル群の部分群は自由アーベル群であるから、である。
このとき、以下の式で表される剰余群をr次元ホモロジー群と呼ぶ。
ホモロジー群の意味
ホモロジー群は位相空間の連結性や穴に関係がある。私も不勉強で明確に説明できるレベルには達していないが、例えば0次元ホモロジー群のrank(ホモロジー群のrankをベッチ数とも呼ぶ)は連結成分の数に対応しており、またのベッチ数は1次元的なループによる穴の数、は面により囲まれる3次元空間上の穴の数に対応していたりするようだ。詳しくは本稿の参考文献[2]を参照して頂きたい。
ホモロジー群の計算例
では、具体的にいくつかの図形についてホモロジー群を計算してみよう。初めは手計算を試みたのだが、あまりに大変なので断念し、今回もsageのお世話になることにした。
n次元球面
基本的な図形のいくつかはsageに最初から用意されている。n次元球面もその1つだ。以下のように計算できる。
sage: S1 = simplicial_complexes.Sphere(1) # 1次元球面を取得 sage: S1.homology() # ホモロジー群を計算 {0: 0, 1: Z}
最後の出力は、, であることを示している。しかし、これはなんだかおかしい。というのも、の連結成分は1つだから、にならなければならないはずだ。
sageのマニュアルを見ると、どうもhomology関数はデフォルトではreduced homologyなるものを計算しているらしい。これの正体はいまいち分からないが、普通のホモロジー群を計算するためには、以下のようにオプションを追加してやれば良いようだ。
sage: S1.homology(reduced=False) # Reduced homologyじゃないよ!というオプション {0: Z, 1: Z}
同様に計算してみる。
sage: S2 = simplicial_complexes.Sphere(2) sage: S2.homology(reduced=False) {0: Z, 1: 0, 2: Z}
同上。
sage: S3 = simplicial_complexes.Sphere(3) sage: S3.homology(reduced=False) {0: Z, 1: 0, 2: 0, 3: Z}
n次元球面まとめ
結果を以下の表にまとめる。
- | - | |||
0 | - | |||
0 | 0 |
n次元球面にはn+1次元の穴が1つだけ空いており、それ以外の穴は空いていない。それがのベッチ数に反映されている様子が見られた。楽しい。
トーラス
2次元トーラス(つまり普通のトーラス)も最初から用意されている。
sage: T2 = simplicial_complexes.Torus() sage: T2.homology(reduced=False) {0: Z, 1: Z x Z, 2: Z}
3次元以上のトーラスはプリセットとしては用意されていない。しかし、3次元トーラスはとなるので、1次元球面の直積を計算すればよい。
sage: T3 = S1.product(S1).product(S1) sage: T3.homology(reduced=False) {0: Z, 1: Z x Z x Z, 2: Z x Z x Z, 3: Z}
向き付け不可能な図形
向き付け不可能な図形についてもホモロジー群を計算してみよう。代表的なものとして、メビウスの帯とクラインの壺を取り上げる。
メビウスの帯
残念ながら、メビウスの帯はsageには用意されていない。そのため、頑張って単体分割から計算するしかなさそうだ。メビウスの帯を以下の図のように単体分割してみよう。
赤矢印で示した向きに左右の辺をくっつければメビウスの帯になる。これをsageで計算するには以下のようにすればよい。
sage: M = SimplicialComplex([[1, 2, 3], [3, 4, 1], [4, 3, 5], [5, 2, 4], [2, 5, 1]]) # 三角形を全て指定 sage: M.homology(reduced=False) {0: Z, 1: Z, 2: 0}
ちなみに、本当は三角形の辺とか頂点も含めないと単体複体の定義を満たさないが、これらは自動的に追加されているようだ。
結果を見ると、連結成分が1つで、1次元的なループによる輪っかが1つという、なんとも普通の結果になった。実は、ホモトピー同値*2な位相空間はホモロジー不変となるらしく、メビウスの帯のホモロジー群はと同じになるそうだ。詳細は参考文献[6]の議論を参照のこと。
クラインの壺
こちらはsageに用意されたものがあるので、それを利用しよう。
sage: K = simplicial_complexes.KleinBottle() sage: K.homology() {0: 0, 1: Z x C2, 2: 0}
ここで、Z x C2というのはを意味している。C2という表記は、2次元巡回群(Cyclic group)ということである。
ここで、始めてホモロジー群の中に捩れが登場した。これをどう幾何学的に解釈したらよいだろうか?私自身、まだ体系的に理解しているわけではないが、少なくとも今回のケースでは、クラインの壺を「捻れたトーラス」と捉えることができるのだと思っている。以下の図を見て頂きたい。
左はトーラス、右はクラインの壺を表している。同じ色の矢印で示した辺をこの向きにくっつけることで、それぞれの図形が出来上がる。ここで、クラインの壺は左右の辺の向きが逆になっているのがポイントである。これを同じ向きに揃えてくっつけるためには、まず青矢印の辺をくっつけたあと、ひねりを加えて赤矢印の辺をくっつけなければならない。これがホモロジー群の捩れとして現れているのではないだろうか?
もっとも、これを3次元ユークリッド空間内で実現しようと思うと、自身を貫くような形になってしまうため、本当は4次元空間で考えなければならない。
ここで、「メビウスの帯だって図形的に捩れているじゃないか」という疑問が思い浮かぶ訳だが、メビウスの帯はとホモトピー同値であり、本質的には捩れていなかったのだと考えるしかないのだろう。
まとめ
以上、ホモロジー群の定義と、いくつかの図形における具体的な計算例を示した。やはり具体例を見ることで現象への理解は格段に深くなる。ホモロジー群の捩れを一般的にどう解釈したらよいのかはまだ未知であるが、それはおいおい考えてみよう。
参考
[1]
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[2] http://www.npo-tsubasa.jp/okawa/2014/okawa1.pdf
[3] Reduced homology - Wikipedia
[4] Finite simplicial complexes — Sage Reference Manual v7.6: Cell complexes and their homology
[5] http://infohost.nmt.edu/~iavramid/notes/topicsdiffgeom-simplhom.pdf
有限生成アーベル群の捩れがrankと無関係な理由
有限生成アーベル群のrank
今日もトポロジーの本を読んでいて得られた副次的な知見について書いてみたいと思う。それは、有限生成アーベル群のrankにまつわる話である。有限生成アーベル群の基本定理により、任意の有限生成アーベル群Gは以下の形の群と同型になる。
ここで、とはというようにのr個の直積を表す。このとき、rをGのrankと言う。
さて、このrankという概念には、Gの捩れ元、すなわちの部分は一切関係しない。これはなぜなのかというのが本日の主題である。
rankと一次独立性
恐らく多くの人がrankという言葉を初めて聞くのは、線形代数においてであろう。行列のrankと言った時に、それは様々な解釈の仕方があるが、例えば行列の行、または列の中に一次独立なベクトルが最大で何本取れるかということを表していたりする。このように、rankとは一次独立性と関係がある概念なのであるが、実はそれは有限生成アーベル群においても同様なのである。ただし、捩れ元のせいで様子は少し奇妙なことになる。
Gの生成元をであるとし、各はを生成し、各はを生成するとする。このとき、これらの生成元のうち、一体いくつの元が一次独立であるかを考えてみる。もし全ての生成元が一次独立であれば、それらの生成元の線形結合が0になるのは係数が全て0の時のみである。すなわち、以下のような方程式の解がのみとなる。
しかし、実はこれは正しくない。なぜなら、後半の生成元は位数有限であり、以下のようにしても上記の線型結合の値を0にできるからである。
本当に係数を0にしないと線型結合が0にできない部分というのは生成元の前半部分のみである。これがGのrankをrだと考える理由である。
まとめ
以上、有限生成アーベル群のrankは生成元のうち一次独立なものの個数を表しているというお話であった。位数無限の生成元だけでは群全体を生成することができないのに、一次独立になるのはそれらの生成元だけだというのは、線形代数の感覚からするとなんとも奇妙である。それ故に面白い。
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群の同型と剰余群の罠
先日トポロジーの本を読んでいたときに、私が剰余群について疑問に思ったことについて言及されている箇所があった。本稿ではそれについて書いてみたいと思う。
疑問
剰余群の最も簡単な例として、を考えてみよう。これが位数2の巡回群になるのは周知の通りであるが、ちょっと考えてみて欲しい。とはどちらも可算無限集合であるから、全ての元に対して0から順に番号を付けることができる。例えば以下のように番号を付けたとしよう。
# | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ... |
---|---|---|---|---|---|---|---|
0 | 1 | -1 | 2 | -2 | 3 | ... | |
0 | 2 | -2 | 4 | -4 | 6 | ... |
これより、とにおいて同じ番号が振られた元の間に一対一の対応関係を考えることができる。すなわち、以下のように定義される群同型が存在する。
よってである。つまり、とは群として同じ構造を持っているので、となってしまいそうな気がする。しかし、これはの位数が2であることに矛盾する。一体何が間違っているのだろうか?
基底に着目しよう
私が読んだ本に記載があったのは自由加群のみであったので、まずはそれについて紹介する。ポイントは自由加群としての基底に着目することである。
とはどちらも自由-加群であるから、基底を取ることができる。そして、係数による基底の線型結合によって、全ての元を表すことができる。とはどちらも1つの基底によって張られる。ここではそれぞれの基底として1と2を取ってみよう。このとき、との元はそれぞれ, と表すことができる。
これらの基底に着目して剰余群を考えてみよう。の元のによる剰余類はという形で表される。ここで、mをの基底の線型結合で表される部分とそうでない部分に分けることを考える。の基底として2を選んでいるから、またはとなる。よって、またはの2つの同値類が得られる。そのため、は位数2の群になるのである。
このように、自由加群の剰余群を考えるときには、その基底に着目すれば間違えることはない。ある自由加群A, Bが, だからといって、とは限らず、丁寧に基底を追う必要があるのである。
もっと複雑な例
の2つのベクトルを考える。ただし、は互いに一次独立であるとする。これらのベクトルが張るの部分空間, について考えてみよう。これらは自由-加群として考えると、, となる。
かつE, Fともに加法についてアーベル群であるから、となる。よって剰余群を考えることができる。もし同型に着目した間違った計算をしていたら、としてしまうところである。
正しくはこうだ。まず、Fの基底はである。Eの任意の元を、Fの基底の線形結合で表される部分とそうでない部分に分けると、以下のようになる
最後の式変形ではと置いた。4kが何であろうとmによる自由度があるので、m'は全ての整数を動くことができる。よっての係数に着目すると、であることが分かる。
残った疑問
以上、自由加群については基底に着目することで剰余を正しく捉えられることが分かった。残る問題は自由加群でない場合にどう考えればよいかである。ただし、この問題は恐らく位数有限の場合には起こらない。なぜなら、この現象は2つの異なる集合があったときに、それらがどちらも可算無限という名のもとに同一視されたときに起こる現象だからである。
そのため、より正確には「自由加群でない位数無限の群の場合に剰余をどのように扱うべきか?」という問いになる。例えば、有限生成アーベル群なんかがそうだ。この場合、自由加群でないため基底は存在しないが、ひょっとしたら生成元に着目することで何か分かることがあるのかもしれない。が、あまりそのようなケースで困ったことがないので、この問題について考えるのはこれくらいにしておこうと思う。
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鎖群の境界写像の境界っぽさを味わう
最近、読みたいと思っていたトポロジーの本(本稿末尾を参照)を図書館で見つけたため、急遽トポロジーの勉強を始めた。トポロジーとは、位相同型な図形(正確には位相空間)の間に存在する不変量を研究する分野である。大事な位相不変量としてホモトピーとホモロジーが挙げられるが、本稿ではそのうちホモロジーに関する話題を取り上げる。
主題
位相空間の性質を調べる際に、その空間そのものを調べるのではなく、代わりにその空間を基本的な図形である単体に分割したもの(これを複体と呼ぶ)を考えることで、見通しがよくなる場合がある。単体は次元ごとに存在し、また向きを考えることができる。向きを与えられた単体を有向単体と呼ぶ。ある複体に含まれるr次元単体に向きを付けたr次元有向単体の線形結合全体は群を成し、これをr次元鎖群と呼ぶ。r次元鎖群には境界写像と呼ばれる写像を考えることができ、これを適用することでr-1次元鎖群が得られる。
境界写像はその名前から察するに、何かの境界を取得するための写像だと考えられる。そこで、本稿では境界写像を簡単なr次元鎖に適用することで、境界写像の境界っぽさを体感してみたいと思う。
基本的な概念
単体と複体
以下、簡単のためにn次元ユークリッド空間で考える。
まず単体を定義しよう。は内のr+1個の点であり、かつこれらはr-1次元以下の部分空間に含まれることがないとする*1。このとき、r次元単体()とは以下で表される集合である。
r次元単体をとかなどと書く。単体の例を挙げると、0次元単体は点、1次元単体は線分、2次元単体は三角形、そして3次元単体は四面体となる。
のr+1個の点の中からs+1個(の点を選んだとき、これらの点によって生成される単体をの面と呼び、sをこの面の次元と呼ぶ。
次に複体の定義を与える。有限個の単体の集合Kが以下の2つの性質を満たすとき、Kを複体と呼ぶ。
有向単体
n次元単体に対して、そのn+1個の頂点の並び替えを考える。ある並びを基準としたとき、そこから偶置換によって得られるものは基準と同じ向き、奇置換で得られるものは逆向きと定める。ここで決めた向きは同値関係になっており、頂点の並び替えで得られる全ての単体は基準と同じ向きか逆向きかという2つの同値類に分けられる。このように向き付けられた単体のことを有向単体と呼ぶ。
例えば2次元単体について、という順番によって得られる単体とによって得られる単体は逆向きであり、それぞれが属する向きの同値類をと書く。
鎖群
Kをn次元複体とし、Kに含まれるr次元単体をとする。各について適当に向きを固定したものをとしたとき、それと逆向きの単体をと書く。これらの有向単体の間の整数係数による線形結合は以下のようになる。
このcをr次元鎖と呼び、r次元鎖全体が成す集合をと表す。実はは加法について群を成すため、これをr次元鎖群と呼ぶ。
境界写像
定義と基本的性質
いよいよ本日の主役である境界写像について述べる。まずは定義を示そう。
r次元有向単体に対して、を以下のように定義する。
これをの境界と呼ぶ。は次元が1つ下がり、の元となる。また、に対して境界を以下のように定義する。
このようにすることで、はからへの写像となる。これを境界写像と呼ぶ。境界写像は群の準同型となっている。また、詳細は述べないが、境界写像の重要な性質としてが常にに成り立つことが挙げられる。
単一の有向単体に対して適用した場合
では、早速だが境界写像の境界感を味わっていきたいと思う。まずは一番簡単なr次元鎖である単一の有向単体への適用を考えてみよう。例として2次元有向単体を考えてみよう。この単体の境界は以下のようになる。
境界の意味を考えてみると、これはというように2次元単体、つまり三角形の辺に向きを与えて足しあわせたものになる。図を以下に示す。
頂点を順に辿ったときの右ねじの回る向きが2次元単体の向きだと考えれば、これは確かにの向きと合っている。単体の場合の境界感はこれでなんとなく分かった。
同じ向きの2つの有向単体に対して適用した場合
今度は同じ向きの2つの有向単体とについて考えてみる。向きを考えなければ、これらは複体を成している。境界は以下のように計算される。
以下の図に示すように、上で得られた境界はというように2つの有向単体の外側をぐるっと回るような形になっている。これはまさに領域の境界を表していると言えるだろう。
これで境界写像のイメージがずっと鮮明になってきた。きっと、同じように単体をたくさんつなげた複体を作れば、境界写像はその周囲をぐるっと取り囲むような形になるのだと類推できる。高次元の場合はこのように簡単にはいかないかもしれないが、気持ちとしては同じなのだろう。
異なる向きの2つの有向単体に対して適用した場合
最後に異なる向きの2つの有向単体とについて考えてみる。境界は以下のようになる。
図を以下に示す。この場合は2つの単体の向きが異なるため、境界同士がうまく馴染むことができず、ぶつかり合ってしまっているような印象を受ける。とは言え、複体を考える場合は向きが同一になるようにするのが普通だと思われるので、多くの場合このようなケースを考えることは稀だろう*3。
まとめ
以上、境界写像のイメージを2次元単体と複体を用いて考えてみた。結果として、複体を構成する単体に全て同じ向きを与えた場合、それらを取り囲むような文字通りの境界が得られることが分かった。境界写像はホモロジー群を定義する上で重要な役割を果たすものなので、イメージを理解できてよかった。
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