可解性
通过 L 的理想来研究 L 的这一想法是自然的。本节我们通过发掘导出代数的形成来研究李代数。
导出列与可解性
我们先定义导出列的概念:
L ( 0 ) = L ,L ( n + 1 ) = [ L n , L n ] 称为 L 的一个导出列。
像群论中的定义一样,可解性定义为
如果存在 n 使 L ( n ) = 0 ,则称 L 可解(solvable) 。
Abel 代数显然可解,特别地,L 的中心 Z ( L ) 是可解的;
单李代数 显然不可解,因为 L = [ L , L ] ;
幂零李代数 是可解的:因为 L ( i ) ⊂ L i .
t n ( F ) 是可解的,因为
[ t n ( F ) , t n ( F ) ] = n n ( F ) , [ n n , n n ] = ( a i j ) j − 1 ≥ 2 =: L ( 2 ) , [ ( L ( 2 ) , L ( 2 ) ) ] = ( a i j ) j − i ≥ 2 2 , ⋯
可解理想
若 I ⊲ L 为一个理想,且 I 作为李子代数可解(注意理想是一个李子代数 ),则称 I 是一个可解理想(solvable ideal) .
可解李代数与可解理想有如下的一些性质。
可解李代数的子代数与同态的像都是可解的。
如果理想 I ⊲ L 可解且 L / I 可解,则 L 可解。
如果理想 I , J 可解,则 I + J 可解。
证明: 1) 若 K < L ,则 K ( i ) < L ( i ) 。若 ϕ : L → M 满,则 ϕ ( L ( i ) ) = M ( i ) 。
不妨设 ( L / I ) ( n ) = 0 ,考虑典范映射 π : L → L / I ,则 π ( L ( n ) ) = 0 ,即 L ( n ) ⊂ I ,从而 ( L ( n ) ) m = L ( n + m ) = 0 。
I , J 可解,所以 I / ( I ∩ J ) 可解,再利用第二同态定理及 2)。
根(radical):唯一的极大可解理想
设 L 为一李代数,则其上存在可解理想;特别地,存在极大可解理想.
称 I 为 L 的一个极大可解理想,若
I 可解;
不存在理想 J ≠ I , J ≠ L ,使得 I < J < L .
我们证明,对有限维李代数而言,极大可解理想存在且唯一:
设 L 为一有限维李代数,则 L 有唯一的极大可解理想.
设 L 具有极大可解理想 M ,则其极大可解理想唯一;特别地,对任一可解理想 S ,有 S ⊲ M .
证明: 1. 先证存在性.全体可解理想构成的集合
Ω := { I ⊲ L : I ( n ) = 0 , ∃ n } 首先是非空的,因为 0 ∈ Ω ;其次,对于 Ω 在包含关系下的一个全序子集 Ω ′ ⊂ Ω ,其中元素满足
( ∗ ) I 1 < I 2 < I 3 < ⋯ 因为 L 是有限维的,故 I 1 , I 2 , ⋯ 都是有限维的;由包含关系,dim I k < dim I k + 1 ≤ dim L ,∀ k .因此链 ( ∗ ) 是有限长的,从而其必有一个上界.故由 Zorn 引理, Ω 关于包含关系存在极大元,即极大可解理想存在.
唯一性由 2. 即证.
2.若 L 存在极大可解理想 M ,则对任一可解理想 S ,由可解理想的可加性 知 M + S 是可解理想,且
M ≤ M + S . 但 M 为极大可解理想,故 M = M + S ,即 S ⊲ M .
特别地,若 M ′ 也为 L 的极大可解理想,则 M ′ ⊲ M ,M ⊲ M ′ ,故 M = M ′ ,这就说明 L 只有一个极大可解理想. ◻
对李代数 L ,我们将这一最大可解理想称为其(可解) 根(radical).
称李代数 L 的唯一极大可解理想为其(可解)根(radical) ,记作 rad L .
半单李代数
如果李代数 L 的根 rad L = 0 ,称 L 是一个半单李代数.
定义:半单李代数(semisimple Lie algebra)
若 rad L = 0 ,称 L 为半单李代数(semisimple Lie algebra) .
也就是说,L 除了零理想外不存在可解理想.
单李代数是半单李代数:其理想只有 0 和 L ,其中 0 ( = Z ( L ) ) 是可解的、L ( = [ L , L ] ) 是不可解的,因此 rad L = 0 .
0 是半单李代数.
对任意李代数 L , L / rad L 是半单李代数 :假设 I 是 L / rad L 的一个可解理想,则典范映射 π : L ↦ L / rad L 下 I 的原像 π − 1 ( I ) 是包含 rad L 的一个理想,则 I = π − 1 ( I ) / rad L 可解且 rad L 可解,故 π − 1 ( I ) 可解且包含 rad L ,这与极大性矛盾.
半单李代数的另一个刻画是:
L 半单当且仅当不存在理想 0 ≠ I ⊲ L ,使得 [ I , I ] = 0 .
证明: 充分性.反设 L 半单且有 Abel 理想 I ,则 I 可解,从而 I ⊲ rad L ,这与 rad L = 0 矛盾.
必要性.若 L 非半单,则 rad L ≠ 0 . rad L 的导出列
rad L > ( rad L ) ( 2 ) > ⋯ > ( rad L ) ( n − 1 ) > ( rad L ) ( n ) = 0 的最后一个非零项 ( rad L ) ( n − 1 ) 就是 Abel 理想,因为
You can't use 'macro parameter character #' in math mode 0=(\operatorname{rad} L)^{(n)}=[(\operatorname{rad} L)^{(n-1)},(\operatorname{rad} L)^{(n-1)}].$$从而存在这样的理想. $\square$ 我们后续将在 Killing form 的讨论中用到这一刻画. 今后,本书最重要的一大部分内容就是研究特征零域上的半单李代数. # 幂零性(nilpotency) ## 递降中心列(DCS)与幂零性 > [!note] 定义:递降中心列(descending central series) > 对李代数 $L$,序列 > $$L^0:=L,\quad L^n:=[L,L^{n-1}] 0=(\operatorname{rad} L)^{(n)}=[(\operatorname{rad} L)^{(n-1)},(\operatorname{rad} L)^{(n-1)}].$$从而存在这样的理想. $\square$ 我们后续将在 Killing form 的讨论中用到这一刻画. 今后,本书最重要的一大部分内容就是研究特征零域上的半单李代数. # 幂零性(nilpotency) ## 递降中心列(DCS)与幂零性 > [!note] 定义:递降中心列(descending central series) > 对李代数 $L$,序列 > $$L^0:=L,\quad L^n:=[L,L^{n-1}]
称为 L 的递降中心列(descending central series) 或 下中心列(lower central series) .
递归易证导出列的某一项含于递降中心列对应的项: L ( n ) ⊂ L n .
定义:幂零李代数(nilpotent Lie algebra)
若存在 n ∈ N 使 L n = 0 ,则称 L 是幂零的(nilpotent) .
先前 我们已经说明幂零李代数一定是可解的;但可解李代数不一定幂零.考虑 t n ( F ) :
它是非幂零的,因为[ t n ( F ) , t n ( F ) ] = n n ( F ) , [ t n ( F ) , n n ( F ) ] = n n ( F ) .
它是可解的,我们之前 已经证过.
另一个可解但不幂零的例子是:L = F x ⊕ F y , [ x , y ] = y .
幂零代数与中心有着深切的关系.
{ #ff }
67 eb
如果 L 是幂零的,则其子代数及同态像均为幂零的.
如果 L / Z ( L ) 是幂零的,则 L 也是幂零的.
如果 L 非零且幂零,则其中心非平凡: Z ( L ) ≠ 0 .进一步,递降中心列的最后一个非零项位于 Z ( L ) 中.
证明: 1: ϕ ( L ) n ⊂ ϕ ( L n ) ,K n ⊂ L n .
2:若 L / Z ( L ) 幂零,不妨设 ( L / Z ( L ) ) n = 0 ,因此 L n ⊂ Z ( L ) ,从而
L n + 1 = [ L , L n ] ⊂ [ L , Z ( L ) ] = 0. 3: 设 L n + 1 = 0 ,即 [ L , L n ] = 0 ,这说明 L n ⊂ Z ( L ) .
伴随表示幂零性(ad-nilpotency)
从伴随表示的视角,可以刻画幂零李代数的性质:
L 幂零当且仅当存在只与 L 有关的正整数 n ,使得对任意 x 1 , ⋯ , x n , y 有
ad x 1 ∘ ad x 2 ∘ ad x 3 ∘ ⋯ ∘ ad x n ( y ) = 0.
这一命题是显然的.
这一视角启发我们去研究 L 中元素的伴随表示的幂零性.定义:
定义:伴随表示幂零性(ad-nilpotency)
设 x ∈ L ,若 ad x ∈ End ( L ) 是幂零元,则称 x 是 伴随表示幂零的(ad-nilpotent) .
下面的命题显然是对的:
一个非常有意思且非常不平凡的事情是:上述命题的逆命题也是对的,这就是所谓Engel 定理 .
Engel 定理
Engel 定理及其证明
Engel 定理:所有元素伴随表示幂零则李代数幂零
若对于任意 x ∈ L ,都有 ad x 幂零,则 L 幂零.
事实上,Engel 定理是下面的一个更有意思的定理的一个特殊情况(dim L = 1 ):
设 L 是 gl ( V ) 的一个子代数,其中 V 非零且有限维.若 L 由幂零线性同态构成,则存在非零向量 v ∈ V 使 L ⋅ v = 0 .
我们先引入一个引理.
设 x ∈ gl ( V ) 为幂零线性同态,则 ad x 也是幂零的.
引理的证明: 对 x 定义两个同态(左乘及右乘):
λ x ( y ) = x y , ρ x ( y ) = y x . 这两个同态是幂零的,因为 x 是幂零的.另一方面,λ x 与 ρ y 是可换的,因为
λ x ∘ ρ y ( z ) = x z y = ρ y ∘ λ x ( z ) 因此 ad x = λ x − ρ x 是幂零的:( ad x ) deg λ x + deg ρ y 当然是 0 . ◻
如果 K ⊂ gl ( V ) 是幂零的线性李代数,则 ad K := { ad x : x ∈ K } ⊂ End ( gl ( V ) ) 是 gl ( V ) 的一个幂零的自同态集.特别地,将 ad K 限制在包含 K 的一个较大的子空间 L 上,则 ad K 就是 L 的一个幂零的自同态集.
用李代数作用的语言,如果 K < L 是线性李代数,且 K 是幂零的,则 K 可以通过伴随表示作用于 L :x ⋅ v := ad x ( v ) ,且这一作用也是幂零的.
下面我们证明定理 1.
定理 1 的证明: 对 dim L 归纳. dim L = 0 或 1 的情形是显然的 (L = F x ,x n V = 0 ⇒ R x ⋅ ( x n − 1 v ) = 0 ).
对一般情况,假设命题对小于 dim L 的情形成立.我们先开发一 Claim:
设 K ≠ L 是 L 的任一非零李代数,则存在 x ∈ N L ( K ) ∖ K ,使得 K 通过伴随表示作用于 x 的结果在 K 之中.
Claim 1 的证明. 我们用归纳假设构造出一个满足条件的 x ∈ L ∖ K ,然后证明 x ∈ N L ( K ) .
K ≠ L 是 L 的任一非零子代数,则 dim K ≥ 1 ,且 K 也是幂零线性李代数.由引理,K 通过伴随表示幂零地作用于线性空间 L ,同理如此作用(将伴随表示诱导的同态复合上一个同态 φ )于 L / K .这一作用诱导的同态满足如下的交换图:
\begin{document}
\begin{tikzpicture}
\node at (0,0) {$K$};
\node at (3,0) {$\mathrm{gl}(L)$};
\node at (3,-3) {$\mathrm{gl}(L/K)$};
\draw[->] (.5,0) -- (2.5,0) node[pos=.5,above] {$\mathrm{ad}$};
\draw[->] (3,-.5) -- (3,-2.5) node[pos=.5,right] {$\varphi$};
\draw[->] (.5,-.5) -- (2.5,-2.5) node[pos=.5,below left] {$\varphi\circ\mathrm{ad}$};
\end{tikzpicture}
\end{document}
这里, φ : gl ( L ) → gl ( L / K ) 为典范的“同态嵌入”,就是将同态 ( v ↦ v ′ ) 映为同态 ( v + K ↦ v ′ + K ) 的“线性同态的同态”.也就是说,对任意的 z ∈ K ,其在 φ ∘ ad 下的结果为
φ ∘ ad ( z ) := ( w + K ↦ [ z , w ] + K ) . 容易验证这是良定义的.
假设在 φ ∘ ad 下, K 打到 gl ( L / K ) 中的像为 K ′ .由于 dim K ′ ≤ dim K < dim L ,归纳假设保证存在 x + K ∈ L / K 使得 K ′ 作用于 x + K 为 0 ,这里 x 是一个 L ∖ K 中的代表元.即对任意 y ′ ∈ K ′ ⊂ gl ( L / K ) ,都有 y ′ ( x + K ) = 0 .这说明对任意 y ∈ K ,都有
0 = φ ∘ ad ( y ) ( x + K ) = [ y , x ] + K ⇒ [ y , x ] ∈ K . 最后,回忆正规化子的定义:N L ( K ) := { x ∈ L : [ x , K ] ⊂ K } .上面的式子说明 x ∈ N L ( K ) . Claim 1证毕. #
回到原题. 在上述 Claim 中取 K 为 L 的极大真子代数.由于 K ⊲ N L ( K ) ,因此 N L ( K ) = L 或 K (极大性),无论如何都有 K ⊲ L ,因此商代数 L / K 可以定义.我们现在来说明:
取 K 为 L 的极大真子代数,则在上述条件下, dim L / K = 1 .
Claim 2 的证明. 否则,L / K 的任一一维子代数在典范映射 π : L → L / K 下的原像将是包含 K 的一个子代数,矛盾. #
回到原题. 因此,K 的余维数为 1 ,因为恰有一个子空间 F z 使得 z + K ∈ L / K .因此,我们可将 L 写为
L = K + F z , z ∈ L ∖ K . 我们最后借这一拆分完成证明.
考虑被 K 零化的线性空间
W = { v ∈ V : K ( v ) = 0 } . 由归纳假设,W 非零.我们下面说明 W 是 z 的作用的一个不变子空间.这是因为对任意 y ∈ K ,v ∈ V 有
y ( z ( v ) ) = ( y z ) ( v ) = ( y z ) ( v ) − z ( y ( v ) ) ⏟ = 0 = ( y z − z y ) ( v ) = [ y , z ] ( v ) = 0 , 其中最后一个等号是因为 K 是理想,故 [ y , z ] ∈ K ,从而 v 被 [ y , z ] 零化.由于 y 是任意的,以上说明 z ( v ) ∈ W ,由 v 的任意性, W 是 z 的作用的一个不变子空间.因此限制映射 z | W 有特征向量 v ∈ W ,z ( v ) = 0 ,故 L ( v ) = K ( v ) + F z ( v ) = 0 . ◻
最后,我们用这一定理证明 Engel 定理.
Engel 定理的证明: 对 dim L 归纳. dim L = 0 , 1 时显然(各只有一种代数).
设命题对小于 dim L 的元素成立,且李代数 L 的所有元素均为伴随表示幂零的,则 ad L ⊂ gl ( L ) 满足定理 1,从而存在 x ∈ L ∖ { 0 } 使得 [ L , x ] = 0 ,这说明 L 的中心 Z ( L ) 非平凡.因此
L / Z ( L ) 由幂零元构成(考虑典范映射),且维数严格小于 L ,由归纳假设知其幂零.根据幂零代数与中心的关系 ,我们得到 L 是幂零的.
综上,由归纳法,命题成立. ◻
本节由一个例题结束.
考虑单位阵 I n :显然其伴随表示是幂零的,但它自身不是幂零的!
读者应谨记两类截然不同的幂零线性李代数:d n ( F ) , n n ( F ) .
旗(flag)
定理 1的一种等价形式是用旗刻画的性质.我们先介绍旗的概念:
定义:旗(flag)与稳定化(stabilization)
设 dim V = n ,线性空间 V 的一个 旗(flag) 是子空间链
0 = V 0 ⊂ V 1 ⊂ ⋯ ⊂ V n = V , dim V i = i . 若 x ∈ End ( V ) 满足 x ( V i ) = V i , ∀ i ,我们称 x **稳定(stabilizes)**这个旗.
则定理 1 的一个推论(实际上是等价形式)是
设 L 是 gl ( V ) 的一个子代数,其中 V 非零且有限维.若 L 由幂零线性同态构成,存在一个旗 { V i } ⊂ V ,使得对任意的 x ∈ L ,都有 x ⋅ V i ⊂ V i − 1 .
用矩阵的语言表示:存在 V 的一组基,使得 L 中所有元素在这组基下的矩阵在 n n ( F ) 中.
证明: 对 dim V 归纳. dim V = 0 , 1 时显然.设对 dim V − 1 成立,则对 dim V ,设 v ∈ V 为任一被 L 零化的向量——由定理 1,这一类向量是存在的.令 V 1 = F v ,令 W = V / V 1 ,则 W 中存在这样的旗,考虑这样的旗在典范同态下的原像即可. ◻
一个有用的引理:定理 1的一个应用
设 L 是幂零李代数, K 为非零理想,且 L 的中心非平凡,则 K ∩ Z ( L ) ≠ 0 .
证明: 设 L 通过伴随表示作用于 K ,由定理 1 可取出一个 K 的非零元 x ,使得 L 与其作用时将其零化,即 [ L , x ] = 0 ,从而 x 为中心元素. ◻