张量与多重线性代数

对称代数

对称代数 Sym(V) 是外代数的镜像:你不是强制反对称,而是强制交换。你从张量代数出发,对所有向量强加 v*w = w*v,于是因子的次序不再要紧。其分次块 Sym^k V 由完全对称的 k 张量组成——即在置换各因子下不变的乘积。

它的妙处是一个你早已认识、只是改了装的等同:Sym(V) 典范地就是 V 的坐标多项式代数。若 V 有基 x_1, ..., x_n,则 Sym(V) 是 x_1, ..., x_n 上的多项式环,而 Sym^k V 是 k 次齐次多项式的空间。所以“k 次对称张量”与“k 次齐次多项式”是同一个对象。

维数遵循多重集计数:dim Sym^k V = (n + k - 1 choose k),即 n 个变量中 k 次单项式的个数。把它与外幂 (n choose k) 对照:随着 k 增大,对称张量无界地持续增长,因为你可以自由重复变量;而楔积在超过次数 n 后便消亡,因为重复是被禁止的。

把这两个代数并置能澄清许多事。反对称(外)张量编码有向体积、行列式与形式;对称张量编码多项式、二次型与矩。一般的张量幂(在特征零下)分解为对称部分、反对称部分外加更奇异的块——这正是对称群表示论的起点。

dim Sym^k(R^n) = C(n + k - 1, k); Sym(R^n) = R[x_1, ..., x_n]

R^n 的对称代数是 n 个变量的多项式环;k 次块是齐次多项式。

二次的一面最常见:Sym^2(V*) 恰是 V 上二次型 / 对称双线性型的空间,你曾以对称矩阵 A 的形式遇见它,q(x) = x^T A x。所以“对称矩阵”不过是一个对称 2 张量。

又称
Sym(V)polynomial algebra on Vsymmetric tensor algebra