楕円関数・モジュラー形式の問題
上半平面を とし、 で に関する重さ の(正則な)モジュラー形式全体のなす複素ベクトル空間を表す。, に対して、 における の零点の位数を 、 による展開 において となる最小の を とする。 とし、
とおく。 は の部分空間である。 を求めよ。
この問題で使うもの
- レベル 1 のモジュラー形式の空間の次元(説明と入口の問題)
- モジュラー形式の定義と変換則(説明と入口の問題)
- アイゼンシュタイン級数の q 展開(説明と入口の問題)
- 判別式 Δ とラマヌジャンのタウ関数(説明と入口の問題)
- j 関数の q 展開と特別な値(説明と入口の問題)
この問題を解けるようになるまで(95 技能)
読み込み中…
右端(太枠)がこの問題で使う技能です。左へドラッグすると、さらに前の前提をさかのぼれます。技能を押すと、そこまでの道筋が光ります。
一覧で見る(前提が先)
- 三角形の角の大きさ
- 対頂角と平行線の同位角・錯角
- 三角形の外角と角の組み合わせ
- 小数の四則計算
- 分数のたし算・ひき算
- 分数のかけ算・わり算
- 小数と分数のまじった計算
- 逆算(□ を求める)
- 正負の数の加法・減法
- 四則の混じった計算の順序
- 正負の数の乗除・累乗と四則混合
- 分配法則を使った計算のくふう
- 文字式の計算(同類項・分配法則)
- 1 次方程式の解き方
- 二等辺三角形の角
- 平行四辺形と特別な四角形の性質
- 三角形・四角形の面積
- 約数の見つけ方
- 素因数分解と約数の個数
- 平方根の意味と根号の簡単化
- 三平方の定理
- 乗法公式による展開
- 折り返した図形の角と長さ
- 三平方の定理と平面図形
- ベクトルの演算と成分
- 行列の和・積と 2 次の逆行列
- 因数分解
- 3 次式までの展開と因数分解
- 微分係数と導関数の定義
- 多項式の微分
- 比例・反比例の式とグラフ
- 関数 の式と変域
- 平方完成と 2 次関数のグラフ
- 2 次不等式
- 剰余の定理・因数定理と高次方程式
- 増減表と極値
- 等間隔にならんだ数の和
- 等差・等比数列の和と Σ
- 数列の極限
- 関数の極限
- 関数の連続性と中間値の定理
- 平均値の定理
- 積と商の微分
- 第 2 次導関数とグラフの凹凸
- 合成関数の微分
- 円の周の長さと面積
- おうぎ形の弧の長さと面積
- 弧の長さからおうぎ形の中心角と面積を求める
- 特別な直角三角形の辺の比
- 弧度法と単位円による三角関数
- の極限
- 加法定理と 2 倍角・半角・積和の公式
- 三角関数の導関数
- 根号の乗除と加減
- 指数の拡張と指数関数
- 対数の定義と性質
- 自然対数の底
- 指数関数・対数関数の導関数
- 増減・凹凸・漸近線とグラフ
- テイラー展開
- 無限等比級数と無限級数
- べき級数と収束半径
- 複素数と 2 次方程式の虚数解
- オイラーの公式
- 極形式と積・商
- 複素数の指数関数・対数関数と分枝
- モジュラー形式の定義と変換則
- 樹形図で数え上げる
- 積の法則と和の法則
- 和の法則・積の法則と樹形図
- 約数の個数と総和
- アイゼンシュタイン級数の q 展開
- 多項式の不定積分
- 基本的な関数の不定積分
- 分数関数の積分(部分分数分解)
- ローラン展開
- 孤立特異点の分類
- 留数の計算
- 偏微分と全微分
- 複素数の相等
- 正則関数とコーシー・リーマンの方程式
- 複素線積分とコーシーの積分定理
- 留数定理による複素積分
- 偏角の原理
- 掃き出し法と連立 1 次方程式
- 行列の階数と解の存在
- ベクトル空間・一次独立・基底・次元
- レベル 1 のモジュラー形式の空間の次元
- 順列・円順列・重複順列
- 組合せ
- 同じものを含む順列・重複組合せ
- 母関数と係数の取り出し
- 判別式 Δ とラマヌジャンのタウ関数
- ワイエルシュトラスの ℘ 関数と不変量 g₂, g₃
- j 関数の q 展開と特別な値
ヒント
行き詰まったら、上から順に 1 つずつ開いてください。
ヒント 1
のすべての元を ( は多項式)の形に書き、条件を多項式 についての条件に言い換えよう。
ヒント 2
より , と書ける(次元を比べよ)。 は で 位、 は で 位の零点をもち、 は で 位の零点をもつ。
ヒント 3
、、 となる。これから が で割り切れ、 であることがわかる。
答えと解説
答えを見る
どこでつまずきましたか?(選ぶと、戻る場所を案内します)
解説を読む
1. の構造. を正規化されたアイゼンシュタイン級数、、 とする。次の事実を使う。
- は( の作用を法として) にだけ 位の零点をもち、 は にだけ 位の零点をもつ(ともに付値公式から従う)。 は 上に零点をもたず、。
- は 上正則で、 で 位の極()をもつ。 は で 位の零点をもち、 は で 位の零点をもつ。
であり、 なので次元公式より 。一方、 個の元
は重さ の正則モジュラー形式なので に属し、 が と相異なるので一次独立である。次元が一致するから
が成り立つ。
2. 条件を の条件に直す. , とする。
- : の は 、 は で をとるので 。よって 。
- : , であり、 が で 位の零点をもてば( で は で 位の零点をもつから) は で 位の零点をもつ。よって 。
- : は で 位の零点、。 が で 位の零点をもてば は で 位の零点をもつので 。よって 。
(, なので、これらの条件は互いに干渉しない。)
3. 次元. 以上より
であり、 は単射な線形写像なので
(検算: で根が一般の位置にある について、付値公式の左辺は となり整合する。)
別解
は 上で零点をもたず、 で位数 の零をもつ。よって の は ()と一意に書け、, 。したがって 。
なので、 の元は ( は次数 の多項式、)と一意に書ける(次元 と一致)。
零点の位数:
- では が単純零点をもち、、 は位数 の零点。。 ⇔ (1 だと )。
- では , , が位数 の零点。 ⇔ 。
よって 、。 の自由度は 。
。
検算(一般的な次元公式): 重さ で、, , に対応する価値評価の和 は複雑なので、上の構成で数える。 の価値: 価値公式 のもと、 側では 、必須の零点は (偶数に切り上げ、 では位数が )…に対応して ではなく、上の 多項式の次数計算()が整合する。