이원수
📂추상대수이원수
정의
ϵ2=0(ϵ=0)을 만족하는 ϵ에 대해서 다음과 같은 꼴을 이원수dual numbers라고 한다.
a+bϵ,a,b∈R
설명
정의를 보면 알 수 있듯이, ϵ은 순서쌍에서 두번째 차원을 만든다는 점에서 복소수의 i와 비슷한 역할을 한다. 물론 그 성질은 전혀 다르다.
x+yi=(x,y)a+bϵ=(a,b)
이원수는 그 자체로도 순수수학적으로 흥미로우며 중요한 의미를 갖는 반면, 응용수학에서도 중요한 곳에 활용되기 때문에 아주 재미있는 대상이라 생각한다.
순수수학적 측면
정의에서의 ϵ은 0이 아니지만 제곱해서 0이 되는 수이므로 영인자zero divisor이다. 즉 정역integral domain이 아닌 곳에서 선택해야 한다. 이러한 ϵ으로부터 만들어진 이원수의 집합은 환ring을 이루는데, 두 이원수 x,y에 대해서 xy=0이 되려면 x와 y 둘 중 하나는 0+0ϵ이어야 한다. 즉 이원수들의 집합은 정역이다. 다시말해 이원수를 정의하고 연산을 주어 환을 만드는 과정은, 정역이 아닌 환으로부터 정역을 만드는 방법인 것이다.
응용수학적 측면
이원수의 연산은 미분계수의 관점에서 봤을 때 대단히 재미있는 성질을 갖고 있다. 두번째 성분이 미분계수가 되어 덧셈, 곱셈에 대해서 미분계수가 보존된다는 것이다. 미분가능한 함수 f:R→R에 대해서 잘 정의하면, 함수에 대입하는 것과 함수의 합성에서도 미분계수가 잘 보존된다는 것을 확인할 수 있다. 이러한 특징 덕분에 이원수는 굉장히 순수수학스러운 대상이지만, 딥러닝에서 인공신경망을 최적화할 때 쓰이는 역 전파 알고리즘에서 미분계수를 계산하는 방식인 자동미분에 응용될 수 있다.
이원수의 개념은 대수와 전혀 인연이 없을 것 같은 확률미분방정식에서도 등장하는데, 위너 프로세스 Wt 를 다룰 때 등장하는 매우 짧은 미소 구간 dt 와 dWt 사이의 연산인 이토 곱셈 테이블이 그에 해당한다. 여기서 dt>0 는 분명히 양수지만 그 제곱부터는 너무 작아서 무시할 수 있을 정도로 가정한다. 해석적으로 엄밀하지 않은 가정을 추상대수가 뒷받침하는 것이 매우 흥미로운 점이다.
연산
이원수들의 집합에 아래와 같은 두 연산을 주면, 그 집합은 환을 이룬다.
덧셈
두 이원수 a+bϵ과 c+dϵ의 덧셈은 다음과 같이 정의된다.
(a+bϵ)+(c+dϵ)=(a+c)+(b+d)ϵ
이원수 a+bϵ을 순서쌍 (a,b)와 같이 나타낸다면, 덧셈은 단순히 성분별 합을 취하는 것과 같다.
(a,b)+(c,d)=(a+c,b+d)=(a+c)+(b+d)ϵ
덧셈에 대한 역원은 항상 존재하며, a+bϵ의 역원은 다음과 같다.
−(a+bϵ)=(−a)+(−b)ϵ
곱셈
두 이원수 a+bϵ과 c+dϵ의 곱셈은 다음과 같이 정의된다.
(a+bϵ)(c+dϵ)=ac+(bc+ad)ϵ
아래와 같이 분배법칙을 적용하듯이 곱하고 정리한 결과와 같다.
(a+bϵ)(c+dϵ)=ac+adϵ+dcϵ+bdϵ2=ac+(bc+ad)ϵ
순서쌍으로 표현하면 다음과 같다.
(a,b)(c,d)=(ac,bc+ad)
복소수의 곱셈과 비교하면 비슷한 꼴이지만 −bd가 없다는 점이 다르다.
(a+bi)(c+di)=ac−bd+(bc+ad)i
a=0인 a+bϵ에 대해서 곱셈의 역원이 존재하며 다음과 같다.
(a+bϵ)−1=a1−a2bϵ
실제로 계산해보면,
(a+bϵ)(a1−a2bϵ)=a⋅a1+(b⋅a1−a⋅a2b)ϵ=1+(ab−ab)ϵ=1
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