Multiplicities of some graded сocharacters of the matrix superalgebra M(2,2)(F)

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Let $F$ be an arbitrary field of characteristic zero, and let $M^{(m,k)}(F)$ be a matrix superalgebra over $F$. It is known from the theory of algebras with polynomial identities that the superalgebra $M^{(m,k)}(F)$ has a finite basis of $Z_2$-graded identities. Therefore, the problem of describing such a basis arises naturally. At the present moment of time, there is no such description. First of all, this is due to the fact that there are no effective methods for finding the usual or $Z_2$-graded identities of a superalgebra $M^{(m,k)}(F)$. Nevertheless, for some values of $m$, $k$, such identities can still be found. For this purpose, one uses either computer computations or the well-developed apparatus of the representation theory of the symmetric group $S_n$ and the general linear group $GL_p$. More precisely, to find $Z_2$-graded identities of a superalgebra $M^{(m,k)}(F)$ for small values of $m,k$, one studies the sequence $\{\chi_n\}$ of characters of representations of either groups $S_r\times S_{n-r}$ or group $GL_p\times GL_p$. For each such group, one constructs a vector $F$-space in the free algebra $F\{Y\bigcup Z\}$. At the same time, with respect to the action of group $S_r\times S_{n-r}$ ($GL_p\times GL_p$) on its vector space, it has the structure of a left $S_r\times S_{n-r}$ ($GL_p\times GL_p$) module. However, it turns out that it is computationally preferable to work with the characters representation sequence of the group $GL_p\times GL_p$. In this paper, we study the sequence of $GL_p\times GL_p$-characters $\{\chi_n\}$  of matrix superalgebra $M^{(2,2)}(F)$. This uses the fact that between pairs of partitions $(\lambda,\mu)$, where $\lambda\vdash r,\, \mu\vdash n-r$ and irreducible $GL_p\times GL_p$-modules, there is a one-to-one correspondence. Moreover, we investigate only those multiplicities in the decomposition of the character $\chi_n$ that are associated with irreducible $GL_p\times GL_p$-modules corresponding to pairs of partitions $(\lambda,\mu)$ of the form $(0,\mu)$. It is shown that if the height $h(\mu)$ of the Young diagram $D_\mu$ for a pair $(0,\mu)$ is no more than five, then the multiplicity $m_{0,\mu}$ of the irreducible $GL_p\times GL_p$-character $\chi_n$ is different from zero.

About the authors

Stepan Yuryevich Antonov

Kazan Innovative University

ORCID iD: 0000-0003-1705-3929
42 Moskovskaya St., Kazan 420111, Russia

Alina Vladimirovna Antonova

Kazan State Power Engineering University

ORCID iD: 0000-0001-7047-7275
SPIN-code: 4476-9689
Russia, 420066, Kazan, Krasnosel'skaya st., 51

References

  1. Di Vincenzo O. M. On the graded identities of M1,1(E) // Israel Journal of Mathematics. 1992. Vol. 80, iss. 3. P. 323–335. DOI: https://doi.org/10.1007/BF02808074
  2. Аверьянов И. В. Базис градуированных тождеств супералгебры M1,2(F) // Математические заметки. 2009. Т. 85, вып. 4. С. 483–501. DOI: https://doi.org/10.4213/mzm4298, EDN: RLRASB
  3. Kemer A. R. Ideals of identities of associative algebras. Providence, RI : American Mathematical Society, 1991. 81 p. (Translations of Mathematical Monographs, vol. 87).
  4. Антонов С. Ю. Наименьшая степень тождеств подпространства M1(m,k)(F) матричной супералгебры M(m,k)(F) // Известия высших учебных заведений. Математика. 2012. № 11. С. 3–19. EDN: PCOHZL
  5. Антонов С. Ю., Антонова А. В. О квазимногочленах Капелли III // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Математика. Механика. Информатика. 2021. Т. 21, вып. 2. С. 142–150. DOI: https://doi.org/10.18500/1816-9791-2021-21-2-142-150, EDN: HMVRSQ
  6. Amitsur A. S., Levitzki J. Minimal identities for algebras // Proceedings of the American Mathema tical Society. 1950. Vol. 1, iss. 4. P. 449–463. DOI: https://doi.org/10.1090/S0002-9939-1950-0036751-9
  7. Di Vincenzo O. M., Drensky V. The basis of the graded polynomial identities for superalgebras of triangular matrices // Communications in Algebra. 1996. Vol. 24, iss. 2. P. 727–735. DOI: https://doi.org/10.1080/00927879608825595
  8. Centrone L., Silva V. R. T. On Z2-graded identities of UT2(E) and their growth // Linear Algebra and its Applications. 2015. Vol. 471. P. 469–499. DOI: https://doi.org/10.1016/j.laa.2014.12.035
  9. Giambruno A., La Mattina D., Misso P. Polynomial identities on superalgebras: Classifying linear growth // Journal of Pure and Applied Algebra. 2006. Vol. 207, iss. 1. P. 215–240. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jpaa.2005.09.006
  10. Valenti A. The graded identities of upper triangular matrices of size two // Journal of Pure and Applied Algebra. 2002. Vol. 172, iss. 2–3. P. 325–335. DOI: https://doi.org/10.1016/S0022-4049(01)00169-4
  11. Di Vincenzo O. M. Z2-gradedpolynomialidentities for superalgebras of block-triangular matrices // Serdica Mathematical Journal. 2004. Vol. 30. P. 111–134.
  12. La Mattina D. On the graded identities and cocharacters of the algebra of 3×3 matrices // Linear Algebra and its Applications. 2004. Vol. 384. P. 55–75. DOI: https://doi.org/10.1016/S0024-3795(04)00034-5, EDN: LAUZWJ
  13. Giambruno A., Zaicev M. Polynomial identities and asymptotic methods. Providence, RI : American Mathematical Society, 2005. 352 p. (AMS Mathematical Surveys and Monographs, vol. 122).
  14. Drensky V., Giambruno A. Cocharacters, codimensions and Hilbert series of the polynomial identities for 2 ×2 matrices with involution // Canadian Journal of Mathematics. 1994. Vol. 46, iss. 4. P. 718–733. DOI: https://doi.org/10.4153/CJM-1994-040-6
  15. Giambruno A. GL×GL-representations and ∗-polynomial identities // Communications in Algebra. 1986. Vol. 14, iss. 5. P. 787–796. DOI: https://doi.org/10.1080/00927878608823335

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».