우리가 늘 하던 덧셈과 곱셈은 두개의 항을 가지고 연산을 한다. 그래서 우리는 이 연산을 이항연산이라고 부른다.(코딩할때와 비슷한 개념같다.)
x+x=a (a∈R) 인 경우 x=a2 라는 것을 안다.
하지만 a<0일 때 x2=a는 R에서 근을 구할 수 없으므로 덧셈과 곱셈은 R에서 다른 대수적 구조를 이룬다고 말한다.
이렇듯 늘 당연하게 여겨온 개념들을 다시 생각해보자는 개념으로 책을 시작한다.
복소수
복소수는 실수에서 확장해 우리가 알고있는 허수 (√−1=i)가 들어있는 집합이다.
그 집합을 다음과 같이 나타낸다.
C={a+bi|a,b∈R}
z1=a+bi,z2=c+di 라고 할때 연산은 다음으로 정의한다.
z1±z2=(a+bi)±(c+di)=(a+c)±(b+d)i
z1z2=(a+bi)(c+di)=ac+adi+bci−bd=(ac−bd)+(ad+bc)i
|z1|=√a2+b2
또한 복소수를 다음과 같이 극형식으로 나타낼 수 있다.
eiθ=cosθ+isinθ (0≤θ<2π)
θ는 복소평면에 점을 찍을 때 양의 실수축과 이루는 각도이다.
양 변에 적당한 실수를 곱하면 복소평면의 모든 점을 나타낼 수 있다.
여기서 0≤θ<2π이기 때문에 가능한 θ들의 집합을 R2π로 나타낸다.
(Ra는 [0,a)에 속하는 실수 집합, R+는 양의 실수 집합, R∗는 0을 제외한 실수 집합이다.)
z1=eiθ1,z2=eiθ2이면 z1z2=eiθ1eiθ2=ei(θ1+2πθ2)가 된다.
+a는 덧셈 결과가 a보다 큰 경우 a를 빼는 법 연산이다.
위의 연산에서 z↔θ가 일대일 대응이고 복소수 곱셈과 +2π는 같은 대수적 성질을 가진다는 것을 알 수 있다.
z1↔θ1 이고 z2↔θ2이면 z1z2↔(θ1+2πθ2)는 동형사상이라고 말할 수 있다.
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