সব বই

পেশাদার

1 Markets I: The Ecosystem and Exchange-Traded Marketsবাজার অনলাইনইংরেজি 2 Markets II: Rates, FX and Creditবাজার অনলাইনইংরেজি 3 Markets III: Commodities, Energy and Cryptoবাজার অনলাইনইংরেজি 4 Quantitative Methodsপদ্ধতি অনলাইনইংরেজি 5 Derivatives and Volatilityডেরিভেটিভস অনলাইনইংরেজি 6 Rates, Credit, XVA and Riskসুদহার, ঋণ ও ঝুঁকি অনলাইনইংরেজি 7 Research Craft: Predictors, Backtests, Measurement, Portfoliosগবেষণা অনলাইনইংরেজি 8 Strategies I: Equities and Futuresকৌশল অনলাইনইংরেজি 9 Strategies II: Volatility, Relative Value, Macro and the Bank Desksকৌশল অনলাইনইংরেজি 10 Microstructure and Executionএক্সিকিউশন অনলাইনইংরেজি 11 Market Making and High-Frequency Tradingমার্কেট মেকিং অনলাইনইংরেজি 12 Machine Learning for Marketsমেশিন লার্নিং অনলাইনইংরেজি 13 Low-Latency Softwareপ্রযুক্তি অনলাইনইংরেজি 14 Networks, Hardware and Trading Infrastructureপ্রযুক্তি অনলাইনইংরেজি 15 Research, Data and Risk Platformsপ্রযুক্তি অনলাইনইংরেজি 16 The Desk and the Firmপ্রতিষ্ঠান অনলাইনইংরেজি 17 The Industry: Firms, Roles and Careersক্যারিয়ার অনলাইনইংরেজি 18 Interviews I: Maths, Probability and Speedক্যারিয়ার অনলাইনইংরেজি 19 Interviews II: Markets, Trading Games and the Final Roundক্যারিয়ার অনলাইনইংরেজি 20 Interviews III: Codeক্যারিয়ার অনলাইনইংরেজি
অ্যাপ পরিচিতি Coach সাইন ইন পড়া শুরু করো

বইগুলো এখনো বাংলা ভাষায় পাওয়া যায় না — Français সংস্করণ দেখানো হচ্ছে।

Mathématiques · পরিভাষা

Algèbre কী?

Définition 1.33 Mathématiques universitaires — Licence 2 · অধ্যায় 1 — Ensembles et structures

Une KK-algèbre est un KK-espace vectoriel AA muni d’une structure d’anneau dont la multiplication est KK-bilinéaire. Exemples : K[X]K[X], Mn(K)\mathcal{M}_n(K), L(E)\mathcal{L}(E), les espaces de fonctions F(X,K)\mathcal{F}(X, K), C\C comme R\R-algèbre. Les morphismes d’algèbres sont les morphismes d’anneaux linéaires ; l’évaluation P↦P(u)P \mapsto P(u) de K[X]K[X] vers L(E)\mathcal{L}(E) (ou Mn(K)\mathcal{M}_n(K)) est l’exemple central, moteur du Chapitre 3.

উদাহরণ

Exemple 1.34 (Un morphisme d’évaluation et son noyau)

Prenons A=(0100)A = \begin{pmatrix}0 & 1\\ 0 & 0\end{pmatrix} et l’évaluation εA ⁣:R[X]→M2(R)\varepsilon_A \colon \R[X] \to \mathcal{M}_2(\R), P↦P(A)P \mapsto P(A). Puisque A2=0A^2 = 0,

P(A)=P(0) I+P′(0) A=(P(0)P′(0)0P(0)),P(A) = P(0)\,I + P'(0)\,A = \begin{pmatrix} P(0) & P'(0)\\ 0 & P(0)\end{pmatrix},

(seuls les termes constant et linéaire de PP subsistent). Donc ker⁡εA={P:P(0)=P′(0)=0}=X2 R[X]\ker\varepsilon_A = \{P : P(0) = P'(0) = 0\} = X^2\,\R[X] : un idéal principal, exactement comme le prévoit le Théorème 1.26, engendré par le polynôme unitaire X2X^2 de plus petit degré dans le noyau — le polynôme minimal de AA, vedette du Chapitre 3. L’image est l’algèbre commutative de dimension deux {aI+bA}\{aI + bA\} : les morphismes d’évaluation réduisent le R[X]\R[X] de dimension infinie à de petites algèbres calculables.

প্রসঙ্গসহ পড়ো →