Множество больших тригонометрических сумм

Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

Множество больших тригонометрических сумм — понятие теории чисел — множество индексов, в которых преобразование Фурье характеристической функции заданного подмножества группы принимает достаточно большие значения.

Для удобства изложения далее в статье используется сокращение МБТС, хотя оно не является общепринятым.

Предпосылки к изучению[править | править код]

В классическом методе тригонометрических сумм часто требуется оценить сверху значение модуля суммы для некоторого подмножества циклической группы. Если эта сумма имеет малый модуль при всех , то из этого можно сделать выводы о равномерности распределения среди непрерывных отрезков вычетов по модулю . Это оказывается верным, например, для множества квадратичных вычетов[1] (и вообще степенных вычетов[2]), дискретных логарифмов последовательных чисел[3] или (для простых ) выражений вида , где  — обратный элемент относительно умножения (суммы Клоостермана)[4].

Естественным образом возникает вопрос: если не для всех рассматриваемые суммы имеют малый модуль, то для сколь многих этот модуль может быть очень большим, и для каких именно наборов значений это может выполняться? Например, очевидно, что если это выполняется для , то и для тоже, но возникает вопрос о существовании других таких всеобщих закономерностей, не зависящих от природы множества .

Данный вопрос нашёл широкое рассмотрение в аддитивной комбинаторике, идеей которой и является выявление закономерностей в структуре множеств при минимальных ограничениях на них, а коэффициенты Фурье находят в ней широкое применение.

Определение[править | править код]

Закономерности, касающиеся МБТС, рассматриваются, как правило, исходя из двух параметров — размера основного множества и границы, по которой отделяются значения тригонометрических сумм. Иногда для удобства границу на тригонометрические суммы записывают не в явном виде, а параметризуют через её отношение к размеру множества (поскольку модуль суммы, очевидно, никогда не больше размера множества). Из-за этого, а также от различной нормировки коэффициентов Фурье, выражения в формулировках определений и теорем у разных авторов могут различаться, но суть исследуемых соотношений остаётся той же.

Пусть  — натуральное число, ,

Пусть также обозначает -й коэффициент Фурье (не нормированный) характеристической функции .

Тогда множества больших тригонометрических сумм с параметром определяются (с точностью до параметра ) как

[5]

Некоторые приёмы изучения[править | править код]

Приближение функции множеством[править | править код]

Для построения примеров множеств, обладающих МБТС с теми или иными свойствами, часто строятся функции, обладающие соответствующие коэффициентами Фурье, а потом на этом основании констатируется существование множеств, коэффициенты Фурье которых не сильно отличаются от коэффициентов этих функций[6][7][8]. Основания для этого даёт следующая лемма, доказательство которой восходит к общей линейно-алгебраической идее и выходит за рамки науки о МБТС.

Если , то существует множество размера такое, что [9]

Изменение индикаторной функции при фильтрации коэффициентов Фурье по различным значениям

Фильтрация коэффициентов Фурье[править | править код]

Для вывода общих утверждений об МБТС некоторых множеств удобно использовать[10][11] функции, образованные из индикаторной функции множества фильтрацией коэффициентов Фурье по этому МБТС, то есть такую функцию , что

Оказывается, что у таких функций большая часть суммы значений также концентрируется в .

Свойства[править | править код]

Размер[править | править код]

Из равенства легко получается. что .

Для некоторых значений эта оценка достаточно точна по порядку роста.

Пример — квадратичные вычеты[править | править код]

Если  — множество квадратичных вычетов по простому модулю , , то для оценка превращается в неравенство близкое к .

С помощью конструкции вида эту идею можно обобщить на МБТС с меньшей относительно модуля границей на значение суммы. При этом между оценкой и реальным размером МБТС образуется та же разница.

Пример — подряд идущие числа[править | править код]

В примере с квадратичными вычетами величина близка к фиксированной. Чтобы найти примеры с произвольной величиной , достаточно рассмотреть множество , где .

Тогда (то есть направления векторов, соответствующих , ограничены довольно узким углом) и поэтому , так что верна оценка снизу . Более того, так как , то верно даже, что

Однако при оценка сверху превращается в неравенство .

Получается, что и оценка сверху также точна до умножения на константу.

Структура[править | править код]

Степень структурированности МБТС в разных смыслах может быть оценена достаточно точна когда они достаточно велики. В случае, когда они имеют малый размер, МБТС могут быть вполне произвольными.

Аддитивная энергия[править | править код]

С одной стороны, МБТС допускают нижнюю оценку на аддитивную энергию любого своего подмножества.

Если , то [11]

С другой стороны, при некоторых дополнительных (не слишком сильных) условиях на параметры существует множество , для которого верна и верхняя оценка , причём [12]. Это говорит о том, что иногда МБТС могут быть всё-таки достаточно большими и бесструктурными одновременно.

В случае, когда имеет максимально возможный размер, эти оценки (если первую рассматривать для ) совпадают с точностью до константы, зависящей от . То есть для довольно широкого класса значений параметров существуют множества, мера структурированности МБТС которых определена почти однозначно, причём их МБТС оказываются тем более бесструктурны, чем больше в них элементов (чем больше разница между и ).

Аддитивная размерность[править | править код]

Другая изучаемая характеристика — аддитивная размерность МБТС, то есть размер максиимального содержащегося в нём диссоциативного множества. Далее эта величина обозначается как .

Чанг в 2002 году доказала, что [13][14]. Основу доказательства составляло применение неравенства Рудина к функции, образованной из индикаторной функции множества фильтрацией коэффициентов Фурье по [10].

В то же время Грин в 2003 году показал, что при условиях

существует множество , для которого [15][7].

То есть при рассмотрении достаточно больших значений сумм аддитивную размерность МБТС также можно оценить достаточно точно.

Произвольность[править | править код]

Если МБТС достаточно мало́ по сравнению со своим максимально возможным размером, то общая оценка на аддитивную энергию оказывается тривиальной, то есть не позволяет ничего сказать о внутренней структуре множества.

Оказывается, что в этом случае о ней ничего сказать и нельзя — то есть произвольное множество может быть малым МБТС.

Теорема (Шкредов)

Если

то и [6]

Основным ограничением здесь служит  — остальные обусловлены общей природой тригонометрических сумм.

Ограничение на размер может быть ослаблено до если добавить условие на то, что обладает некоторым свойством, являющимся вариацией диссоциативности[16].

Связь между МБТС разных множеств[править | править код]

МБТС множеств размера (половина размера группы) в некотором смысле покрывают структуру всех остальных МБТС.

Теорема (Грин)

Если , то для всякого существует такое, что и [8]

Обобщения[править | править код]

МБТС могут изучаться не только для циклических, но и для любых групп если правильным образом обобщить понятие коэффициента Фурье[17].

Например, для любого и множества его -МБТС содержит в себе подгруппу размера (последнее выражение означает тетрацию)[18].

Приложения[править | править код]

Чанг применила оценки на аддитивную размерность МБТС к улучшению оценок в теореме Фреймана[14].

Литература[править | править код]

Примечания[править | править код]

  1. Сегал, 1946, с. 151.
  2. Сегал, 1946, с. 159—160.
  3. Сегал, 1946, с. 163.
  4. Королёв, 2016, с. 81—82.
  5. Шкредов, 2008, с. 161.
  6. 1 2 Шкредов, 2007, с. 109, предложение 2.1.
  7. 1 2 Грин, 2003, с. 131—133, леммы 3.2, 3.3.
  8. 1 2 Грин, 2003, с. 129, лемма 2.3.
  9. Грин, 2003, с. 129, лемма 2.2.
  10. 1 2 Препринт работы Чанг Архивная копия от 1 декабря 2016 на Wayback Machine, с. 17, лемма 3.1
  11. 1 2 Шкредов, 2008, с. 163, теорема 5.
  12. Шкредов, 2007, с. 118, теорема 2.11.
  13. Шкредов, 2008, с. 162, теорема 1 (без доказательства).
  14. 1 2 Чанг, 2002.
  15. Шкредов, 2008, с. 162, теорема 4 (без доказательства).
  16. Шкредов, 2007, с. 112, предложение 2.9.
  17. Шкредов, 2007, с. 108.
  18. Грин, 2005, с. 345, теорема 2.1.