Định trị một đại lượng bằng hai cách [3]
Ví dụ 6: Tiếp theo bài 1 và bài 2, lần này ta xét vài kết quả liên quan đến hệ số Gauss (Gaussian coefficients, còn gọi là q-binomial coefficients vì nó là q-analog của binomial coefficients).
Xét không gian vector
, là không gian hữu hạn
chiều trên trường
(
là lũy thừa của một số nguyên tố). Ta sẽ trả lời hai câu hỏi sau đây:
- Cho
. Có bao nhiêu không gian con
chiều trong
?
- Cho
. Gọi
là một không gian con
chiều của
. Có bao nhiêu không gian con
chiều của
chứa
?
Xét câu hỏi thứ nhất trước. Gọi
là tổng số các bộ thứ tự
của
vectors độc lập tuyến tính của của
. Ta định trị
bằng hai cách:
- Cách 1: có tất cả
cách chọn
, sau đó có thể chọn
bằng
cách, vân vân. Nói chung, có
cách chọn
để hình thành bộ thứ tự
. Như vậy,

- Cách 2: gọi
là số không gian con
chiều trong
. Xét một không gian con
chiều
bất kỳ. Gọi
là tổng số bộ thứ tự
của
vectors độc lập tuyến tính của của
. (Các vectors này là một hệ cơ sở của
.) Tương tự như trong cách 1, ta biết

Dễ thấy rằng
.
Do đó, qua hai cách định trị này ta kết luận

Trong ngôn ngữ của q-series, ta thường ký hiệu
, và viết lại các hệ số Gauss như sau:![g(n,m) := \genfrac{[}{]}{0pt}{}{n}{m}_q = \frac{(q)_n}{(q)_m (q)_{n-m}} g(n,m) := \genfrac{[}{]}{0pt}{}{n}{m}_q = \frac{(q)_n}{(q)_m (q)_{n-m}}](/blog/latexrender/pictures/3b15f340fe041e30daad71aa6ffaff0f.gif)
Bài tập 1: trả lời câu hỏi số hai bằng phương pháp định trị hai cách. (Gợi ý: định trị tổng số các bộ thứ tự
sao cho chúng độc lập tuyến tính và các
đều không nằm trong
. Câu trả lời sẽ là
.) Qua bài tập này, ta có thể thấy sự tương đồng giữa hệ số Gauss và hệ số binomial.

Ah, day cung la cach tinh cap cua general linear group GL(n,k)