결합기하학
결합기하학(incidence geometry)은 결합구조를 연구하는 학문이다. 해석기하학과 달리 점, 선, 그리고 그 결합만을 생각한다.
결합구조
[math]\displaystyle{ \mathscr P }[/math], [math]\displaystyle{ \mathscr L }[/math]([math]\displaystyle{ \mathscr P \cap \mathscr L = \emptyset }[/math]) 와 [math]\displaystyle{ \mathscr I\subseteq \mathscr P \times \mathscr L }[/math]가 집합일 때, [math]\displaystyle{ \sigma = (\mathscr P, \mathscr L, \mathscr I) }[/math]을 결합구조(incidence structure), 또는 기하학적 구조(geometric structure)라 한다. 만약 [math]\displaystyle{ \mathscr P }[/math]와 [math]\displaystyle{ \mathscr L }[/math]이 유한이면, [math]\displaystyle{ \sigma }[/math]를 유한결합구조라 한다. 여기서 [math]\displaystyle{ \mathscr P }[/math]는 점들의 집합이고, [math]\displaystyle{ \mathscr L }[/math]은 선[1]들의 집합이다. [math]\displaystyle{ \mathscr P }[/math]와 [math]\displaystyle{ \mathscr L }[/math]의 교집합이 공이라는 것은, 점과 선을 같은 것으로 보지 않겠다는 말이다.
주어진 점 [math]\displaystyle{ p, q\in\mathscr P }[/math]에 대하여, [math]\displaystyle{ \exists L \in \mathscr L \text{ s.t. } (p,L),(q,L)\in \mathscr I }[/math]이면 [math]\displaystyle{ p }[/math]와 [math]\displaystyle{ q }[/math]는 jointed라 하고, 만약 위를 만족하는 선 [math]\displaystyle{ L }[/math]이 단 하나 존재하면 [math]\displaystyle{ L }[/math]은 [math]\displaystyle{ p }[/math]와 [math]\displaystyle{ q }[/math]에 의하여 결정된다고 한다(선 [math]\displaystyle{ L }[/math]을 [math]\displaystyle{ p }[/math]와 [math]\displaystyle{ q }[/math]의 join이라 하고 [math]\displaystyle{ pq:=L }[/math]로 쓴다.) 비슷하게, 주어진 [math]\displaystyle{ L, M\in \mathscr L }[/math]에 대하여 [math]\displaystyle{ \exists p \in \mathscr P \text{ s.t. } (p,L),(p,M)\in \mathscr I }[/math]이면, [math]\displaystyle{ L }[/math]과 [math]\displaystyle{ M }[/math]이 만난다고 하며, 그러한 [math]\displaystyle{ p }[/math]가 유일하면 [math]\displaystyle{ p }[/math]는 [math]\displaystyle{ L }[/math]과 [math]\displaystyle{ M }[/math]에 의하여 결정된다고 한다(점 [math]\displaystyle{ p:=L\cap M }[/math]을 [math]\displaystyle{ L }[/math]과 [math]\displaystyle{ M }[/math]의 교점이라고 한다.) 또한 [math]\displaystyle{ p(\in\mathscr P)\in L (\in \mathscr L):{\Longleftrightarrow} (p, L) \in \mathscr I }[/math]로 쓰기도 하며, 기하학적 구조를 표기할 때 [math]\displaystyle{ \mathscr I }[/math]를 생략하기도 한다.
이하 대문자는 선으로, 소문자는 점으로 나타낸다.
평면
다음의 공리들을 만족하는 결합구조 [math]\displaystyle{ \pi=(\mathscr P , \mathscr L) }[/math]를 평면(planes)이라 정의한다:
- 서로 다른 [math]\displaystyle{ p, q }[/math]에 대하여 두 점을 지나는 선 [math]\displaystyle{ L }[/math]이 유일하게 존재한다.
- [math]\displaystyle{ L }[/math] 위에 서로 다른 두 개 이상의 점이 존재한다.
형식적인 표현
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아핀 평면
다음의 공리들을 만족하는 결합구조를 아핀 평면(affine plane)이라 정의한다:
- [math]\displaystyle{ L }[/math]이 존재한다.
- [math]\displaystyle{ L }[/math] 위에 서로 다른 [math]\displaystyle{ p, q }[/math]가 존재한다.
- [math]\displaystyle{ L }[/math] 위에 있지 않은 [math]\displaystyle{ r }[/math]가 존재한다.
- 서로 다른 [math]\displaystyle{ p, q }[/math]에 대하여 두 점을 지나는 선 [math]\displaystyle{ L }[/math]이 유일하게 존재한다.
- [math]\displaystyle{ L }[/math] 위에 있지 않은 [math]\displaystyle{ r }[/math]에 대하여 [math]\displaystyle{ r }[/math]을 지나고 [math]\displaystyle{ L }[/math]에 평행한 선 [math]\displaystyle{ M }[/math]이 존재한다.
형식적인 표현
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물론, 모든 아핀 평면은 평면이다.
실-아핀 평면
다음의 공리들을 만족하는 결합구조 [math]\displaystyle{ \alpha_\mathbb R }[/math]를 실-아핀 평면이라 한다:
- [math]\displaystyle{ \mathscr P \subseteq \mathbb R^2, }[/math]
- [math]\displaystyle{ L(\in \mathscr L) = \{(x,y)|ax+by+c=0 \wedge a, b, c\in\mathbb R \wedge \neg(a=0\wedge b=0) \}, }[/math]
- [math]\displaystyle{ (x_0 , y_0) \in \{ (x,y)|ax+by+c = 0\} \Longleftrightarrow ax_0 + by_0 + c = 0. }[/math]
물론, 모든 실-아핀 평면은 아핀 평면이다. 정의를 보면 알 수 있듯이, 실-아핀 평면은 좌표평면, 즉 표준적인 기저가 주어진 2 차원 유클리드 공간의 직선과 그 위의 점으로 만들어지는 결합구조이다.
사영 평면
브룬 정리
브룬 정리(Brun's theorem), 또는 브룬 추측(Brun's conjecture)은 쌍둥이 소수의 역수의 합들을 모두 더한 것이 수렴한다는 정리이다. 이 수렴값은 브룬 상수(Brun's constant)로 불리우며 보통 [math]\displaystyle{ B_2 }[/math]로 표기한다.
진술
[math]\displaystyle{ p_1, p_2, \cdots }[/math]를 쌍둥이 소수 중 작은 수라 하자. 즉 [math]\displaystyle{ p_i\in\mathbb P \wedge (p_i+2)\in\mathbb P }[/math]를 만족한다고 하자. 그렇다면 다음 급수가 수렴한다:
증명
이하 쌍둥이 소수 세기 함수를 [math]\displaystyle{ \pi_2 (x) = \# (p: \, p\le x \wedge p \in \mathbb P \wedge (p+2) \in\mathbb P) }[/math]로 정의한다.
Lemma. [math]\displaystyle{ \pi_2 (x) = O\left(\frac{x (\log \log x)^2}{(\log x)^2}\right) }[/math] 증명들 |
이 Lemma를 이용하면, 쉽게 Brun의 정리를 증명할 수 있다. [math]\displaystyle{ \pi_2 (x) = O\left(\frac{x (\log \log x)^2}{(\log x)^2}\right) \lt \frac{x}{(\log x)^{3/2}} }[/math] for all [math]\displaystyle{ x\ge 2 }[/math]이므로 [math]\displaystyle{ n = \pi_2(p_n) \lt \frac{p_n}{(\log p_n)^{3/2}} \le \frac{p_n}{(\log n)^{3/2}} }[/math] for [math]\displaystyle{ n\ge 2 }[/math]이다. 따라서 [math]\displaystyle{ \frac 1 {p_n} \lt \frac 1 {n(\log n)^{3/2}} }[/math] for [math]\displaystyle{ n\ge 2 }[/math]이고,
으로 증명이 완료된다.
브룬 상수의 값
Brun 상수의 정확한 값은 알려진 바가 없다. 2002 년에 Pascal Sebah와 Patrick Demichel이 1016 정도까지의 소수의 역수의 합을 구하여 외삽법을 이용하여 추정한 Brun 상수의 값은 약 1.902160583104이다. Dominic Klyve은 확장된 리만 가설을 이용하여 [math]\displaystyle{ B_2 \lt 2.1754 }[/math]임을 증명하였다.
쌍둥이 소수 추측과의 관계
비록 Brun의 정리가 놀라운 결과이기는 하지만, 안타깝게도 쌍둥이 추측에는 거의 영향을 주지 못한다. 물론 쌍둥이 소수의 빈도가 갈수록 작아진다는 것을 보여주기는 하지만, 이것이 쌍둥이 소수 추측을 증명하거나 반증할 수 없다. 수해라 일학자!