同态基本定理

本文详细证明了同态基本定理,阐述了群的同态映射下像和核的性质。内容包括:同态的像如何构成目标群的子群,核为何是原群的正规子群,以及通过商群构造的同构映射。证明了核与像分别是同态的不变集,并讨论了同态的满射性和单射性。

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同态基本定理

f : G → G ′ f:G\to G' f:GG 是群的同态.则 I m f = f ( G ) {\rm Im}f=f(G) Imf=f(G) G ′ G' G 的子群, K e r f = { f − 1 ( 1 ) = g ∈ G ∣ f ( g ) = 1 } {\rm Ker}f=\{f^{-1}(1)={g\in G|f(g)=1}\} Kerf={f1(1)=gGf(g)=1} G G G 的正规子群. 并且有群同构

f ˉ : G / k e r f ≅ I m f , f ˉ ( g ˉ ) = f ( g ) \bar{f}:G/{\rm ker}f\cong {\rm Im}f,\qquad\bar{f}(\bar{g})=f(g) fˉ:G/kerfImf,fˉ(gˉ)=f(g)

I m f {\rm Im}f Imf K e r f {\rm Ker}f Kerf 分别叫做同态 f f f 的像和核

证明: 先证 I m f {\rm Im}f Imf G ′ G' G 的子群.

∀ a ′ , b ′ ∈ I m f , ∃ a , b , s . t . f ( a ) = a ′ , f ( b ) = b ′ \forall a',b'\in{\rm Im}f,\exist a,b,\qquad s.t.f(a)=a',f(b)=b' a,bImf,a,b,s.t.f(a)=a,f(b)=b

  • 1 G ′ = f ( 1 G ) ∈ I m f 1_{G'}=f(1_G)\in {\rm Im}f 1G=f(1G)Imf
  • ( a ′ ) − 1 = f ( a ) − 1 = f ( a − 1 ) ∈ I m f (a')^{-1}=f(a)^{-1}=f(a^{-1})\in{\rm Im}f (a)1=f(a)1=f(a1)Imf
  • a ′ b ′ = f ( a ) f ( b ) = f ( a b ) ∈ I m f a'b'=f(a)f(b)=f(ab)\in{\rm Im} f ab=f(a)f(b)=f(ab)Imf

所以 I m f {\rm Im}f Imf G ′ G' G 的子群

再证 K e r f {\rm Ker}f Kerf G G G 的子群

∀ a , b ∈ K e r f , s . t . f ( a ) = f ( b ) = 1 G ′ \forall a,b\in {\rm Ker }f,\qquad s.t.f(a)=f(b)=1_{G'} a,bKerf,s.t.f(a)=f(b)=1G

  1. f ( 1 G ) = 1 G ′ f(1_G)=1_{G'} f(1G)=1G,所以 1 G ∈ K e r f 1_G\in {\rm Ker}f 1GKerf
  2. f ( a − 1 ) = f ( a ) − 1 = 1 G ′ , f(a^{-1})=f(a)^{-1}=1_{G'}, f(a1)=f(a)1=1G,所以 a − 1 ∈ K e r f a^{-1}\in {\rm Ker}f a1Kerf
  3. f ( a b ) = f ( a ) f ( b ) = 1 G ′ f(ab)=f(a)f(b)=1_{G'} f(ab)=f(a)f(b)=1G,所以 a b ∈ K e r f ab\in {\rm Ker}f abKerf

所以 K e r f {\rm Ker}f Kerf G G G 的子群

再证 K e r f {\rm Ker}f Kerf G G G 的正规子群

g ∈ G , a ∈ K e r f g\in G,a\in{\rm Ker} f gG,aKerf

考虑如下等式关系:

f ( g a g − 1 ) = f ( g ) f ( a ) f ( g − 1 ) = f ( g ) 1 G ′ f ( g ) − 1 = 1 G ′ f(gag^{-1})=f(g)f(a)f(g^{-1})=f(g)1_{G'}f(g)^{-1}=1_{G'} f(gag1)=f(g)f(a)f(g1)=f(g)1Gf(g)1=1G

所以 g a g − 1 ∈ K e r f gag^{-1}\in{\rm Ker}f gag1Kerf,从而 g   K e r f   g − 1 ⊆ K e r f g\ {\rm Ker}f\ g^{-1}\subseteq{\rm Ker}f g Kerf g1Kerf,从而 K e r f ⊆ g − 1   K e r f   g {\rm Ker}f\subseteq g^{-1}\ {\rm Ker}f\ g Kerfg1 Kerf g ,从而 K e r f ⊆ g   K e r   g − 1 {\rm Ker}f\subseteq g\ {\rm Ker}\ g^{-1} Kerfg Ker g1 ,从而

K e r f = g   K e r f   g − 1 {\rm Ker}f=g\ {\rm Ker}f\ g^{-1} Kerf=g Kerf g1

所以 K e r f {\rm Ker}f Kerf G G G 的正规子群

再证明映射 f ˉ \bar{f} fˉ 的可定义性

即与 g ˉ = g ( K e r f ) \bar{g}=g({\rm Ker}f) gˉ=g(Kerf) 中代表元选取无关. 因若 g ′ ∈ g ( K e r f ) g'\in g({\rm Ker}f) gg(Kerf) , 则 g ′ = g k , k ∈ K e r f g'=gk,k\in{\rm Ker}f g=gk,kKerf, 于是 f ˉ ( g ˉ ′ ) = f ( g ′ ) = f ( g k ) = f ( g ) f ( k ) = f ( g ) = f ˉ ( g ˉ ) \bar{f}(\bar{g}')=f(g')=f(gk)=f(g)f(k)=f(g)=\bar{f}(\bar{g}) fˉ(gˉ)=f(g)=f(gk)=f(g)f(k)=f(g)=fˉ(gˉ). 其次,易证 f ˉ \bar{f} fˉ 为群的同态:

f ˉ ( g ˉ ⋅ g ′ ˉ ) = f ˉ ( g g ′ ˉ ) = f ( g g ′ ) = f ( g ) ⋅ f ( g ′ ) = f ˉ ( g ˉ ) ⋅ f ˉ ( g ′ ˉ ) \bar{f}(\bar{g}\cdot\bar{g'})=\bar{f}(\bar{gg'})=f(gg')=f(g)\cdot f(g')=\bar{f}(\bar{g})\cdot\bar{f}(\bar{g'}) fˉ(gˉgˉ)=fˉ(ggˉ)=f(gg)=f(g)f(g)=fˉ(gˉ)fˉ(gˉ)

再证 f ˉ \bar{f} fˉ 是满同态:

对每个 a ′ ∈ I m f a'\in{\rm Im}f aImf,有 a ∈ G a\in G aG 使得 f ( a ) = a ′ f(a)=a' f(a)=a. 于是 f ˉ ( a ˉ ) = f ( a ) = a ′ \bar{f}(\bar{a})=f(a)=a' fˉ(aˉ)=f(a)=a

最后证 f ˉ \bar{f} fˉ 是单同态:

a ˉ , b ˉ ∈ G / K e r f , ( a , b ∈ G ) \bar{a},\bar{b}\in G/{\rm Ker}f,(a,b\in G) aˉ,bˉG/Kerf,(a,bG)并且 f ˉ ( a ˉ ) = f ˉ ( b ˉ ) \bar{f}(\bar{a})=\bar{f}(\bar{b}) fˉ(aˉ)=fˉ(bˉ), 则 f ( a ) = f ( b ) f(a)=f(b) f(a)=f(b). 于是 f ( a − 1 b ) = f ( a ) − 1 f ( b ) = 1 f(a^{-1}b)=f(a)^{-1}f(b)=1 f(a1b)=f(a)1f(b)=1.从而 a − 1 b ∈ K e r f a^{-1}b\in {\rm Ker}f a1bKerf. 于是 a ( K e r f ) = b ( K e r f ) . a({\rm Ker}f)=b({\rm Ker}f). a(Kerf)=b(Kerf). a ˉ = b ˉ \bar{a}=\bar{b} aˉ=bˉ

注:

定理中给出的 f ˉ \bar{f} fˉ 叫做正则同构. 如果将 f f f 看成 G / K e r f → G ′ G/{\rm Ker}f\to G' G/KerfG. 则这是单同态,叫做正则(单同态).

### 联邦学习的基本概念 联邦学习是一种分布式机器学习技术,旨在通过让设备上的数据保持本地化的方式训练模型,从而保护用户隐私并减少通信开销。这种方法特别适用于移动设备和物联网场景,在不泄露个人数据的情况下实现高效的协作学习[^2]。 具体而言,联邦学习的核心理念是在多个客户端上分布执行模型更新过程,而不是将原始数据集中到中央服务器进行统一处理。这种机制不仅能够显著降低带宽需求,还能够在一定程度上保障用户的隐私安全。 #### 核心理论基础 1. **差分隐私** 差分隐私是联邦学习中用于增强隐私保护的重要理论之一。它通过对查询结果加入随机噪声来掩盖个体数据的影响,使得攻击者即使掌握其余所有参与方的数据也无法推断某单一用户的贡献情况。在实际应用中,Δq 表示评分函数 q 的全局敏感度,ϵ 则代表隐私预算参数,控制着整体系统的隐私损失程度[^4]。 2. **优化算法的设计与改进** 凸优化方法及其变种广泛应用于联邦学习框架下的目标函数求解过程中。Hessian 矩阵作为二阶导数的信息载体,在分析收敛速度以及调整步长等方面发挥重要作用。深入理解 Hessian 矩阵的作用有助于开发更加高效稳定的联邦优化策略[^1]。 3. **安全性考量** 鉴于联邦学习涉及多方协同计算的特点,确保整个流程的安全性显得尤为重要。为此,研究人员提出了多种加密手段和技术方案,比如同态加密、秘密共享等,用来抵御潜在威胁的同时维持较高的性能水平。 ```python import tensorflow_federated as tff # 示例代码展示如何构建简单的联邦平均算法 def create_keras_model(): return tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.InputLayer(input_shape=(784,)), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) iterative_process = tff.learning.build_federated_averaging_process( model_fn=create_keras_model, client_optimizer_fn=lambda: tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.02)) ``` 上述代码片段展示了基于 TensorFlow Federated 库创建的一个典型联邦平均迭代器实例,这是当前最常用的联邦学习实现方式之一。 ---
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