LLL算法:有效的丢番图逼近工具
1. 引言
在数论领域,丢番图逼近是一个重要的研究方向,旨在寻找实数或复数的良好有理逼近。LLL(Lenstra-Lenstra-Lovász)算法作为一种强大的工具,在丢番图逼近中发挥着关键作用。本文将深入探讨LLL算法在不同场景下的应用,包括p - 进数的逼近、Mertens猜想的反证以及线性关系的求解等。
2. p - 进数的丢番图逼近
2.1 基本概念
在丢番图逼近中,对于实数或复数的逼近结果通常可以推广到p - 进数的情况。对于给定的p - 进数x,寻找其小高度的良好有理逼近,即找到两个小整数 和q,使得qx - 的p - 进赋值尽可能大,等价于qx - ` ≡ 0 (mod p^k),其中k尽可能大。
2.2 相关定理
- 定理10 :设x₁, …, xₙ为p - 进整数,k为正整数。对于所有整数Q,存在0 < q ≤ Qⁿ,使得|qx mod p^k| < p^k / Q。
- 定理11 :设Q为正整数,x为p - 进数。设q为(x mod p^k) / p^k的收敛项中分母小于Q的最大分母,则|qx mod p^k| ≤ p^k / Q。
- 定理12 :给定素数p、整数k、n个p - 进整数(x₁, …, xₙ)和正整数Q,存在一个确定性多项式时间算法,能找到整数q ≤ 2ⁿ/⁴Qⁿ,使得max₁≤i≤ₙ |qxi mod p^k| ≤ 2ⁿ/⁴Q⁻¹。
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