数论中LLL算法的应用探索
在数论领域,LLL算法宛如一颗璀璨的明星,拥有众多令人瞩目的应用。它不仅能解决各类线性问题和二次方程,还能在数域计算中发挥高效作用。接下来,让我们深入探究LLL算法在不同方面的神奇应用。
代数数逼近与多项式的联系
在实际问题中,我们常常会思考关于多项式在某点取值较小的结果,能否转化为关于次数和高度不太大的代数数逼近的结果。答案是肯定的,我们可以通过一系列定理来建立(\min |\omega - \alpha|)和(|P(\alpha)|)之间的联系,其中最小值是在(P)的根上取的。
例如,有这样一个简单的定理:
定理23 :设(P(X))是非零复多项式,且(P’(\omega) \neq 0),则(\min_{\alpha} |\omega - \alpha| \leq n\left|\frac{P(\omega)}{P’(\omega)}\right|),其中最小值是在(P)的根上取的。
证明 :对(P)取对数导数可得(\frac{P’(\omega)}{P(\omega)} = \sum_{\alpha} \frac{1}{\omega - \alpha})。
在实际应用中,如果随机选择(\omega),并通过特定技术构造(P),我们预计(P’)在(\omega)处表现“随机”,即(|P’(\omega)| \approx H(P)|\omega|^d),从而得到一个量级为(\frac{|P(\omega)|}{H(P)|\omega|^d})的下界。对于处理(|P’(\omega)|)也较小的更一般情况,我们可以参考相关文献。 </
LLL算法在数论中的应用
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