准素分解定理

本文深入探讨了准素分解定理在n维向量空间V上线性变换的应用。通过证明,展示了如何将V分解为不变子空间Vi,并且每个子空间Vi的最小多项式为(x-λi)ri,其中λi是变换的特征值。此外,还阐述了如何构造投影映射以及子空间的唯一性。

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准素分解定理

设σ是n维向量空间V上一个线性变换,p(x)是σ的最小多项式.令
p ( x ) = ( x − λ 1 ) r 1 . . . ( x − λ k ) r k p(x) = (x-λ_1)^{r_1} ... (x-λ_k)^{r_k} p(x)=(xλ1)r1...(xλk)rk
是p(x)在复数域Q上的不可约因式分解,这里 λ 1 , . . . , λ k λ_1,...,λ_k λ1,...,λk是互不相同的复数, r 1 , . . . , r k r_1,...,r_k r1,...,rk是正整数.又设
V i = K e r ( ( σ − λ i ) r i ) = { ξ ∣ ξ ∈ V , ( σ − λ i ) r i ( ξ ) = 0 } , i = 1 , . . . , k V_i = Ker((σ-λ_i)^{r_i}) = \{ξ|ξ\in V,(σ-λ_i)^{r_i}(ξ) = 0\}, i = 1,...,k Vi=Ker((σλi)ri)={ ξξV,(σλi)ri(ξ)=0},i=1,...,k
那么
(i) V i V_i Vi在σ下不变
(ii) V = V 1 ⊕ V 2 ⊕ . . . ⊕ V k V= V_1\oplus V_2\oplus ... \oplus V_k V=V1V2...Vk
(iii)令 σ i = σ ∣ V i 是 σ 在 V i σ_i = σ|_{V_i} 是σ在V_i σi=σViσVi上的限制, 那么 σ i σ_i σi的最小多项式为 ( x − λ i ) r i (x-λ_i)^{r_i} (xλi<

### C++ 中实现唯一分解定理 唯一分解定理的核心在于将一个正整数 \( n \) 表示为其质因数的乘积形式。这种表示方式是唯一的,除了因子排列顺序的不同[^1]。 以下是基于该理论的一个典型 C++ 实现方法: #### 质因数分解函数 通过循环遍历可能的质因数并逐步除尽目标数值来完成分解过程。此算法的时间复杂度大约为 \( O(\sqrt{n}) \),适用于大多数实际应用需求。 ```cpp #include <iostream> #include <vector> std::vector<std::pair<int, int>> prime_factorization(int n) { std::vector<std::pair<int, int>> factors; for (int i = 2; i * i <= n; ++i) { // 遍历到 sqrt(n) if (n % i == 0) { int count = 0; while (n % i == 0) { n /= i; ++count; } factors.emplace_back(i, count); // 存储当前质因数及其幂次 } } if (n > 1) { // 如果剩余部分大于1,则其本身是一个质因数 factors.emplace_back(n, 1); } return factors; } void print_factors(const std::vector<std::pair<int, int>>& factors) { for (const auto& factor : factors) { std::cout << factor.first << "^" << factor.second << " "; } std::cout << "\n"; } ``` 调用 `prime_factorization` 函数可以得到输入整数的所有质因数与其对应的指数列表。例如对于数字 60 的处理结果将是两组数据:\(2^2\) 和 \(3^1\), \(5^1\)。 以上代码片段展示了如何利用简单迭代逻辑配合条件判断语句,在合理范围内高效找出任意给定自然数的所有素因子组合情况,并记录下它们各自的出现次数以便后续进一步操作使用。 #### 应用实例 假设我们需要求两个数的最大公约数(GCD)或者最小公倍数(LCM),可以通过先分别做各自独立完整的质因数拆分再依据两者间共同存在的那些特定项来进行相应运算得出最终答案。 ---
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