小树也能读懂的零点定理弱形式

博客围绕整数运算、Noether正规化引理和零点定理弱形式展开。探讨整数运算性质,引入代数整数解不定方程;介绍Noether正规化引理,将域扩张结果移到环上;阐述零点定理弱形式,利用引理证明相关结论,还提及Hilbert零点定理。

整数的故事

整数,大家再熟悉不过的东西。可是,一旦考虑上面的运算,事情就没有单纯了。整数的运算性质一直是数论的核心兴趣所在。素数,不定方程都是在运算的基础上进行考虑的。高斯的时代,人们考虑用多项式表达整数,比如 x 2 + y 2 = n x^2+y^2=n x2+y2=n,当 n n n为何值时,这个方程有整数解,解集又是什么。如果继续解方程和因式分解是一回事的思想,考虑将左边进行分解 x 2 + y 2 = ( x + i y ) ( x − i y ) x^2+y^2=(x+iy)(x-iy) x2+y2=(x+iy)(xiy),高斯引入高斯整数环 Z [ i ] \mathbb{Z}[i] Z[i],这样问题从 Z \mathbb{Z} Z转移到了 Z [ i ] \mathbb{Z}[i] Z[i]。如果我们探讨清楚了 Z [ i ] \mathbb{Z}[i] Z[i]的分解性质,方程就容易解了。

继续思考,我们引入 i i i,是因为 i i i x 2 + 1 = 0 x^2+1=0 x2+1=0的根。我们考察一般的方程 x n + a n − 1 x n − 1 + ⋯ + a 0 = 0 x^n+a_{n-1}x^{n-1}+\cdots+a_0=0 xn+an1xn1++a0=0,注意这里我们的首项系数是1,如果不是1的话,就势必要引入除法,就无法继续在整数的范围内考虑问题了。我们称这种方程的根为代数整数。在整数中加入代数整数,得到新的环,分析新环的唯一因子分解性质,有助于我们解不定方程。

Noether正规化引理

在研究域的扩张时,我们知道对于域的有限生成扩张 E / F E/F E/F,我们可以找到 F F F上代数无关的元素 x 1 , ⋯   , x n x_1,\cdots,x_n x1,,xn使得 E / F ( x 1 , ⋯   , x n ) E/F(x_1,\cdots,x_n) E/F(x1,,xn)为代数扩张。

如果想把域的这个结果移到环上面,就是这样子的:对于环的有限生成扩张 R / S R/S R/S,我们可以找到 S S S上代数无关的元素 x 1 , ⋯   , x n x_1,\cdots,x_n x1,,xn使得 R / S [ x 1 , ⋯   , x n ] R/S[x_1,\cdots,x_n] R/S[x1,,xn]为代数扩张。

如果我们想把代数扩张的结论加强为整扩张,就需要 S = k S=k S=k为域。此时我们得到所谓的Noether正规化引理。

零点定理弱形式

首先我们看看什么是零点定理的弱形式。设 k k k为域, R R R为有限生成 k k k代数,如果 R R R为域,则 R R R k k k的代数扩域。

利用Noether正规化引理,得到

k ↪ k [ t 1 , ⋯   , t n ] ↪ R k\hookrightarrow k[t_1,\cdots,t_n]\hookrightarrow R kk[t1,,tn]R

中间的代数为多项式环,后面的这个扩张为整扩张。

下面就是整扩张发挥作用的地方了。整扩张具有保持良好性质的能力。 R / S R/S R/S为整环之间的整扩张, R R R为域当且仅当 S S S为域。事实上,如果 S S S为域,任意 x ∈ R − S x\in R-S xRS,因为 R R R为整环,存在方程

x n + a n − 1 x n − 1 + ⋯ + a 0 = 0 , a 0 ≠ 0 x^n+a_{n-1}x^{n-1}+\cdots+a_0=0,a_0\neq 0 xn+an1xn1++a0=0,a0=0

于是 x ( − a 0 − 1 ) ( x n − 1 + a n − 1 x n − 2 + ⋯ + a 1 ) = 1 x(-a_0^{-1})(x^{n-1}+a_{n-1}x^{n-2}+\cdots + a_1)=1 x(a01)(xn1+an1xn2++a1)=1

反过来,如果 R R R为域,任意 x ∈ S − { 0 } x\in S-\{0\} xS{0} x − 1 ∈ R x^{-1}\in R x1R S S S上整,于是
x − n + a n − 1 x − n + 1 + ⋯ + a 0 = 0 , a 0 ≠ 0 x^{-n}+a_{n-1}x^{-n+1}+\cdots+a_0=0,a_0\neq 0 xn+an1xn+1++a0=0,a0=0
于是 x − 1 + a n − 1 x + ⋯ + a 0 x n − 1 = 0 x^{-1}+a_{n-1}x+\cdots+a_0x^{n-1}=0 x1+an1x++a0xn1=0 x − 1 ∈ S x^{-1}\in S x1S

利用这个结果,我们有 k [ t 1 , ⋯   , t n ] k[t_1,\cdots,t_n] k[t1,,tn]为域,因此 k [ t 1 , ⋯   , t n ] = k k[t_1,\cdots,t_n]=k k[t1,,tn]=k,从而 R R R k k k的代数扩域。

下面我们来说一下为什么这个定理称为是零点定理的弱形式。 R = k [ x 1 , ⋯   , x n ] R=k[x_1,\cdots,x_n] R=k[x1,,xn],如果 R R R为域,则 k k k代数同态:
ϕ : k [ t 1 , ⋯   , t n ] → R : t i ↦ x i \phi:k[t_1,\cdots,t_n]\rightarrow R: t_i\mapsto x_i ϕ:k[t1,,tn]R:tixi

的核为极大理想。而上面的结论说明 x i x_i xi k k k上的代数元,因而存在 f i ∈ k [ t ] f_i\in k[t] fik[t]使得 f i ( x i ) = 0 f_i(x_i)=0 fi(xi)=0,因而 f i ( t i ) ∈ K e r   ϕ f_i(t_i)\in Ker\ \phi fi(ti)Ker ϕ。考虑多项式环 S = k [ t 1 , ⋯   , t n ] S=k[t_1,\cdots,t_n] S=k[t1,,tn]的任意极大理想 m m m,令 R = S / m R=S/m R=S/m,则 m = K e r   ϕ m=Ker\ \phi m=Ker ϕ。由此,我们可以得知多项式环 k [ t 1 , ⋯   , t n ] k[t_1,\cdots,t_n] k[t1,,tn]的任意极大理想中包含有 k [ t i ] k[t_i] k[ti]中的非零元素。

如果 k k k为代数闭域, f i ( t i ) f_i(t_i) fi(ti)必然还可以取成不可约多项式 t i − a i t_i-a_i tiai,因而
m ⊃ ( x 1 − a 1 , ⋯   , x n − a n ) m\supset (x_1-a_1,\cdots,x_n-a_n) m(x1a1,,xnan),另一方面,通过替换变量知道 ( x 1 − a 1 , ⋯   , x n − a n ) (x_1-a_1,\cdots,x_n-a_n) (x1a1,,xnan)为极大理想,从而 k [ t 1 , ⋯   , t n ] k[t_1,\cdots,t_n] k[t1,,tn]的极大理想形如 ( x 1 − a 1 , ⋯   , x n − a n ) (x_1-a_1,\cdots,x_n-a_n) (x1a1,,xnan)

有了这个弱形式,我们来看Hilbert零点定理。设 k k k为代数闭域, I ⊲ k [ t 1 , ⋯   , t n ] I\lhd k[t_1,\cdots,t_n] Ik[t1,,tn],则 I ( V ( I ) ) = I I(V(I))=\sqrt I I(V(I))=I ,也就是说仿射簇的零化多项式都在根理想中。

I = ( f 1 , ⋯   , f m ) I=(f_1,\cdots,f_m) I=(f1,,fm) f f f为零化多项式,则 V ( f 1 , ⋯   , f m , 1 − T f ) = ∅ ⊂ k n + 1 V(f_1,\cdots,f_m,1-Tf)=\empty\subset k^{n+1} V(f1,,fm,1Tf)=kn+1。根据上面关于极大理想的形式,我们知道必然有 ( f 1 , ⋯   , f m , 1 − T f ) = k [ t 1 , ⋯   , t n , T ] (f_1,\cdots,f_m,1-Tf)=k[t_1,\cdots,t_n,T] (f1,,fm,1Tf)=k[t1,,tn,T],从而
a 1 ( t , T ) f 1 + ⋯ + a m ( t , T ) f m + a ( t , T ) ( 1 − T f ) = 1 a_1(t,T)f_1+\cdots+a_m(t,T)f_m+a(t,T)(1-Tf)=1 a1(t,T)f1++am(t,T)fm+a(t,T)(1Tf)=1

T = 1 f T=\frac{1}{f} T=f1,于是 f r ∈ ( f 1 , ⋯   , f m ) f^r\in (f_1,\cdots,f_m) fr(f1,,fm),即 f ∈ I f\in \sqrt{I} fI

01、数据简介 规模以上工业企业,是指年主营业务收入达到一定规模的工业法人单位。这一标准由国家统计局制定,旨在通过统一口径筛选出对工业经济具有显著贡献的“核心企业”,为政策制定、经济监测和学术研究提供精准数据支撑。 数据名称:地级市-规模以上工业企业相关数据 数据年份:2000-2024年 02、相关数据 原始数据:年份 省份 城市 省份代码 城市代码 规模以上工业企业单位数(个) 规模以上工业增加值增速(%) 规模以上工业企业单位数_内资企业(个) 规模以上工业企业单位数_港澳台商投资企业(个) 规模以上工业企业单位数_外商投资企业(个) 规模以上工业亏损企业单位数(个) 插值:年份 省份 城市 省份代码 城市代码 规模以上工业企业单位数(个) 规模以上工业企业单位数(个)_线性插值 规模以上工业企业单位数(个)_回归填补 规模以上工业增加值增速(%) 规模以上工业增加值增速(%)_线性插值 规模以上工业增加值增速(%)_回归填补 规模以上工业企业单位数_内资企业(个) 规模以上工业企业单位数_内资企业(个)_线性插值 规模以上工业企业单位数_内资企业(个)_回归填补 规模以上工业企业单位数_港澳台商投资企业(个) 规模以上工业企业单位数_港澳台商投资企业(个)_线性插值 规模以上工业企业单位数_港澳台商投资企业(个)_回归填补 规模以上工业企业单位数_外商投资企业(个) 规模以上工业企业单位数_外商投资企业(个)_线性插值 规模以上工业企业单位数_外商投资企业(个)_回归填补 规模以上工业亏损企业单位数(个) 规模以上工业亏损企业单位数(个)_线性插值 规模以上工业亏损企业单位数(个)_回归填补
内容概要:本文深入介绍了谷歌推出的Gemini 3 Deep Think——一种基于大模型的增强型推理模式,具备并行推理、多模态理解融合和“深度思考”能力,专为解决复杂算法重构与调试难题而设计。文章详细剖析了其核心技术优势,包括16条并行推理路径、跨模态信息整合以及模拟人类“慢思考”的迭代推理过程,并通过电商平台推荐系统优化和计算机视觉目标检测算法改进两大案例,展示了其在真实场景中显著提升算法性能与准确性的能力。同时,文章对比了其与传统工具在功能全面性、效率和准确性方面的压倒性优势,并探讨了实际应用中面临的算力需求、系统兼容性和数据安全挑战及其应对策略,最后展望了其对程序员角色转变和整个软件行业的深远影响。; 适合人群:具备一定编程经验的中高级程序员、算法工程师、AI研究人员及技术管理者;尤其适用于从事复杂系统开发、算法优化和性能调优的专业人士。; 使用场景及目标:①在大型项目中进行算法性能瓶颈分析与重构;②提升复杂代码调试效率,快速定位并修复隐蔽错误;③融合多源信息(如代码、公式、图表)进行智能算法设计与优化;④推动企业级AI系统升级与智能化开发流程转型。; 阅读建议:此资源兼具技术深度与实践价值,建议读者结合自身项目背景,重点关注技术原理与案例实现的对应关系,尝试将Gemini 3 Deep Think的思维方式融入日常开发与调试中,同时关注其在云平台部署、安全合规等方面的最佳实践,以充分发挥其潜力。
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