有限域的定义


有限域满足以下性质:有两种运算(+和×),在该集合上封闭这两种运算满足交换和结合律有单位元e有逆元a−1有乘法对加法的分配律a×(b+c)=a×b+a×c有限域满足以下性质:\\ 有两种运算(+和\times),在该集合上封闭\\ 这两种运算满足交换和结合律\\ 有单位元e\\ 有逆元a^{-1}\\ 有乘法对加法的分配律a\times(b+c)=a\times b+a\times c\\ 有限域满足以下性质:有两种运算(+和×),在该集合上封闭这两种运算满足交换和结合律有单位元e有逆元a−1有乘法对加法的分配律a×(b+c)=a×b+a×c

当元素个数有限时称有限域.
常见的无限域有Q,R,C\mathbb{Q},\mathbb{R},\mathbb{C}Q,R,C.


子域和扩域

如果FFF的子集F0F_0F0​对加法,乘法封闭(至少有0,e),并具有域的其他性质(除了封闭,基本上都是对运算规则的要求,所以也谈不上,只是需要注意),则称F0F_0F0​为子域.


几个比较典型的域的记法

  • Q[2]Q[\sqrt{2}]Q[2​]
    也就是{a+2b∣a,b∈Q}\{a+\sqrt 2 b|a,b\in\mathbb{Q}\}{a+2​b∣a,b∈Q},加法和乘法是典型的加法和乘法.
  • R[−2]R[\sqrt{-2}]R[−2​]
    {a+−2b∣a,b∈R}\{a+\sqrt {-2}\ b|a,b\in\mathbb{R}\}{a+−2​ b∣a,b∈R},成员实际上在虚数域上,等于{a+2bi∣a,b∈R}\{a+2b\ i|a,b\in\mathbb{R}\}{a+2b i∣a,b∈R}同样加法和乘法是典型的加法和乘法.
  • Zm\mathbb{Z}_mZm​
    {1,2,...,m−1}\{1,2,...,m-1\}{1,2,...,m−1},m为质数
    m必须为质数:否则不能成域:逆元有问题

域的性质

  1. ∀a∈F,0×a=a×0=0\forall a\in\mathbb{F},0\times a=a\times 0=0∀a∈F,0×a=a×0=0
  2. ∀a,b∈F,ifab=0,a=0orb=0\forall a,b\in\mathbb{F},if\ ab=0,a=0\ or\ b=0∀a,b∈F,if ab=0,a=0 or b=0
    上面两个应该很明显.
    但是要注意基于域的定义,a×ba\times ba×b不一定等同于b个a相加.这一点要尤为注意.

映射和同构

映射就是一个域到另一个域的一一对应关系.类似于一元函数.

同构

F,k为两个域,if∃Mappingδ,∀elementa,b∈F,有δ(a+b)=δ(a)+δ(b)δ(a×b)=δ(a)×δ(b)称δ(x)是F,k上的同构映射,且F,k同构.\mathbb{F},\mathbb{k}为两个域,\\if \exists Mapping \delta,\forall element\ a,b\in\mathbb{F},有\\ \delta(a+b)=\delta(a)+\delta(b)\\ \delta(a\times b)=\delta(a)\times \delta(b)\\ 称\delta (x)是\mathbb{F},\mathbb{k}上的同构映射,且\mathbb{F},\mathbb{k}同构.\\ F,k为两个域,if∃Mappingδ,∀element a,b∈F,有δ(a+b)=δ(a)+δ(b)δ(a×b)=δ(a)×δ(b)称δ(x)是F,k上的同构映射,且F,k同构.
同构建立了两个域之间的联系,同构的域在某些性质上有相似的特征.


域的特征

定义

if∃a,使得∀x∈F,有ax=0则称域F的特征为a,记作char{F}=a.如果不存在,则特征为0.if\ \exists a,使得\forall x\in\mathbb{F},有ax=0\\ 则称域\mathbb{F}的特征为a,记作char\{\mathbb{F}\}=a.\\ 如果不存在,则特征为0. if ∃a,使得∀x∈F,有ax=0则称域F的特征为a,记作char{F}=a.如果不存在,则特征为0.
注意:这里的ax=0ax=0ax=0是指a个x相加,不是a×x=0a\times x=0a×x=0!!

性质

一个域的特征不是0,就是素数.一个域的特征不是0,就是素数. 一个域的特征不是0,就是素数.
下面简单解释:
假设a=char{F}a=char\{\mathbb{F}\}a=char{F}不是素数
则对于其性质am=0am=0am=0,
对于分解因式a=i×ja=i\times ja=i×j,
有(i×j)m=0(i\times j)m=0(i×j)m=0.
又对于零元0,有性质
(i×j)m=0  ⟺  im=0(i\times j)m=0\iff im=0(i×j)m=0⟺im=0
所以∃iorj≤a,im=0,jm=0\exists i\ or\ j \leq a,im=0,jm=0∃i or j≤a,im=0,jm=0
不成立.
所以特征不是0就是一个质数.


(a±b)pn=apn+bpn,char{F}=p.(a\pm b)^{p^n}=a^{p^n}+b^{p^n},char\{\mathbb{F}\}=p. (a±b)pn=apn+bpn,char{F}=p.
这是有限域内的二项式定理.
对此简单的做一点解释:
由二项式定理,除去首位两项外其他的项都有:
Cpni=(pn)!i!⋅(pn−i)!C_{p^n}^i=\frac{(p^n)!}{i!\cdot (p^n-i)!}Cpni​=i!⋅(pn−i)!(pn)!​
所以无论如何分子都会有一个pnp^npn(除非i=0,就是首尾两项),则明显地
p∣Cpnip|C_{p^n}^ip∣Cpni​.
又中间项有a,b,由
pa=0,pb=0pa=0,pb=0pa=0,pb=0,
中间项消去.
注意,这里的中间项Cpniaibpn−iC_{p^n}^i a^ib^{p^n-i}Cpni​aibpn−i,是和特征定义相同的几个a相加,而不是域内定义的乘法.

下一篇将研究域上的多项式.

有限域:基本性质和特征相关推荐

  1. 商业银行的性质特征、分类与功能-信用中介、支付中介、信用创造、金融服务、调节经济、风险管理...

    商业银行的性质 企业特征 企业的目标是赚钱,商业银行同样以获取最大利润为基本前提和目标.且商业银行同样拥有独立法人地位,自负盈亏. 经营特征 商业银行经营的不是普通商品,而是货币资金:其业务范围不是传 ...

  2. 详解计算机视觉中的特征点检测:Harris / SIFT / SURF / ORB

    作者丨Encoder@知乎 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/36382429 编辑丨极市平台 本文仅用于学术分享,若侵权,联系后台作删文处理.极市导读 Harris角点 ...

  3. 图像的全局特征--HOG特征、DPM特征

    HOG特征:方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,)特征是一种全局图像特征描述子. 它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合SVM ...

  4. 《大数据》2015年第3期“网络大数据专题”——基于特征学习的文本大数据内容理解及其发展趋势...

    基于特征学习的文本大数据内容理解及其发展趋势 袁书寒,向 阳,鄂世嘉 (同济大学计算机科学与技术系 上海 201804) 摘要:大数据中蕴含着重要的价值信息,文本大数据作为大数据的重要组成部分,是人类 ...

  5. MGF6mARice:利用分子图特征和残差块预测水稻DNAn6-甲基腺嘌呤位点

    期刊:Briefings in Bioinformatics 代码链接:https://github.com/zhlSunLab/MGF6mARice 摘要 DNA N6-甲基腺嘌呤(6 mA)是由腺 ...

  6. 特征:什么是特征和特征选择?

    机器学习很重要的过程就是特征工程.在深度学习神经网络中需要特征工程吗? 理论上是不需要的,基于端到端的特点深度学习神经网络中会在训练中自行的学习特征.但是实际情况中往往和理论中是有些不一样的,在遇到数 ...

  7. 进一步认识Deepchem的分子特征化: 将化学分子结构作为到随机森林\CNN\RNN\GNN等机器学习模型输入的三种方法

    '''by wufeil进一步认识分子特征化:将化学分子结构作为到随机森林\CNN\RNN\GNN等机器学习模型的输入如何将一个分子SMile表示的分子输入到机器学习/深度学习中呢?例如:CH3CH3 ...

  8. 超全总结!详解计算机视觉中的特征点检测:Harris / SIFT / SURF / ORB

    本文转自计算机视觉联盟,文章仅用于学术交流. Harris角点检测 Def. [角点(corner point)] 在邻域内的各个方向上灰度变化值足够高的点,是图像边缘曲线上曲率极大值的点. [基于灰 ...

  9. 传统特征点检测器的检测特征点和匹配流程

    文章目录 一.传统特征点检测器的检测 (一) ORB 1. ORB的流程大致如下 1) 创建尺度金字塔 2) Fast角点检测 3) Harris角点检测 4) 设置特征点方向 5) 描述子生成 ① ...

  10. 计算机视觉:图像特征与描述大全 ,有代码(一篇博文带你简单了解完图像特征提取技术)

    图像特征提取是 我们在做图像分类,图像检测,图像分割等任务前的任务. 图像特征提取的好坏,一定程度上决定着后续任务最终的结果.是特征工程,特征工程的重要性就不多说啦把,它决定着一个任务的上限成就. 算 ...

最新文章

  1. linux下C程序:运行单个实例
  2. 使用三防漆来保护PCB的敷铜面
  3. VMware Workstation Pro 无法在Windows上运行的解决方案
  4. wps多人协作后怎么保存_剥开的柚子怎么保存 柚子剥开后可以放几天
  5. SAP评估控制 Valuation control
  6. “家电第一股”美的集团迎来转折期?
  7. Leet Code OJ 38. Count and Say [Difficulty: Easy]
  8. ++代码实现 模糊综合算法_干货 | 十大经典排序算法最强总结(内含代码实现)...
  9. Qt Installer Framework翻译(5-2)
  10. 2017年10月9日 冒泡去重复习
  11. 条码打印软件如何添加新字体
  12. 丛书【数据库面试笔试宝典】已在京东、淘宝、天猫等各大电子商城销售
  13. android 系统开启流量,安卓系统抖音流量权限怎么打开
  14. 努比亚Z11系统服务器选择,又有新系统刷!努比亚Z11适配ZUI 2.5系统!
  15. Springboot项目启动后自动在浏览器打开
  16. Android8.0未知来源应用安装权限
  17. 利用GPS北斗卫星信号开发设计NTP网络时间服务器
  18. 分页器Pagerhelper
  19. EnjoyToShare | 考研资料分享群
  20. 南阳理工628解题报告(小媛在努力)

热门文章

  1. 图解Transformer(完整版)
  2. yolo标注文件转换工具,python做的
  3. Java完全自学手册,从外包到大厂,再到万粉博主都靠它
  4. bjui刷新当前页签
  5. ajax submit 文件上传,ajaxSubmit 文件上传
  6. 转换PDF技巧1之PDF虚拟打印机操作详解
  7. CDQ分治题目泛做(WYD第二轮)
  8. RSA 算法图解+数学证明
  9. r软件官方下载 linux,r语言下载安装
  10. 软件测试的底层逻辑是什么?