algebra1
.pdf
|
a3 a1 |
(a3 a1)a3 |
: : : (a3 a1)a3 |
|
|||||||
|
|
a2 |
a1 |
(a2 a1)a2 |
: : : (a2 |
a1)a2n 2 |
|
|
|||
= |
|
|
. |
.. |
|
. |
: |
||||
|
. |
|
. |
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
n 2 |
|
|
|
an |
a1 |
(an a1)an |
: : : (an |
a1)an 2 |
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
n |
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
В этом определителе для любого j 2 все элементы (j 1)-й строки имеют общий множитель aj a1; поэтому
|
|
|
|
1 a3 |
: : : a3 |
|
||||
|
|
|
|
|
1 a2 |
: : : a2n 2 |
|
|
||
V (a1; a2; a3; : : : ; an) = |
(aj |
|
a1) |
|
. |
.. |
. |
: |
||
|
n |
|
. . |
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
n 2 |
|
|
|
|
j=2 |
|
|
|
|
|
|
|
||
|
Y |
|
|
1 an |
: : : an 2 |
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
n |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Но последний определитель не что иное как определитель Вандермонда V (a2; a3; : : : ; an). Итак, мы получили для определителя Вандермонда рекуррентное соотношение
n
Y
V (a1; a2; a3; : : : ; an) = (aj a1) V (a2; a3; : : : ; an):
j=2
Пользуясь этим рекуррентным соотношением, легко найти явную формулу для определителя Вандермонда.
Теорема 3. Пусть R коммутативное ассоциативное кольцо с единицей, n 2, a1; a2; : : : ; an 2 R. Тогда
|
1 |
a2 |
a22 |
: : : |
||
|
|
1 |
a1 |
a12 |
: : : |
|
V (a1; a2; a3; : : : ; an) = |
|
|
2 |
: : : |
||
1 a3 |
a3 |
|||||
|
|
|
|
|
. |
.. |
|
. . . |
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
an |
a2 |
: : : |
||
|
|
|
|
n |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
an 1
1
an 1
2 n 1
a3 =
.
an 1
n
Y
(aj ai):
1 i<j n
Доказательство. Индукция по n; при n = 2 утверждение верно:
|
|
|
|
V (a1; a2) = |
1 a1 |
|
= a2 a1: |
1 a2 |
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
Пусть n > 2 и пусть уже доказано, что
V (a1; a2; : : : ; an 1) = |
|
Y |
|
(aj ai) |
|
1 |
|
i<j n 1 |
для любых a1; a2; : : : ; an 1 2 R; в частности,
2 Y |
(aj ai): |
V (a2; : : : ; an) = |
|
i<j |
n |
231
Тогда
|
|
|
n |
|
|
|
|
|
Yj |
(aj a1) V (a2 |
|
|
|
V (a1; a2; : : : ; an) = |
=2 |
; : : : ; an) = |
||||
|
|
|
|
|
|
|
n |
|
Y |
|
1 Y |
|
|
Y |
(aj a1) |
|
(aj ai): |
|||
= |
|
(aj ai) = |
|
|||
j=2 |
2 i<j |
n |
i<j |
|
n |
Следствие 1. Если R область целостности (в частности, поле), и a1; a2; : : : ; an попарно различные элементы из R, то
|
|
V (a1; a2; : : : ; an) 6= 0: |
|
|
(aj ai) в этом произведении Q |
||
Действительно, V (a1 |
; a2; : : : ; an) = |
1 i<j n(aj ai), и все сомно- |
|
жители |
|
|
отличны от 0. |
Используя определитель Вандермонда, мы можем дать ещ¼ одно доказательство существования и единственности интерполяционного многочлена. Пусть k поле, и пусть a1; a2; : : : ; an; b1; b2; : : : ; bn 2 k,
причем элементы a1; a2; : : : ; an попарно различны. Покажем, что существует, и притом только один, многочлен f(x) 2 k[x], степень ко-
торого меньше n, такой что f(ai) = bi для всех i, 1 i n. В самом деле, пусть f(x) = 0+ 1x+ 2x2+: : :+ n 1xn 1, ãäå 0; 1; : : : ; n 1
элементы поля k; тогда условия f(a1) = b1, f(a2) = b2, . . . , f(an) = bn принимают вид
0 + a1 1 + a21 2 + : : : + an1 1 n 1 = b1;0 + a2 1 + a22 2 + : : : + an2 1 n 1 = b2;
0 + an 1 + a2n 2 + : : : + ann 1 n 1 = bn;
а это система линейных уравнений для коэффициентов 0; 1; : : : ; n 1 многочлена f(x), матрица которой равна
01 |
a2 |
a22 |
: : : a2n 11 |
|
|
1 |
a1 |
a12 |
: : : a1n 1 |
C |
|
B. . |
. |
... . |
: |
||
B1 an |
a2 |
: : : an 1C |
|
||
B |
|
n |
n |
C |
|
@ |
|
|
|
A |
|
Определитель этой матрицы является определителем Вандермонда, и по следствию теоремы 3 он отличен от 0. Следовательно, матрица системы обратима, а значит, по теореме Крамера, система имеет единственное решение. Итак, существует один и только один много- член f(x) вида
f(x) = 0 + 1x + 2x2 + : : : + n 1xn 1;
такой что f(ai) = bi äëÿ âñåõ i, 1 i n.
232
x 7: Теорема Кэли-Гамильтона
1 Значения многочлена в алгебрах
Ранее для многочленов над некоторым кольцом R мы рассматривали их значения в кольцах, содержащих R. Но часто возникает необходимость рассматривать значения многочленов в кольцах , не со-
держащих R, например, в кольце матриц Rn. Поэтому нам придется модифицировать определение значения многочлена, так чтобы оно работало в подобных ситуациях.
Пусть R коммутативное ассоциативное кольцо с единицей 1R, è пусть ассоциативное кольцо с единицей 1 , не обязательно ком- мутативное. Пусть на кольце имеется дополнительная структураумножение на элементы из R, причем для всех a; b 2 R, A; B 2 выполняются следующие соотношения
1R A = A; |
(a + b)A = aA + bA; |
a(A + B) = aA + aB; |
(ab)A = a(bA) = b(aA): |
Тогда называется ассоциативной алгеброй с единицей над кольцом R, или ассоциативной R-алгеброй с единицей.
Кольцо матриц Rn порядка n над кольцом R типичный пример алгебры над R: ведь мы умеем не только складывать и умножать матрицы, но и умножать их на элементы из R, и все перечисленные
свойства, как мы знаем, в кольце матриц выполняются. Отметим еще, что произвольное ассоциативное кольцо с единицей можно
рассматривать как алгебру над кольцом целых чисел Z, если для любого целого числа n и и любого элемента a 2 положить
|
|
8 a + a +n + a; |
|
åñëè |
n > 0, |
||||||
|
|
> a a a; |
åñëè |
|
, |
||||||
|
na = |
|
n < 0 |
||||||||
|
|
| |
{z } |
|
|
|
|
||||
|
|
> |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
> |
|
|
|
n |
|
|
|
|
|
|
|
< |
|
|
|
|
} |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
| |
|
|
{z |
|
|
|
|
||
|
|
> |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
> |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Пусть |
ассоциативная> |
алгебра с единицей |
1 над коммутатив- |
||||||||
|
: |
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
0; |
|
|
|
|
|
åñëè n = 0. |
ным ассоциативным кольцом с единицей R. Как и в любом кольце,
мы полагаем произведение 0 сомножителей из равным 1 ; â ÷àñò- ности, A0 = 1 для любого A 2 (даже если A = 0 ). Пусть теперь
f(t) = a0 + a1t + : : : + antn 2 R[t]
многочлен с коэффициентами ai 2 R, и пусть A элемент из R-алгебры . Определим значение многочлена f(t) при t = A следующим образом:
f(A) = a0A0 + a1A + : : : + anAn = a0 1 + a1A + : : : + anAn:
233
Аналогично определяется значение многочлена от нескольких переменных
i1 |
N |
|
|
|
|
Xn |
;:::;in t1i1 |
: : : tnin |
(ai1;:::;in 2 R) |
||
f(t1; : : : ; tn) = |
|
ai1 |
|||
|
;:::;i |
=0 |
|
|
|
ïðè ts = As 2 (1 s n):
N
X
f(A1; : : : ; An) = ai1;:::;in Ai11 : : : Ainn :
i1;:::;in=0
Как обычно, значения суммы многочленов f(t1; : : : ; tn), g(t1; : : : ; tn) ïðè ts = As 2 (1 s n) равно сумме соответствующих значений слагаемых, а если элементы A1; : : : ; An R-алгебры попарно перестановочны, то и значение произведения этих многочленов равно произведению соответствующих значений сомножителей. Мы опускаем тривиальные доказательства этих фактов.
2 Характеристический многочлен матрицы
Пусть A квадратная матрица порядка n с компонентами из некоторого коммутативного ассоциативного кольца с единицей R. Элемент, лежащий в i-й строки и j-м столбце этой матрицы, будем обозначать
aij. Вложим кольцо R в кольцо многочленов от одной переменной R[t]. Все элементы матрицы A tE являются многочленами из R[t], причем диагональные элементы aii t имеют степень 1, а недиагональные элементы aij (i 6= j) степень 0. Определитель det(A tE) этой матрицы является многочленом от е¼ компонент и потому сам является многочленом от t с коэффициентами из R; он называется
характеристическим многочленом матрицы A и обозначается A(t).
Предложение 16. Степень характеристического многочлена квадратной матрицы порядка n 1 равна n.
Доказательство. Старший член произведения
(a11 t)(a22 t) : : : (ann t)
диагональных элементов матрицы A tE равен произведению ( t)n = ( 1)ntn старших членов сомножителей; следовательно, произведение диагональных элементов матрицы A tE является многочленом степени n. Все остальные произведения, входящие в определитель det(A tE) = A(t), имеют меньшую степень, так как степени всех n сомножителей, составлющих это произведение, не больше 1, при-
чем хотя бы один из сомножителей не лежит на диагонали матрицы A tE и потому его степень равна 0.
234
3 Теорема Кэли -Гамильтона
Пусть A матрица с компонентами из коммутативного ассоциативного кольца с единицей R. Е¼ характеристический многочлен A(t) принадлежит кольцу R[t], и мы можем считать его значения в любой R-алгебре. В частности, для любой матрицы B из R-алгебры Rn определено значение A(B). многочлена A(t) ïðè t = B.
Теорема 4 (теорема Кэли - Гамильтона). Пусть A квадрат-
ная матрица с компонентами из коммутативного ассоциативного кольца R. Тогда A(A) нулевая матрица.
Доказательство. Сначала докажем одну почти очевидную лемму.
Лемма 6. Пусть A; C 2 Rn, D(t) 2 (R[t])n такие матрицы, что C = (A tE)D(t). Тогда C и D(t) нулевые матрицы.
Доказательство. Все компоненты матрицы D(t) многочлены от t; если D(t) 6= 0, то не все они равны 0, и потому максимум r степеней компонент матрицы D(t) не меньше 0. Среди компонент матрицы tD(t) есть многочлены степени r + 1, а все компоненты матрицы AD(t) C являются многочленами степени не больше r, поэтому AD(t) C 6= tB(t), то есть C 6= (A tE)D(t) в противоречие с условием леммы. Следовательно, D(t) = 0, а значит, и C = (A tE)D(t) = 0.
Вернемся к доказательству теоремы Кэли - Гамильтона. Обозна- чим через B(t) 2 (R[t])n матрицу, взаимную к матрице A tE; тогда по основному свойству взаимной матрицы
(A tE)B(t) = jA tEj E = A(t) E:
Погрузим кольцо R в кольцо многочленов R[x] от ещ¼ одной переменной x. По теореме Безу (теорема III.13) в кольце (R[x])[t] = R[x; t] выполняется сравнение
A(t) A(x) (mod (t x));
то есть существует такой многочлен q(x; t) 2 R[x; t], что
A(x) = A(t) (t x)q(x; t) = A(t) + (x t)q(x; t):
Рассмотрим обе части этого равенства как многочлены от x над кольцом R[t]. Кольцо (R[t])n матриц порядка n над кольцом R[t] является R[t]-алгеброй, поэтому определены значения этих многочленов при x = A 2 Rn (R[t])n; поскольку слагаемые t, A(t) имеют относительно x степень 0, при взятии значений их надо умножить на единицу R[t]-алгебры (R[t])n, то есть на единичную матрицу E. Пользуясь
235
тем, что значения суммы и произведения многочленов равны соответственно сумме и произведению значений слагаемых (сомножителей),
èучитывая соотношение A(t) E = (A tE)B(t), мы получим:
A(A) = A(t)E + (A tE)q(A; t) =
= (A tE)B(t) + (A tE)q(A; t) = (A tE) B(t) + q(A; t) :
По лемме 6 отсюда следует, что A(A) = 0.
236
Глава IX
Квадратичные формы
x 1: Квадратичные формы над произвольным полем
1 Матрица квадратичной формы
Напомним (см. x 6:4 главы III), что формой (или однородным много-
членом) степени r над полем k от переменных x1; : : : ; xn называется такой многочлен f(x1; : : : ; xn) 2 k[x1; : : : ; xn], который является суммой (быть может, пустой) одночленов полной степени r. Формы сте-
пени 2 называются квадратичными формами. Пусть A квадратная матрица порядка n с компонентами из k, а X столбец переменных:
0a21 |
a22 |
: : : a2n1 |
|
0x21 |
|
|||
a11 |
a12 |
: : : a1n |
C |
|
X = B |
x1 |
C |
|
A = B . |
. |
... . |
; |
. |
; |
|||
Ban1 |
an2 |
: : : annC |
|
BxnC |
|
|||
B |
|
|
C |
|
B |
|
C |
|
@ |
|
|
A |
|
@ |
|
A |
|
тогда
|
|
0a21 |
a22 |
: : : |
|
x1; x2 |
a11 |
a12 |
: : : |
X>AX = |
; : : : ; xn B . . ... |
|||
|
|
Ban1 |
an2 |
: : : |
|
|
B |
|
|
@
10 1 a1n x1
a2nCBx2C CB C=
.CB . C A@ A
ann xn
n
X
xiaijxj
i;j=1
одноэлементная матрица, единственным элементом которой является квадратичная форма
nn
X |
X |
1 X |
|
f(x1; : : : ; xn) = |
xiaijxj = aiixi2 + |
|
(aij + aji)xixj: |
i;j=1 |
i=1 |
i<j n |
В дальнейшем мы всегда будем отождествлять такие матрицы с единственным составляющим их элементом и опускать ограничивающие
237
их скобки. При таком соглашении предыдущее равенство примет вид
f(x1; : : : ; xn) = X>AX:
Матрица A называется симметричной, если она равна транспонированной к ней матрице A>.
Предложение 1. Для всякой квадратичной формы f(x1; : : : ; xn) над полем k, характеристика которого отлична от 2, существует единственная симметричная матрица A 2 kn, такая что
f(x1; : : : ; xn) = X>AX:
Доказательство. Пусть
n |
X |
|
X |
(ai; bij 2 k) |
|
f(x1; : : : ; xn) = cixi2 + |
bijxixj |
|
i=1 |
1 i<j n |
|
квадратичная форма над полем k, и пусть A 2 kn; элемент, стоя- щий в i-й строке и j-м столбце этой матрицы будем обозначать aij. Для того, чтобы матрица A была симметричной и чтобы выполнялось соотношение f(x1; : : : ; xn) = X>AX, необходимо и достаточно, чтобы элементы aij 2 k удовлетворяли следующей системе уравнений:
aii = ci (1 i n);
aij = aji; aij + aji = bij (1 i < j n):
Ясно, что элементы aii = ci, aij = aji = bij=2 (1 i < j n) составляют единственное решение этой системы.
Единственная симметричная матрица A 2 kn, такая что
f(x1; : : : ; xn) = X>AX;
называется матрицей квадратичной формы f(x1; : : : ; xn).
Замечание. Для полей характеристики 2 предложение перестает
быть верным, и матрица квадратичной формы над таким полем не может быть определена. Формы вида X>AX над такими полями
в случае, когда матрица A симметрична, всегда будут иметь вид
1x21 + : : : + nx2n, и поэтому, например, форма x1x2 не может быть представлена таким образом.
238
2 Нулевые формы и формы с нулевыми коэффициентами
В дальнейшем нам придется рассматривать квадратичные формы от 0 переменных. Это будет полезно, например, в ситуации, когда мы раскладываем форму f(x1; : : : ; xn) в сумму форм g(x1; : : : ; xm) è
h(xm+1; : : : ; xn), и одно из слагаемых оказывается тривиальным. Если f форма от пустого множества переменных, то мы называем ее нулевой формой и пишем f = 0. Чтобы избежать недоразумений, мы всегда будем называть форму от n 1 переменных, матрица которой является нулевой матрицей, формой с нулевыми коэффициентами.
3 Ранг формы, невырожденные формы, ортогональная сумма форм
До конца параграфа через k обозначается некоторое фиксированное поле, характеристика которого не равна 2. Пусть f(x1; : : : ; xn)квадратичная форма над k; ее рангом r(f) называется ранг ее
матрицы. Форма называется невырожденной, если ее матрица невырождена, то есть если ее ранг равен числу переменных.
Пусть f = f(x1; : : : ; xn) è g = g(y1; : : : ; ym) квадратичные формы над полем k, причем множества переменных, от которых зависят формы, не пересекаются; тогда форма
h = h(x1; : : : ; xn; y1; : : : ; ym) = f(x1; : : : ; xn) + g(y1; : : : ; ym)
называется ортогональной суммой форм f и g. Для ортогональной суммы квадратичных форм f и g применяется обозначение f ? g. Еще раз подчеркнем: если h = f ? g, то множества переменных форм f и g не пересекаются, а многочлен h равен сумме многочленов f и g. Если A, B матрицы форм f и g, то матрица ортогональной суммы f ? g имеет вид
A 0n m 0m n B
(напомним, что через 0s t мы обозначаем нулевую матрицу из s строк и t столбцов).
n
P
Åñëè f(x1; : : : ; xn) = aijxixj любая квадратичная форма, то
i;j=1
f(0; : : : ; 0) = 0. Форма f называется анизотропной, если все осталь-
ные ее значения отличны от 0, то есть если для любых элементов a1; : : : ; an из поля k, из которых хотя бы один не равен 0, будет f(a1; : : : ; an) 6= 0. Легко видеть, что всякая анизотропная форма невырождена. Действительно, если матрица A формы f вырождена,
239
то однородная система линейных уравнений AX = 0 имеет нетривиальное решение (a1; : : : ; an)>, и тогда
f(a1; : : : ; an) = (a1; : : : ; an) A |
0a.11 |
= (a1; : : : ; an) |
00. |
1 |
= 0; |
|
|
BanC |
|
B |
0 C |
|
|
|
@ A |
|
@ |
|
A |
|
значит, форма f не анизотропна.
Напротив, форма f(x1; : : : ; xn) называется изотропной, если она невырождена и существуют такие элементы a1; : : : ; an 2 k, не все равные 0, что f(a1; : : : ; an) = 0. Например, форма f(x; y) = x2 y2 изотропна, а форма g(x; y) = x2 + y2 в случае, когда основное поле k
является полем вещественных чисел, анизотропна. Заметим, однако, что формы от трех переменных
f1(x; y; z) = x2 y2; g1(x; y; z) = x2 + y2
не являются ни изотропными (потому что они вырождены), ни анизотропными.
x 2: Линейное преобразование переменных в квадратичной форме
1 Определение линейного преобразования переменных
Пусть f(x1; : : : ; xn) произвольный многочлен с коэффициентами из k; как мы знаем, можно сосчитать его значения при любых значениях переменных, принадлежащих какому угодно кольцу , содержащему k. В частности, пусть = k[y1; : : : ; ym] кольцо многочленов от переменных y1; : : : ; ym; мы не требуем, чтобы все переменные yj áûëè отличны от переменных xi. Придавая каждой переменной xi значение ci1y1 + + cimym 2 k[y1; : : : ; ym] (все коэффициенты cij элементы поля k), мы получим многочлен
mm
XX
g(y1; : : : ; ym) = f( |
c1jyj; : : : ; |
cnjyj) 2 k[y1; : : : ; ym]: |
|
j=1 |
j=1 |
Будем говорить, что он получен из f(x1; : : : ; xn) линейным преобразованием переменных
0x2 |
1 |
0c21 |
x1 |
C |
c11 |
B |
B |
BC = B
B. C B .
@ A @
xn cn1
c12 : : :
c22 : : :
. ...
cn2 : : :
10 1 c1m y1
c2mCBy2 C CB C;
.CB . C A@ A
cnm ym
240