图与网络
图的基本概念
设 P P P 是一系列节点(node) 组成的非空集合,L L L 是连接这些点中不同点对的边(edge) 集合,则 P P P 和 L L L 可以组成一张图(graph) ,记作 G = ( P , L ) G=(P,L) G = ( P , L ) 。我们用 P ( G ) P(G) P ( G ) 表示 G G G 的 (节)点集 ,用 L ( G ) L(G) L ( G ) 表示 G G G 的边集 。
设 l ∈ L ( G ) l\in L(G) l ∈ L ( G ) ,并假设 l l l 是连接 G G G 中的点 u , v u,v u , v 的边,则称 u , v u,v u , v 是 l l l 的端点,并称 u u u 与 v v v 相邻,在不引起混淆的情况下,可将 l l l 记为 u v uv uv ;若 l 1 , l 2 ∈ L ( G ) l_1,l_2\in L(G) l 1 , l 2 ∈ L ( G ) ,且 l 1 l_1 l 1 和 l 2 l_2 l 2 拥有公共的端点,则称边 l 1 l_1 l 1 与 l 2 l_2 l 2 相邻。节点 v v v 所所拥有的边的个数称作节点的度(node degree) ,记作 deg ( v ) \deg(v) deg ( v ) 。
有限图(finite graph): 由有限个点所组成的图(P P P 为有限集)。
简单图(simple graph): 任意一对不同点之间最多有一条边的图。
多重图(simple graph): 任意一对不同点之间有多条平行边的图。
无向图(multigraph): 允许有平行边 和反身边 的图。
空图/零图(empty/null graph): 没有任何边的图(L ( G ) = ∅ L(G)=\emptyset L ( G ) = ∅ )。
平凡图(trivial graph): 仅有一个节点的图。
完全图(complete graph): 任意两点之间都有边的图。
补图(complementary graph):
设 G , H G,H G , H 是两个有限图,如果 P ( G ) = P ( H ) P(G)=P(H) P ( G ) = P ( H ) ,并且对 G G G 中相邻的两点 u , v u,v u , v ,在 H H H 中不相邻,则称 G G G 与 H H H 互为补图 ,记作 G = H ‾ G=\overline H G = H 。即 G G G 的补图是从其对应的完全图中删除 G G G 拥有的边所剩余的图。
子图(subgraph):
设图 G , H G,H G , H ,若 P ( H ) ⊆ P ( G ) , L ( H ) ⊆ L ( G ) P(H)\subseteq P(G),L(H)\subseteq L(G) P ( H ) ⊆ P ( G ) , L ( H ) ⊆ L ( G ) ,则称 H H H 为 G G G 的子图 ,G G G 为 H H H 的母图(supergraph) 。
若 H H H 为 G G G 的子图,并且 P ( H ) = P ( G ) P(H)=P(G) P ( H ) = P ( G ) ,则称 H H H 为 G G G 的生成子图(spanning subgraph,或称为支撑子图) 。
若 H H H 为 G G G 的 子图,并且对 P ( H ) P(H) P ( H ) 任意两个在 H H H 中相邻的点,它们在 G G G 中也相邻,则称 H H H 为点集 P ( H ) P(H) P ( H ) 在 G G G 中诱导出的子图(induced subgraph) 。即 H H H 是 G G G 删除某些点后得到的。
图的同构(graph isomorphism):
设图 G , H G,H G , H ,若存在 P ( G ) P(G) P ( G ) 到 P ( H ) P(H) P ( H ) 的双射 σ \sigma σ ,使对任意的 u , v ∈ P ( G ) u,v\in P(G) u , v ∈ P ( G ) ,u u u 与 v v v 在 G G G 中相邻当且仅当 σ ( u ) \sigma(u) σ ( u ) 与 σ ( v ) \sigma(v) σ ( v ) 在 H H H 中相邻,则称图 G G G 与 H H H 是同构 的。我们一般将同构的图看作是同一个图。
有向图(directed graph):
若边所对应的点对 ( u , v ) (u,v) ( u , v ) 有序,则称其为有向边 或弧(arc) ,所形成的图称为有向图 ,记作 G = ( P , A ) G=(P,A) G = ( P , A ) 。弧的起点 u u u 称为头(head) ,终点 v v v 称为尾(tail) ,头和尾都是同一点的弧称为反身弧(reflexive arc) 。
在有向图中,点 v v v 作为图中弧的终点的次数之和称为点 v v v 的入度(in-degree) ,记作 deg + ( v ) \deg_+(v) deg + ( v ) ;点 v v v 作为图中弧的起点的次数之和称为点 v v v 的出度(out-degree) ,记作 deg − ( v ) \deg_-(v) deg − ( v ) ,出度和入度满足
deg ( v ) = deg + ( v ) + deg − ( v ) \deg(v)=\deg_+(v)+\deg_-(v)
deg ( v ) = deg + ( v ) + deg − ( v )
若 G G G 中一点 v v v 的出度和入度皆为 0,则称点 v v v 为孤立点 ;若 G G G 中每点都有有限且相等的出度和入度,则称 G G G 为平衡图(balanced graph) 。
设有向图 G , H G,H G , H ,若 P ( H ) ⊆ P ( G ) , A ( H ) ⊆ A ( G ) P(H)\subseteq P(G),A(H)\subseteq A(G) P ( H ) ⊆ P ( G ) , A ( H ) ⊆ A ( G ) ,则称 H H H 为 G G G 的有向子图 ,G G G 为 H H H 的母图(supergraph) 。
将有向图 G G G 删去弧的方向、反身边和平行边后得到的图称为图 G G G 的基图(base graph) 。
图的表示法
关联矩阵(incidence matrix):
设 G = ( P , L ) G=(P,L) G = ( P , L ) 是有限图,集合 P P P 的元素个数为 m m m ,集合 L L L 的元素个数 ∣ L ∣ = n |L|=n ∣ L ∣ = n ,不妨设 P ( G ) = { v 1 , ⋯ , v m } P(G)=\{v_1,\cdots,v_m\} P ( G ) = { v 1 , ⋯ , v m } ,L ( G ) = { l 1 , ⋯ , l n } L(G)=\{l_1,\cdots,l_n\} L ( G ) = { l 1 , ⋯ , l n } ,则矩阵 M ( G ) = [ a i j ] \bm M(G)=[a_{ij}] M ( G ) = [ a ij ] 称作 G G G 的关联矩阵 ,其中
a i j = { 0 , v i 不是 l j 的端点 1 , v i 是 l j 的端点 a_{ij}=\begin{cases}
0,&v_i\ \text{不是}\ l_j\ \text{的端点}\\
1,&v_i\ \text{是}\ l_j\ \text{的端点}
\end{cases} a ij = { 0 , 1 , v i 不是 l j 的端点 v i 是 l j 的端点
邻接矩阵(adjacency matrix):
设 G = ( P , L ) G=(P,L) G = ( P , L ) 是有限图,集合 P P P 的元素个数 ∣ P ∣ = m |P|=m ∣ P ∣ = m ,不妨设 P ( G ) = { v 1 , ⋯ , v m } P(G)=\{v_1,\cdots,v_m\} P ( G ) = { v 1 , ⋯ , v m } ,则矩阵 A ( G ) = [ b i j ] \bm A(G)=[b_{ij}] A ( G ) = [ b ij ] 称作 G G G 的邻接矩阵 ,其中
b i j = { 0 , v i 与 v j 不相邻 1 , v i 与 v j 相邻 b_{ij}=\begin{cases}
0,&v_i\ \text{与}\ v_j\ \text{不相邻}\\
1,&v_i\ \text{与}\ v_j\ \text{相邻}
\end{cases} b ij = { 0 , 1 , v i 与 v j 不相邻 v i 与 v j 相邻
定理 1(握手定理): 设 G = ( P , L ) G=(P,L) G = ( P , L ) 是有限图,则
∑ v ∈ P ( G ) deg ( v ) = 2 ∣ L ∣ \sum_{v\in P(G)}\deg(v)=2|L|
v ∈ P ( G ) ∑ deg ( v ) = 2∣ L ∣
证明:
设 M ( G ) \bm M(G) M ( G ) 是 G G G 的关联矩阵,因为 G G G 中某点 v v v 的度 deg ( v ) \deg(v) deg ( v ) 恰是 M ( G ) \bm M(G) M ( G ) 中代表点 v v v 那一行中 1 的个数,所以
∑ v ∈ P ( G ) deg ( v ) = M ( G ) 中 1 的个数 \sum_{v\in P(G)}\deg(v)=M(G)\ \text{中}\ 1\ \text{的个数}
v ∈ P ( G ) ∑ deg ( v ) = M ( G ) 中 1 的个数
而 M ( G ) \bm M(G) M ( G ) 中每列恰有两个 1,M ( G ) \bm M(G) M ( G ) 共 ∣ L ∣ |L| ∣ L ∣ 列,因此 M ( G ) \bm M(G) M ( G ) 中 1 的个数为 2 ∣ L ∣ 2|L| 2∣ L ∣ ,所以
∑ v ∈ P ( G ) deg ( v ) = 2 ∣ L ∣ \sum_{v\in P(G)}\deg(v)=2|L|
v ∈ P ( G ) ∑ deg ( v ) = 2∣ L ∣
定理 2: 任一有限图中,奇数度 的点的个数为偶数 。
证明:
设 S 1 , S 2 S_1,S_2 S 1 , S 2 分别是图 G G G 中具有奇数度的点和具有偶数度的点的集合,则由握手定理可得
∑ v ∈ S 1 deg ( v ) + ∑ v ∈ S 2 deg ( v ) = 2 ∣ L ∣ \sum_{v\in S_1}\deg(v)+\sum_{v\in S_2}\deg(v)=2|L|
v ∈ S 1 ∑ deg ( v ) + v ∈ S 2 ∑ deg ( v ) = 2∣ L ∣
为偶数。又因为 ∑ v ∈ S 2 deg ( v ) \sum_{v\in S_2}\deg(v) ∑ v ∈ S 2 deg ( v ) 为偶数,所以 ∑ v ∈ S 1 deg ( v ) \sum_{v\in S_1}\deg(v) ∑ v ∈ S 1 deg ( v ) 也为偶数,所以 S 1 S_1 S 1 具有偶数个元素。
路与连通性
设图 G G G ,v , v ′ v,v' v , v ′ 是 G G G 中两点,由 G G G 中的点组成的序列 ( v 0 , v 1 , ⋯ , v n ) (v_0,v_1,\cdots,v_n) ( v 0 , v 1 , ⋯ , v n ) 称为从 v v v 到 v ′ v' v ′ 的长度为 n \bm n n 的路(walk) ,这条路中有 n + 1 n+1 n + 1 个允许重复 的点,并且
v 0 = v , v n = v ′ v_0=v,v_n=v' v 0 = v , v n = v ′ ;
v i v_i v i 与 v i + 1 v_{i+1} v i + 1 相邻,0 ≤ i < n 0\leq i<n 0 ≤ i < n .
回路(circuit): 起点 v 0 v_0 v 0 和终点 v n v_n v n 重复的路,其长度不小于3。
回环(cycle): 除了起点 v 0 v_0 v 0 和 v n v_n v n 重复以外,没有其它重复点的回路。
简单路(simple path): 没有任何重复点和边的路。
设图 G = ( P , L ) G=(P,L) G = ( P , L ) ,若从 G G G 中两点 u u u 到 v v v 有一条路,则称 u u u 与 v v v 是相连的(connected) 。我们一般规定,一个点与其自身是相连的。
G G G 中两点之间的相连关系是一个等价关系,在此等价关系下,集合 P ( G ) P(G) P ( G ) 可以分成一些等价类,设为 S 0 , ⋯ , S i , ⋯ S_0,\cdots,S_i,\cdots S 0 , ⋯ , S i , ⋯ ,每一个 S i S_i S i 和 G G G 中所有以 S i S_i S i 中的点为端点的边一同组成 G G G 的一个子图 G i G_i G i ,称为 G G G 的一个连通分量(connected component) ,用 W ( G ) W(G) W ( G ) 表示图 G G G 的连通分量数。
所谓连通分量,就是自己内部连通但与整个图的其他部分不连通的子图。
如果图 G G G 中仅有一个连通分量,则称图 G G G 具有连通性(connectivity) ,称作连通图(connected graph) ,并且此时 G G G 中任意两点都是相连的。
定理 1: 若图 G G G 是不连通的,则 G G G 的补图 G ‾ \overline G G 是连通的。
证明(直接使用定义):
设图 G G G 的连通分量为 G 1 , G 2 , ⋯ , G k ( k ≥ 2 ) G_1,G_2,\cdots,G_k\ (k\geq 2) G 1 , G 2 , ⋯ , G k ( k ≥ 2 ) ,任取 G G G 中的两个点 u , v u,v u , v 有如下两种情况:
u , v u,v u , v 分别属于两个不同的连通分量,则 u v uv uv 是 G ‾ \overline G G 的边,因此,G ‾ \overline G G 中存在点 u u u 到点 v v v 的路。
u , v u,v u , v 属于同一个连通分量,则在另一个连通分量中取点 w w w ,于是 u w uw u w 和 v w vw v w 都是 G ‾ \overline G G 中的边,G ‾ \overline G G 中存在点 u u u 到点 v v v 的路。
综上所述,G ‾ \overline G G 是连通的。
定理 2: 设 G = ( P , L ) G=(P,L) G = ( P , L ) 是有限图, P ( G ) , L ( G ) P(G),L(G) P ( G ) , L ( G ) 的元素个数分别为 m , n m,n m , n ,如果 n > C m − 1 2 n>C_{m-1}^2 n > C m − 1 2 ,则 G G G 是连通的。
证明(反证法):
假设此时 G G G 不连通,则将 G G G 中的一个连通分量作为子图记作 G 1 G_1 G 1 ,剩余的部分记作 G 2 G_2 G 2 ,并设 P ( G 1 ) P(G_1) P ( G 1 ) 的元素个数为 m 1 m_1 m 1 ,P ( G 2 ) P(G_2) P ( G 2 ) 的元素个数为 m 2 m_2 m 2 ,则
1 ≤ m 1 , m 2 < m , m 1 + m 2 = m 1\leq m_1,\quad m_2<m,\quad m_1+m_2=m
1 ≤ m 1 , m 2 < m , m 1 + m 2 = m
于是
n ≤ m 1 m 1 − 1 2 + m 2 m 2 − 1 2 = 1 2 ( m 1 2 + m 2 2 − m 1 − m 2 ) = 1 2 [ ( m 1 + m 2 ) 2 − 2 m 1 m 2 − ( m 1 + m 2 ) ] = 1 2 ( m 2 − m − 2 m 1 m 2 ) \begin{aligned}
n\leq m_1\frac{m_1-1}{2}+m_2\frac{m_2-1}{2}&=\frac 1 2\left(m_1^2+m_2^2-m_1-m_2\right)\\
&=\frac 1 2\left[(m_1+m_2)^2-2m_1m_2-(m_1+m_2)\right]\\
&=\frac 1 2\left(m^2-m-2m_1m_2\right)
\end{aligned} n ≤ m 1 2 m 1 − 1 + m 2 2 m 2 − 1 = 2 1 ( m 1 2 + m 2 2 − m 1 − m 2 ) = 2 1 [ ( m 1 + m 2 ) 2 − 2 m 1 m 2 − ( m 1 + m 2 ) ] = 2 1 ( m 2 − m − 2 m 1 m 2 )
因为 ( m 1 − 1 ) ( m 2 − 1 ) ≥ 0 (m_1-1)(m_2-1)\geq 0 ( m 1 − 1 ) ( m 2 − 1 ) ≥ 0 ,所以有
m 1 m 2 − ( m 1 + m 2 ) + 1 ≥ 0 m 1 m 2 ≥ m − 1 \begin{aligned}m_1m_2-(m_1+m_2)+1&\geq 0\\m_1m_2&\geq m-1\end{aligned}
m 1 m 2 − ( m 1 + m 2 ) + 1 m 1 m 2 ≥ 0 ≥ m − 1
则
n ≤ 1 2 [ m 2 − m − 2 ( m − 1 ) ] = 1 2 ( m 2 − 3 m + 2 ) = 1 2 ( m − 1 ) ( m − 2 ) = C m − 1 2 \begin{aligned}
n\leq\frac 1 2\left[m^2-m-2(m-1)\right]&=\frac 1 2\left(m^2-3m+2\right)\\
&=\frac 1 2(m-1)(m-2)\\
&=C_{m-1}^2
\end{aligned} n ≤ 2 1 [ m 2 − m − 2 ( m − 1 ) ] = 2 1 ( m 2 − 3 m + 2 ) = 2 1 ( m − 1 ) ( m − 2 ) = C m − 1 2
产生矛盾,故原命题得证。
设有向图 G = ( P , A ) G=(P,A) G = ( P , A ) ,如果弧序列 ( e 1 , ⋯ , e n ) (e_1,\cdots,e_n) ( e 1 , ⋯ , e n ) 满足
e i ∈ A ( G ) , i = 1 , 2 , ⋯ , n e_i\in A(G),\ i=1,2,\cdots,n e i ∈ A ( G ) , i = 1 , 2 , ⋯ , n ;
v v v 是 e 1 e_1 e 1 的起点,v ′ v' v ′ 是 e n e_n e n 的终点;
e k e_k e k 的终点是 e k + 1 e_{k+1} e k + 1 的起点 ( 1 ≤ k ≤ n − 1 ) (1\leq k\leq n-1) ( 1 ≤ k ≤ n − 1 )
则该弧序列称为 G G G 的从 v v v 到 v ′ v' v ′ 的长度为 n n n 的有向路(directed walk) 。
对 G G G 中任意两点 v , v ′ ( v ≠ v ′ ) v,v'\ (v\neq v') v , v ′ ( v = v ′ ) ,如果都有从 v v v 到 v ′ v' v ′ 的有向路,则称 G G G 是强连通(strongly connected) 的;若有向图 G G G 删去方向、反身边、平行边后得到的基图是连通的,则称图 G G G 是弱连通(weakly connected) 的。
对于 r ∈ P ( G ) r\in P(G) r ∈ P ( G ) ,如果对 G G G 中任意一点 v ( v ≠ r ) v\ (v\neq r) v ( v = r ) ,都有从 v v v 到 r r r 的有向路,则称 r r r 为 G G G 的根(root) 。
强连通图的每一点都是根。
树的基本定理
引理: 设 G G G 是至少有一条边的有限图,且无回路,则 G G G 至少有一点只相邻于另一点,即 G G G 至少有一点度数为 1。
证明:
因为 G G G 至少有一条边,所以 G G G 有一点 v 1 v_1 v 1 必有相邻点 v 2 v_2 v 2 ,若 v 2 v_2 v 2 度数为 1,则 v 2 v_2 v 2 即为所求的点;若 v 2 v_2 v 2 度数大于 1,令 v 3 v_3 v 3 为 v 2 v_2 v 2 的不同于 v 1 v_1 v 1 的相邻点。
以此类推,对于 k ≥ 2 k\geq 2 k ≥ 2 ,点 v k v_k v k 有两种可能性:
v k v_k v k 只与 v k − 1 v_{k-1} v k − 1 相邻,v k v_k v k 即为所求的点;
v k v_k v k 相邻于 v k + 1 ≠ v k − 1 v_{k+1}\neq v_{k-1} v k + 1 = v k − 1 .
于是得 v 1 , v 2 , ⋯ , v k − 1 , v k , v k + 1 , ⋯ v_1,v_2,\cdots,v_{k-1},v_k,v_{k+1},\cdots v 1 , v 2 , ⋯ , v k − 1 , v k , v k + 1 , ⋯ ,因为 G G G 无回路,所以这一串点不会产生重复,又因为 G G G 是有限图,故上述过程必然会在有限步内停止,从而引理得证。
由该引理,我们可以引出树与森林的概念:
定义: 设图 G = ( P , L ) G=(P,L) G = ( P , L ) ,如果 G G G 没有回路,则 G G G 可以被称作森林(forest) ;如果 G G G 同时还是连通图,则 G G G 可以被称作树(tree) 。树中节点的度为它的子节点的个数(拥有子树的数目),度数为 0 的节点称作树叶(leaf) ,度数不为 0 的节点称作分支点(branch) 。
对于图 G = ( P , L ) G=(P,L) G = ( P , L ) 而言,以下命题等价成立:
G G G 是树。
G G G 是连通图,并且删去 G G G 的任意一边,所得之图都不连通。
对 G G G 中任意不相同的两点 v , v ′ v,v' v , v ′ ,恰有一条从 v v v 到 v ′ v' v ′ 的简单路。
当 ∣ P ∣ = n |P|=n ∣ P ∣ = n 时,G G G 不含回路,且有 n − 1 n-1 n − 1 条边。
当 ∣ P ∣ = n |P|=n ∣ P ∣ = n 时,G G G 是连通图,且有 n − 1 n-1 n − 1 条边。
推论: 任意有限连通图必有一生成子图是树,此生成子图称作母图的生成树(spanning tree,或称为支撑树) 。若 G ′ G' G ′ 是有限图 G G G 的生成树,v v ′ vv' v v ′ 为 G G G 边,且 v v ′ vv' v v ′ 不在 G ′ G' G ′ 中,则 G ′ G' G ′ 添上边 v v ′ vv' v v ′ 后必有回路。
有向树(directed tree): 如果有向图 G G G 中有一点 r r r 满足
r r r 是图 G G G 的根
r r r 不是任何弧的起点;
G G G 中每一点 v ( v ≠ r ) v\ (v\neq r) v ( v = r ) 都恰是一条弧 e e e 的起点;
则称图 G G G 为有向树 。
有向树具有如下性质:
有向树中每一点 v ( v ≠ r ) v\ (v\neq r) v ( v = r ) 到 r r r 恰有一条有向路。
有向树中没有有向回路。
有向树中两点间最多有一条弧。
转化定理: 对有向树 G G G ,若无视其各弧之方向,则得一树 G 0 G_0 G 0 ;反之,若 G 0 G_0 G 0 为树,可选取任一点作根,并适当指定各边之方向,则得一有向树 G G G .
图论基本算法
加权图与 Dijkstra 算法
对于有限图 G = ( P , L ) G=(P,L) G = ( P , L ) ,如果对 L ( G ) L(G) L ( G ) 中每一条边都规定一个实数 w ( l ) w(l) w ( l ) 附在其上,则称 G G G 为加权图(weighted graph) ,称 w ( l ) w(l) w ( l ) 为边 l l l 的权重(weight) 。
我们规定点与自身之间的权为 0,两个没有共享边的点之间的权为无穷 ∞ \infty ∞ .
在一张加权图 G G G 中,任意两点 u , v u,v u , v 之间都可能有多条路,在这些路中,所带的权重之和最小的那条就称作图中从 u u u 到 v v v 的最短路 ,这条最短路所带的权和称作从 u u u 到 v v v 的距离 ,记作 d ( u , v ) d(u,v) d ( u , v ) ,即
d ( u 0 , S ′ ) = min v ∈ S ′ { d ( u 0 , v ) } , ( u 0 ⊆ S ⊆ P , S ′ = P − S ) d(u_0,S')=\min_{v\in S'}\{d(u_0,v)\},\quad(u_0\subseteq S\subseteq P,\ S'=P-S)
d ( u 0 , S ′ ) = v ∈ S ′ min { d ( u 0 , v )} , ( u 0 ⊆ S ⊆ P , S ′ = P − S )
并且
d ( u 0 , S ′ ) = min u ∈ S v ∈ S ′ { d ( u 0 , u ) + w ( u , v ) } d(u_0,S')=\min_{u\in S\atop v\in S'}\{d(u_0,u)+w(u,v)\}
d ( u 0 , S ′ ) = v ∈ S ′ u ∈ S min { d ( u 0 , u ) + w ( u , v )}
两点间的最短路一定是简单路。
接下来我们所要了解的 Dijkstra 算法 ,就是一种用来求两点间最短路及其距离的通用解法。
Dijkstra 算法的基本思路: 基于贪心算法 和广度优先搜索 ,从起始点开始,每次遍历到始点距离最近且未访问过的顶点的邻接节点,找到局部最短路径,直至扩展到终点为止。
算法实现:
设加权有限图 G = ( P , L ) G=(P,L) G = ( P , L ) ,
初始化,令 S = { u 0 } S=\{u_0\} S = { u 0 } ,S ′ = P − S S'=P-S S ′ = P − S ,对 S ′ S' S ′ 中每一点 v v v ,令 l ( v ) = w ( u 0 , v ) l(v)=w(u_0,v) l ( v ) = w ( u 0 , v ) ;
找到 u i ∈ S ′ u_i\in S' u i ∈ S ′ ,满足 l ( u i ) = min v ∈ S ′ { l ( v ) } l(u_i)=\min\limits_{v\in S'}\{l(v)\} l ( u i ) = v ∈ S ′ min { l ( v )} ;
令 S = S ∪ { u i } S=S\cup\{u_i\} S = S ∪ { u i } ,S ′ = S ′ − { u i } S'=S'-\{u_i\} S ′ = S ′ − { u i } ,对 S ′ S' S ′ 中每一点 v v v ,计算
l ( v ) = min v ∈ S ′ { l ( v ) , l ( u i ) + w ( u i , v ) } l(v)=\min_{v\in S'}\{l(v),l(u_i)+w(u_i,v)\}
l ( v ) = v ∈ S ′ min { l ( v ) , l ( u i ) + w ( u i , v )}
重复步骤 2 和 步骤 3,直到 S = P S=P S = P 后,算法停止。
例:求下面加权图中 A A A 点到其它各点的最短路及其距离:
解:
第一次遍历:
l ( B ) = 6 l ( C ) = 3 l ( D ) = ∞ l ( E ) = ∞ l ( F ) = ∞ \begin{aligned}
l(B)&=6\\
l(C)&=3\\
l(D)&=\infty\\
l(E)&=\infty\\
l(F)&=\infty
\end{aligned} l ( B ) l ( C ) l ( D ) l ( E ) l ( F ) = 6 = 3 = ∞ = ∞ = ∞
A A A 到 C C C 的最短路为 A C AC A C ,距离为 3;
第二次遍历:
l ( B ) = min { l ( B ) , l ( C ) + w ( C , B ) } = min { 6 , 3 + 2 } = 5 l ( D ) = min { l ( D ) , l ( C ) + w ( C , D ) } = min { ∞ , 3 + 3 } = 6 l ( E ) = min { l ( E ) , l ( C ) + w ( C , E ) } = min { ∞ , 3 + 4 } = 7 l ( F ) = min { l ( F ) , l ( C ) + w ( C , F ) } = min { ∞ , 3 + ∞ } = ∞ \begin{aligned}
l(B)&=\min\{l(B),l(C)+w(C,B)\}=\min\{6,3+2\}=5\\
l(D)&=\min\{l(D),l(C)+w(C,D)\}=\min\{\infty,3+3\}=6\\
l(E)&=\min\{l(E),l(C)+w(C,E)\}=\min\{\infty,3+4\}=7\\
l(F)&=\min\{l(F),l(C)+w(C,F)\}=\min\{\infty,3+\infty\}=\infty
\end{aligned} l ( B ) l ( D ) l ( E ) l ( F ) = min { l ( B ) , l ( C ) + w ( C , B )} = min { 6 , 3 + 2 } = 5 = min { l ( D ) , l ( C ) + w ( C , D )} = min { ∞ , 3 + 3 } = 6 = min { l ( E ) , l ( C ) + w ( C , E )} = min { ∞ , 3 + 4 } = 7 = min { l ( F ) , l ( C ) + w ( C , F )} = min { ∞ , 3 + ∞ } = ∞
A A A 到 B B B 的最短路为 A C B ACB A CB ,距离为 5;
第三次遍历:
l ( D ) = min { l ( D ) , l ( B ) + w ( B , D ) } = min { 6 , 5 + 5 } = 6 l ( E ) = min { l ( E ) , l ( B ) + w ( B , E ) } = min { 7 , 5 + ∞ } = 7 l ( F ) = min { l ( F ) , l ( B ) + w ( B , F ) } = min { ∞ , 5 + ∞ } = ∞ \begin{aligned}
l(D)&=\min\{l(D),l(B)+w(B,D)\}=\min\{6,5+5\}=6\\
l(E)&=\min\{l(E),l(B)+w(B,E)\}=\min\{7,5+\infty\}=7\\
l(F)&=\min\{l(F),l(B)+w(B,F)\}=\min\{\infty,5+\infty\}=\infty
\end{aligned} l ( D ) l ( E ) l ( F ) = min { l ( D ) , l ( B ) + w ( B , D )} = min { 6 , 5 + 5 } = 6 = min { l ( E ) , l ( B ) + w ( B , E )} = min { 7 , 5 + ∞ } = 7 = min { l ( F ) , l ( B ) + w ( B , F )} = min { ∞ , 5 + ∞ } = ∞
A A A 到 D D D 的最短路为 A C D ACD A C D ,距离为 6;
第四次遍历:
l ( E ) = min { l ( E ) , l ( D ) + w ( D , E ) } = min { 7 , 6 + 2 } = 7 l ( F ) = min { l ( F ) , l ( D ) + w ( D , F ) } = min { ∞ , 6 + 3 } = 9 \begin{aligned}
l(E)&=\min\{l(E),l(D)+w(D,E)\}=\min\{7,6+2\}=7\\
l(F)&=\min\{l(F),l(D)+w(D,F)\}=\min\{\infty,6+3\}=9
\end{aligned} l ( E ) l ( F ) = min { l ( E ) , l ( D ) + w ( D , E )} = min { 7 , 6 + 2 } = 7 = min { l ( F ) , l ( D ) + w ( D , F )} = min { ∞ , 6 + 3 } = 9
A A A 到 E E E 的最短路为 A C E ACE A CE ,距离为 7;
第五次遍历:
l ( F ) = min { l ( F ) , l ( E ) + w ( E , F ) } = min { 9 , 7 + 5 } = 9 l(F)=\min\{l(F),l(E)+w(E,F)\}=\min\{9,7+5\}=9
l ( F ) = min { l ( F ) , l ( E ) + w ( E , F )} = min { 9 , 7 + 5 } = 9
A A A 到 F F F 的最短路为 A C D F ACDF A C D F ,距离为 9。
最优树与 Kruskal 算法
设 G G G 是加权连通图,带有最小权的生成树称作加权图 G G G 的最优树(shortest path tree,SPT) ,最小生成树 或 Huffman 树 。
接下来我们所要了解的 Kruskal 算法 ,就是一种用来求加权连通图中最优树的通用解法。
Kruskal 算法的基本思路: 将连通网中所有的边按照权值大小做升序排序,从权值最小的边开始选择,只要此边不和已选择的边一起构成回路,就可以选择它组成最优树。对于 n n n 个顶点的连通网,挑选出 n − 1 n-1 n − 1 条符合条件的边,这些边组成的生成树就是最优树。
算法实现:
设加权连通图 G = ( P , L ) G=(P,L) G = ( P , L ) ,
在 L ( G ) L(G) L ( G ) 中选取一个具有最小权值的边,记为 l 1 l_1 l 1 ,令 T = { l 1 } T=\{l_1\} T = { l 1 } ;
如果在 L ( G ) − T L(G)-T L ( G ) − T 中存在 l i l_i l i ,使得 T ∪ { l i } T\cup\{l_i\} T ∪ { l i } 不产生回路,并且 w ( l i ) w(l_i) w ( l i ) 最小,则令 T = T ∪ { l i } T=T\cup\{l_i\} T = T ∪ { l i } ,重复此步骤;
如果不存在这样的 l i l_i l i ,则算法停止。
最终得到的 T = { l 1 , l 2 , ⋯ , l n } T=\{l_1,l_2,\cdots,l_n\} T = { l 1 , l 2 , ⋯ , l n } 即为 G G G 的最优树。
例:给出下面权图中最优树的权值:
B D ( 8 ) , C D ( 9 ) , D E ( 10 ) , A E ( 20 ) BD(8),\quad CD(9),\quad DE(10),\quad AE(20)
B D ( 8 ) , C D ( 9 ) , D E ( 10 ) , A E ( 20 )
故权值为 8 + 9 + 10 + 20 = 47 8+9+10+20=47 8 + 9 + 10 + 20 = 47 .
欧拉图
设有向图 G G G ,若图中一有向路 ( e 1 , ⋯ , e n ) (e_1,\cdots,e_n) ( e 1 , ⋯ , e n ) ,其中 e n e_n e n 的终点和 e 1 e_1 e 1 的起点相同,并且 G G G 中每条弧在此有向路中恰好出现一次,则称该有向路为欧拉路(Euler path) ,称该有向图 G G G 为欧拉图(Euler graph) 。
欧拉路实际上是一条封闭的一笔画路径。
若 j > i j>i j > i ,则欧拉路形如:
( e 1 , ⋯ , e i , ⋯ , e j , ⋯ , e n ) (e_1,\cdots,e_i,\cdots,e_j,\cdots,e_n)
( e 1 , ⋯ , e i , ⋯ , e j , ⋯ , e n )
其中 ( e i , e i + 1 , ⋯ , e j − 1 ) (e_i,e_{i+1},\cdots,e_{j-1}) ( e i , e i + 1 , ⋯ , e j − 1 ) 是从 v v v 到 v ′ v' v ′ 的有向路。
若 i > j i>j i > j ,则欧拉路形如:
( e 1 , ⋯ , e j , ⋯ , e i , ⋯ , e n ) (e_1,\cdots,e_j,\cdots,e_i,\cdots,e_n)
( e 1 , ⋯ , e j , ⋯ , e i , ⋯ , e n )
其中 ( e i , e i + 1 , ⋯ , e n , e 1 , ⋯ , e j − 1 ) (e_i,e_{i+1},\cdots,e_n,e_1,\cdots,e_{j-1}) ( e i , e i + 1 , ⋯ , e n , e 1 , ⋯ , e j − 1 ) 是从 v v v 到 v ′ v' v ′ 的有向路。
结论:
一有限平衡有向图,其弧数必有限。
一有向图若存在欧拉路,则必平衡。
一欧拉图若没有孤立点,则必强连通。
判定欧拉图的充要条件: 设 G G G 是无孤立点的有限有向图,G G G 为欧拉图的充要条件是 G G G 为平衡图且具有连通性(强连通或弱连通)。
欧拉图与有向树的相互转化:
定理 1: 设 G G G 是无孤立点的有限有向图,并且 G G G 有一条欧拉路 ( e 1 , ⋯ , e m ) (e_1,\cdots, e_m) ( e 1 , ⋯ , e m ) ,则
令 r r r 同时为 e 1 e_1 e 1 的起点和 e m e_m e m 的终点;
对每个不同于 r r r 的点 v v v ,令 e v = e i e_v=e_i e v = e i ,其中 i = max { j ∣ e j 的起点为 v } i=\max\{j\mid e_j\ \text{的起点为}\ v\} i = max { j ∣ e j 的起点为 v } .
于是,G G G 的全部点和弧 { e v ∣ v ≠ r } \{e_v\mid v\neq r\} { e v ∣ v = r } 作成的有向图就是一个以 r r r 为根的有向树。
定理 2: 设 G G G 是有限平衡有向图,G ′ G' G ′ 是 G G G 的有向生成树,设 G ′ G' G ′ 的根为 r r r ,e 1 e_1 e 1 是 r r r 在 G G G 中发出的任意一条弧,对从 e 1 e_1 e 1 开始的任意一条有向路:L = ( e 1 , ⋯ , e m ) L=(e_1,\cdots,e_m) L = ( e 1 , ⋯ , e m ) ,若满足:
当 j ≠ k j\neq k j = k 时,e j ≠ e k e_j\neq e_k e j = e k ;
只有当 G G G 中由点 v v v 发出的弧都出现在 ( e 1 , ⋯ , e j ) (e_1,\cdots,e_j) ( e 1 , ⋯ , e j ) 中,e j e_j e j 的起点才能为 v v v ;
只有当 G G G 中由弧 e m e_m e m 的终点发出的弧都已经在 L L L 中出现过,L L L 才会终止在 e m e_m e m .
则有向路 L L L 是一条欧拉路。
哈密顿图
设有限图 G = ( P , L ) G=(P,L) G = ( P , L ) ,( v 1 , ⋯ , v n ) (v_1,\cdots,v_n) ( v 1 , ⋯ , v n ) 是图中一条路,如果 G G G 中每点恰在此路中出现一次,则称此路为哈密顿路(Hamiltonian path) ;如果 G G G 中除 v 1 v_1 v 1 以外的每点都恰在此路中出现一次,则称此路为哈密顿回路(Hamiltonian circuit) ;拥有哈密顿回路的图称为哈密顿图(Hamiltonian graph) 。
显然,由 n ( m ≥ 3 ) n\ (m\geq 3) n ( m ≥ 3 ) 个点构成的完全图 K n K_n K n 是哈密顿图。
哈密顿路与欧拉路的区别:
哈密顿路不考虑方向性;欧拉路考虑方向性.
哈密顿路着眼于无重复地遍历图中各点;欧拉路着眼于无重复地遍历图中各弧。
哈密顿路一定为简单路;欧拉路未必为简单有向路。
哈密顿路的性质:
若图中存在度为 1 的点,则无哈密顿回路。
若图中存在度为 0 的点,则既无哈密顿路,也无哈密顿回路。
若图中存在度为 2 的点,且存在哈密顿回路,则以此点为端点的两条边均出现在此回路中。
若图中存在度大于 2 的点,且存在哈密顿回路,则只使用以此点为端点的其中两条边。
若图中有 n n n 个点,则哈密顿路恰有 n − 1 n-1 n − 1 条边,哈密顿回路恰有 n n n 条边。
哈密顿路为生成树,哈密顿回路为生成子图。
哈密顿图的必要条件: 如果图 G = ( P , L ) G=(P,L) G = ( P , L ) 是哈密顿图,则对 P ( G ) P(G) P ( G ) 的任一非空子集 S S S ,都有
W ( G − S ) ≤ ∣ S ∣ W(G-S)\leq|S|
W ( G − S ) ≤ ∣ S ∣
证明:
设 C C C 是 G G G 中的哈密顿回路,显然,C C C 是 G G G 的生成子图,所以 C − S C-S C − S 是 G − S G-S G − S 的生成子图,有
L ( C − S ) ⊆ L ( G − S ) L(C-S)\subseteq L(G-S)
L ( C − S ) ⊆ L ( G − S )
因此
W ( G − S ) ≤ W ( C − S ) W(G-S)\leq W(C-S)
W ( G − S ) ≤ W ( C − S )
又因为 C C C 是哈密顿回路,依次删去一点及与此点相邻的两条边每次最多只增加一个分支,所以
W ( C − S ) ≤ ∣ S ∣ W(C-S)\leq|S|
W ( C − S ) ≤ ∣ S ∣
故 W ( G − S ) ≤ ∣ S ∣ W(G-S)\leq|S| W ( G − S ) ≤ ∣ S ∣ .
我们主要用该必要条件的逆否命题 来判断非 哈密顿图,即:若在图 G G G 中删去 n n n 个点及与之相连的边,所得图的分支数大于 n n n ,则 G G G 不是哈密顿图。
哈密顿图的充分条件与相关推论:
定义 1: 设图 G G G 是非哈密顿图,若在 G G G 中增加任意一条边 l l l ,G ∪ { l } G\cup\{l\} G ∪ { l } 是哈密顿图,则称 G G G 为极大非哈密顿图 。
定理 1: 设有限图 G = ( P , L ) G=(P,L) G = ( P , L ) ,令 γ = ∣ P ( G ) ∣ \gamma=|P(G)| γ = ∣ P ( G ) ∣ ,δ \delta δ 表示 G G G 中点的最小度数,若 γ ≥ 3 \gamma\geq 3 γ ≥ 3 且 δ ≥ γ 2 \delta\geq\dfrac\gamma 2 δ ≥ 2 γ ,则 G G G 是哈密顿图。
定理 2: 设有限图 G G G ,u v uv uv 是 G G G 中不相邻的两点,且满足
deg ( u ) + deg ( v ) ≥ γ \deg(u)+\deg(v)\geq\gamma
deg ( u ) + deg ( v ) ≥ γ
则 G G G 是哈密顿图的充要条件是 G ∪ { u v } G\cup\{uv\} G ∪ { uv } 是哈密顿图。
定义 2: 设有限图 G = ( P , L ) G=(P,L) G = ( P , L ) ,反复连接 G G G 中不相邻并且度数之和不小于 ∣ P ∣ |P| ∣ P ∣ 的点对,直到没有这样的点对为止,最后得到的图称为 G G G 的闭合图(closure of a graph) ,记作 C ( G ) C(G) C ( G ) .
有限图的闭合图是唯一确定的。
定理 3: 有限图 G G G 是哈密顿图的充要条件是其闭合图 C ( G ) C(G) C ( G ) 是哈密顿图。
定理 2 可以用 定理 3 推得。
定理 4: 将有限图 G G G 的各点的度按非降序 排成的序列,称为 G G G 的度序列(sequence of degrees) ,记作 ( deg 1 , deg 2 , ⋯ , deg γ ) (\deg_1,\deg_2,\cdots,\deg_\gamma) ( deg 1 , deg 2 , ⋯ , deg γ ) ;如果不存在 m ( m < γ 2 ) m\ (m<\dfrac\gamma 2) m ( m < 2 γ ) ,使得
deg m ≤ m , deg γ − m < γ − m \deg_m\leq m,\quad\deg_{\gamma-m}<\gamma-m
deg m ≤ m , deg γ − m < γ − m
则 G G G 是哈密顿图。
定义 3: 设 G , H G,H G , H 是两个无公共点的有限图,将 G G G 的每个点和 H H H 的每个点都用边连接起来得到的图,称为 G G G 与 H H H 的连接图 ;由 K m , K m ‾ , K n − 2 m ( 1 ≤ m < n 2 ) K_m,\overline{K_m},K_{n-2m}\ (1\leq m<\dfrac n 2) K m , K m , K n − 2 m ( 1 ≤ m < 2 n ) 连接起来构成的图记作 C m , n C_{m,n} C m , n ,该图不是哈密顿图。
定理 5: 若有限图 G = ( P , L ) ( ∣ P ∣ ≥ 3 ) G=(P,L)\ (|P|\geq 3) G = ( P , L ) ( ∣ P ∣ ≥ 3 ) 不能被任意一个 C m , ∣ P ∣ C_{m,|P|} C m , ∣ P ∣ 通过增加点的度数得到,则 G G G 是哈密顿图。
推论: 由 n n n 个点组成的边数最多的非哈密顿图是 C 1 , n C_{1,n} C 1 , n ,其边数为
∣ L ∣ = 1 2 ( n − 1 ) ( n − 2 ) + 1 |L|=\frac 1 2 (n-1)(n-2)+1
∣ L ∣ = 2 1 ( n − 1 ) ( n − 2 ) + 1
数论基础
整除性与辗转相除法
设 a a a 和 b b b 是任意整数,若存在整数 c c c ,使得 a = b c a=bc a = b c ,则称 a a a 是 b b b 的倍数(multiple) ,b b b 是 a a a 的因数(factor) ,此时 a a a 能被 b b b 整除,b b b 能整除 a a a ,记作 b ∣ a b|a b ∣ a .
任何整除都能整除 0,且规定 0 ∣ 0 0|0 0∣0 ;1 或 -1 可以整除任何整数。
对任意整数 a a a 和 b ( b ≠ 0 ) b\ (b\neq 0) b ( b = 0 ) ,唯一存在一对整数 q q q 和 r r r 使得
a = q b + r , 0 ≤ r < ∣ b ∣ a=qb+r,\quad 0\leq r<|b|
a = q b + r , 0 ≤ r < ∣ b ∣
将 q q q 称为商数(quotient) ,r r r 称为 a a a 被 b b b 除的余数(remainder) 。
若 d d d 同时是 a a a 和 b b b 的因数,则称 d d d 为 a , b a,b a , b 的公因数(common factor) ;若 a , b a,b a , b 的任意公因数整除 d d d ,则称 d d d 为 a , b a,b a , b 的最大公因数(greatest common factor,GCD) ,记作 d = gcd ( a , b ) d=\gcd(a,b) d = g cd( a , b ) 。
整除的基本性质:
若 a ∣ b , b ∣ c a|b,b|c a ∣ b , b ∣ c ,则 a ∣ c a|c a ∣ c .
若 a ∣ b a|b a ∣ b ,则 a ∣ b c a|bc a ∣ b c .
若 a ∣ b , b ∣ a a|b,b|a a ∣ b , b ∣ a ,则 b = ± a b=\pm a b = ± a .
若 a ∣ b , b ∣ c a|b,b|c a ∣ b , b ∣ c ,则 a ∣ b ± c a|b\pm c a ∣ b ± c .
若 a a a 整除 b 1 , ⋯ , b n b_1,\cdots,b_n b 1 , ⋯ , b n ,λ i \lambda_i λ i 为任意整数,则 a ∣ λ 1 b 1 + ⋯ + λ n b n a|\lambda_1b_1+\cdots+\lambda_nb_n a ∣ λ 1 b 1 + ⋯ + λ n b n .
若在一等式中,除某项外,其余各项都是 a a a 的倍数,则该项也是 a a a 的倍数。
设 a = q b + c a=qb+c a = q b + c ,则 a , b a,b a , b 的公因数与 b , c b,c b , c 的公因数完全相同。
gcd ( a , 0 ) = gcd ( 0 , a ) = ∣ a ∣ \gcd(a,0)=\gcd(0,a)=|a| g cd( a , 0 ) = g cd( 0 , a ) = ∣ a ∣ .
辗转相除法(algorithm of division):
辗转相除法是一个常用于求两个数的最大公因数的算法,它的基本思路如下:
若 b ∣ a b|a b ∣ a ,则由定义易见,b b b 就是 a , b a,b a , b 的最大公因数;同理,若 a ∣ b a|b a ∣ b ,则 a a a 就是 a , b a,b a , b 的最大公因数;
若 a a a 和 b b b 无法相互整除,因为任何数都可以整除 0,所以 a ≠ 0 , b ≠ 0 a\neq 0,b\neq 0 a = 0 , b = 0 ;以 b b b 除 a a a 得商 q 1 q_1 q 1 和余数 r 1 r_1 r 1 ,再以 r 1 r_1 r 1 除 b b b 得商 q 2 q_2 q 2 和余数 r 2 r_2 r 2 ,之后 r 2 r_2 r 2 除 r 1 r_1 r 1 得商 q 3 q_3 q 3 和余数 r 3 r_3 r 3 ,如此递推可以得到以下各式:
{ a = q 1 b + r 1 b = q 2 r 1 + r 2 r 1 = q 3 r 2 + r 3 ⋯ r k − 2 = q k r k − 1 + r k ⋯ r n − 2 = q n r n − 1 + r n r n − 1 = q n + 1 r n \begin{cases}
a=q_1b+r_1\\
b=q_2r_1+r_2\\
r_1=q_3r_2+r_3\\
\cdots\\
r_{k-2}=q_kr_{k-1}+r_k\\
\cdots\\
r_{n-2}=q_nr_{n-1}+r_n\\
r_{n-1}=q_{n+1}r_n
\end{cases} ⎩ ⎨ ⎧ a = q 1 b + r 1 b = q 2 r 1 + r 2 r 1 = q 3 r 2 + r 3 ⋯ r k − 2 = q k r k − 1 + r k ⋯ r n − 2 = q n r n − 1 + r n r n − 1 = q n + 1 r n
其中 r n r_n r n 是最后一个非 0 余数,即为 a , b a,b a , b 的最大公因数。
由性质 7 可得,a , b a,b a , b 的公因数和 b , r 1 b,r_1 b , r 1 的公因数完全相同,b , r 1 b,r_1 b , r 1 的公因数和 r 1 , r 2 r_1,r_2 r 1 , r 2 的公因数完全相同……如此类推可得:a , b a,b a , b 的公因数和 r n − 1 , r n r_{n-1},r_n r n − 1 , r n 的公因数完全相同。
又因为 r n ∣ r n − 1 r_n|r_{n-1} r n ∣ r n − 1 ,所以 r n r_n r n 是 r n − 1 , r n r_{n-1},r_n r n − 1 , r n 的最大公因数,因而 r n r_n r n 也是 a , b a,b a , b 的最大公因数。
任意两个整数 a , b a,b a , b 都有最大公因数,且可以表示为 a , b a,b a , b 的倍数和,即
gcd ( a , b ) = s a + t b \gcd(a,b)=sa+tb
g cd( a , b ) = s a + t b
其中 s , t s,t s , t 都是整数。使用辗转相除法可以求出这两个系数,主要公式如下:
S 0 = 0 , S 1 = 1 , T 0 = 1 , T 1 = q 1 S k = q k S k − 1 + S k − 2 T k = q k T k − 1 + T k − 2 S_0=0,\quad S_1=1,\quad T_0=1,\quad T_1=q_1\\
S_k=q_kS_{k-1}+S_{k-2}\\
T_k=q_kT_{k-1}+T_{k-2} S 0 = 0 , S 1 = 1 , T 0 = 1 , T 1 = q 1 S k = q k S k − 1 + S k − 2 T k = q k T k − 1 + T k − 2
若 r n r_n r n 即最大公因数,则
gcd ( a , b ) = ( − 1 ) n − 1 S n a + ( − 1 ) n T n b \gcd(a,b)=(-1)^{n-1}S_na+(-1)^nT_nb
g cd( a , b ) = ( − 1 ) n − 1 S n a + ( − 1 ) n T n b
互质性与质数相关定理
若 a , b a,b a , b 除了 ± 1 \pm 1 ± 1 以外没有其它公因数,则称 a a a 和 b b b 互质(coprime) 。
a a a 和 b b b 互质的充要条件是 a , b a,b a , b 的最大公因数为 1;
± 1 \pm 1 ± 1 与任何整数(包括 0)都互质。
定理 1: 若 a a a 和 b b b 互质,而 a ∣ b c a|bc a ∣ b c ,则 a ∣ c a|c a ∣ c .
证明:
因为 a , b a,b a , b 互质,所以有 s , t s,t s , t 使得 s a + t b = 1 sa+tb=1 s a + t b = 1 ,从而
s a c + t b c = c sac+tbc=c
s a c + t b c = c
因为 a a a 能整除左边每一项,所以 a ∣ c a|c a ∣ c .
定理 2: 若 a a a 和 b 1 , b 2 , ⋯ , b n b_1,b_2,\cdots,b_n b 1 , b 2 , ⋯ , b n 都互质,则 a a a 与它们的乘积 b 1 b 2 ⋯ b n b_1b_2\cdots b_n b 1 b 2 ⋯ b n 也互质。
证明:
对 i = 1 , 2 , ⋯ , n i=1,2,\cdots,n i = 1 , 2 , ⋯ , n 有 s i , t i s_i,t_i s i , t i 使得
s i a + t i b i = 1 s_ia+t_ib_i=1
s i a + t i b i = 1
把所有这 n n n 个式子乘起来,得
S a + T a 1 a 2 ⋯ a n = 1 Sa+Ta_1a_2\cdots a_n=1
S a + T a 1 a 2 ⋯ a n = 1
故由定义可得,a a a 与 b 1 b 2 ⋯ b n b_1b_2\cdots b_n b 1 b 2 ⋯ b n 互质。
定理 3: 若 m 1 , m 2 , ⋯ , m k m_1,m_2,\cdots,m_k m 1 , m 2 , ⋯ , m k 两两互质且都整除 a a a ,则 m 1 m 2 ⋯ m k ∣ a m_1m_2\cdots m_k|a m 1 m 2 ⋯ m k ∣ a .
质数与合数:
一个正整数,如果不等于 1 且除了自己和 1 以外没有其它正因数,则称其为质数(或素数,prime number) ,否则称为合数(composite number) 。
两个质数互质的条件是无法互相整除;任意两个不同的质数互质。
算术基本定理: 任何一个大于 1 的自然数,如果其不为质数,都可以唯一分解成有限个质数的乘积。
证明:
存在性:利用数学归纳法,设正整数 n , a ( n ≥ 2 ) n,a\ (n\geq 2) n , a ( n ≥ 2 ) ,
n = 2 n=2 n = 2 时,2 为质数,显然成立。
假设 n < a n<a n < a 时,n n n 可以写为有限个质数的乘积。
n = a n=a n = a 时,若 a a a 是质数,则 n n n 也是质数,存在性成立;若 a a a 不是质数,则 a a a 有因数 b , c b,c b , c ,并且令 1 < c < b < a 1<c<b<a 1 < c < b < a ;由归纳假定可得,b , c b,c b , c 都可以写成质数的乘积,且 a = b c a=bc a = b c ,所以 n = a n=a n = a 也可以写成质数的乘积,存在性成立。
唯一性:利用反证法,设
n = p 1 ⋯ p h = q 1 ⋯ q k n=p_1\cdots p_h=q_1\cdots q_k
n = p 1 ⋯ p h = q 1 ⋯ q k
其中 p 1 , ⋯ , p h p_1,\cdots,p_h p 1 , ⋯ , p h 和 q 1 , ⋯ , q k q_1,\cdots,q_k q 1 , ⋯ , q k 都是质数,并且为根本不同的两列数。因为
p 1 q 1 ⋅ ( q 2 ⋯ q k ) = p 2 ⋯ p h \frac{p_1}{q_1\cdot(q_2\cdots q_k)}=p_2\cdots p_h
q 1 ⋅ ( q 2 ⋯ q k ) p 1 = p 2 ⋯ p h
所以,由定理 1 可得 p 1 ∣ q 1 p_1|q_1 p 1 ∣ q 1 或 p 1 ∣ q 2 ⋯ q k p_1|q_2\cdots q_k p 1 ∣ q 2 ⋯ q k ,又由 p , q p,q p , q 全为质数,可得 p 1 = q 1 p_1=q_1 p 1 = q 1 或 p 1 = q i ( i = 2 , ⋯ , k ) p_1=q_i\ (i=2,\cdots,k) p 1 = q i ( i = 2 , ⋯ , k ) .
以上任意一种情况,都可以将原式左右两端同消去一个数,如此递推,最终可知 p 1 , ⋯ , p h p_1,\cdots,p_h p 1 , ⋯ , p h 和 q 1 , ⋯ , q k q_1,\cdots,q_k q 1 , ⋯ , q k 除了次序以外完全相同,与假设产生矛盾,唯一性得证。
Euclid 定理: 质数无穷多。
证明:利用反证法,假设质数只有有限个,设为 p 1 , ⋯ , p n p_1,\cdots,p_n p 1 , ⋯ , p n ,则对于
N = p 1 p 2 ⋯ p n + 1 N=p_1p_2\cdots p_n+1
N = p 1 p 2 ⋯ p n + 1
p 1 , ⋯ , p n p_1,\cdots,p_n p 1 , ⋯ , p n 无法整除 N N N ,否则存在 p i ∣ 1 ( i = 1 , ⋯ , n ) p_i|1\ (i=1,\cdots,n) p i ∣1 ( i = 1 , ⋯ , n ) ,即 p i = 1 p_i=1 p i = 1 ,与 p i p_i p i 为质数产生矛盾;所以 N N N 无质因数,可得 N N N 为质数,与质数仅有 p 1 , ⋯ , p n p_1,\cdots,p_n p 1 , ⋯ , p n 产生矛盾,故可证质数无穷多。
同余式与剩余系
设任意整数 a , b a,b a , b 和非零整数 m m m ,若 m ∣ a − b m|a-b m ∣ a − b ,则称 a , b a,b a , b 对模 m m m 同余(congruence) ,记作 a ≡ b ( m o d m ) a\equiv b\pmod m a ≡ b ( mod m ) ;同余为整除的另一种表示法,a ≡ 0 ( m o d m ) a\equiv 0\pmod m a ≡ 0 ( mod m ) 表示的即为 m ∣ a m|a m ∣ a .
在讨论同余时,我们一般假定 m m m 是正整数。
a ≡ b ( m o d m ) a\equiv b\pmod m a ≡ b ( mod m ) 当且仅当 m m m 除 a a a 和 b b b 所得的余数相同。
同余的基本性质:
a ≡ a a\equiv a a ≡ a .
若 a ≡ b a\equiv b a ≡ b ,则 b ≡ a b\equiv a b ≡ a .
若 a ≡ b a\equiv b a ≡ b ,b ≡ c b\equiv c b ≡ c ,则 a ≡ c a\equiv c a ≡ c .
若 a ≡ b ( m o d m ) a\equiv b\pmod m a ≡ b ( mod m ) ,c ≡ d ( m o d m ) c\equiv d\pmod m c ≡ d ( mod m ) ,则 a ± c ≡ b ± d ( m o d m ) a\pm c\equiv b\pm d\pmod m a ± c ≡ b ± d ( mod m ) ,a c ≡ b d ( m o d m ) ac\equiv bd\pmod m a c ≡ b d ( mod m ) .
若 a ≡ b ( m o d m ) a\equiv b\pmod m a ≡ b ( mod m ) ,则对任意整数 k k k ,有 a ± k ≡ b ± k ( m o d m ) a\pm k\equiv b\pm k\pmod m a ± k ≡ b ± k ( mod m ) .
若 a + b ≡ c ( m o d m ) a+b\equiv c\pmod m a + b ≡ c ( mod m ) ,则 a ≡ c − b ( m o d m ) a\equiv c-b\pmod m a ≡ c − b ( mod m ) .
若 a ≡ b ( m o d m ) a\equiv b\pmod m a ≡ b ( mod m ) ,则对任意整数 k k k ,有 k a ≡ k b ( m o d m ) ka\equiv kb\pmod m ka ≡ kb ( mod m ) .
若 a ≡ b ( m o d m ) a\equiv b\pmod m a ≡ b ( mod m ) ,则对 n ≥ 0 n\geq 0 n ≥ 0 ,有 a n ≡ b n ( m o d m ) a^n\equiv b^n\pmod m a n ≡ b n ( mod m ) .
若 a c ≡ b c ( m o d m c ) ac\equiv bc\pmod{mc} a c ≡ b c ( mod m c ) 且 c ≠ 0 c\neq 0 c = 0 ,则 a ≡ b ( m o d m ) a\equiv b\pmod m a ≡ b ( mod m ) .
若 a c ≡ b c ( m o d m ) ac\equiv bc\pmod m a c ≡ b c ( mod m ) ,且 c c c 和 m m m 互质,则 a ≡ b ( m o d m ) a\equiv b\pmod m a ≡ b ( mod m ) .
若 a c ≡ b c ( m o d m ) ac\equiv bc\pmod m a c ≡ b c ( mod m ) ,且 gcd ( c , m ) = d \gcd(c,m)=d g cd( c , m ) = d ,则 a ≡ b ( m o d m d ) a\equiv b\left(\bmod\dfrac m d\right) a ≡ b ( mod d m ) .
若 p p p 为质数,c ≢ 0 ( m o d p ) c\not\equiv 0\pmod p c ≡ 0 ( mod p ) ,而 a c ≡ b c ( m o d p ) ac\equiv bc\pmod p a c ≡ b c ( mod p ) ,则 a ≡ b ( m o d p ) a\equiv b\pmod p a ≡ b ( mod p ) .
设 p ( x ) p(x) p ( x ) 是整系数多项式,x x x 和 y y y 是整数变量,则由 x ≡ y ( m o d m ) x\equiv y\pmod m x ≡ y ( mod m ) 可得
p ( x ) ≡ p ( y ) ( m o d m ) p(x)\equiv p(y)\pmod m
p ( x ) ≡ p ( y ) ( mod m )
剩余系:
同余是一种等价关系,我们可以把所有整数按照模 m m m 同余的关系分为等价类,每一个等价类称为模 m m m 的一个剩余类(residue class) 。同一个剩余类中的数互相同余。
因为以 m m m 去除任意整数,可能得到的余数恰有 0 , 1 , ⋯ , m − 1 0,1,\cdots,m-1 0 , 1 , ⋯ , m − 1 这 m m m 个数,所以模 m m m 共有 m m m 个剩余类。
从模 m m m 的每个剩余类中任意取出一个数作为代表,得到 m m m 个数,例如 r 1 , r 2 , ⋯ , r m r_1,r_2,\cdots,r_m r 1 , r 2 , ⋯ , r m ,称这 m m m 个数形成一个完全剩余系(complete system of residues) 。
含有整数变量的同余式称作同余方程 ;诸如 a x ≡ b ( m o d m ) ax\equiv b\pmod m a x ≡ b ( mod m ) 这种形式的同余方程称作一次同余方程 ,类似地,a 2 x 2 + a 1 x ≡ b ( m o d m ) a_2x^2+a_1x\equiv b\pmod m a 2 x 2 + a 1 x ≡ b ( mod m ) 称作二次同余方程 。
一次同余方程解的个数:
若 gcd ( a , m ) = 1 \gcd(a,m)=1 g cd( a , m ) = 1 ,则 a x ≡ b ( m o d m ) ax\equiv b\pmod m a x ≡ b ( mod m ) 只有唯一解;
若 gcd ( a , m ) = d > 1 \gcd(a,m)=d>1 g cd( a , m ) = d > 1 ,则
d d d 可以整除 b b b ,则 a x ≡ b ( m o d m ) ax\equiv b\pmod m a x ≡ b ( mod m ) 有 d d d 个解;
令 α \alpha α 为 a d x ≡ b d ( m o d m d ) \dfrac a d x\equiv\dfrac b d\left(\bmod\dfrac m d\right) d a x ≡ d b ( mod d m ) 的解,则这 d d d 个解分别为
α , α + m d , α + 2 m d , ⋯ , α + ( d − 1 ) m d \alpha,\alpha+\frac m d,\alpha+\frac{2m}d,\cdots,\alpha+\frac{(d-1)m}d
α , α + d m , α + d 2 m , ⋯ , α + d ( d − 1 ) m
d d d 无法整除 b b b ,则 a x ≡ b ( m o d m ) ax\equiv b\pmod m a x ≡ b ( mod m ) 无解。
一次同余方程的解法:
法 1: 先使用辗转相除法,将互质的 a a a 与 m m m 的最大公因数 1 表示为 a a a 和 m m m 的倍数和的形式,即 1 = s a + t m 1=sa+tm 1 = s a + t m ,然后取 x = s b x=sb x = s b ,即可完成求解。
因为 a a a 和 m m m 互质,故存在 s , t s,t s , t 使得 s a + t m = 1 sa+tm=1 s a + t m = 1 ,于是有 s a b + t m b = b sab+tmb=b s ab + t mb = b ,若取模 m m m ,则有 s a b + t m b = b ( m o d m ) sab+tmb=b\pmod m s ab + t mb = b ( mod m ) .
取 x = s b x=sb x = s b ,则 s b sb s b 所在的剩余类中的数皆为解。
法 2: 利用同余的性质,使 x x x 的系数变为 1,即可完成求解。
例:解 103 x ≡ 57 ( m o d 211 ) 103x\equiv 57\pmod{211} 103 x ≡ 57 ( mod 211 ) .
解:因为 211 = 103 × 2 + 5 211=103\times 2+5 211 = 103 × 2 + 5 ,所以由同余的性质 7 可得
2 × 103 x ≡ 2 × 57 ( m o d 211 ) 2\times 103x\equiv 2\times 57\pmod{211}
2 × 103 x ≡ 2 × 57 ( mod 211 )
因为 211 x ≡ 0 ( m o d 211 ) 211x\equiv 0\pmod{211} 211 x ≡ 0 ( mod 211 ) ,所以由同余的性质 4 可得
211 x − 2 × 103 x ≡ 0 − 2 × 57 ( m o d 211 ) 211x-2\times 103x\equiv 0-2\times 57\pmod{211}
211 x − 2 × 103 x ≡ 0 − 2 × 57 ( mod 211 )
即
5 x ≡ − 114 ≡ 97 ( m o d 211 ) 5x\equiv-114\equiv97\pmod{211}
5 x ≡ − 114 ≡ 97 ( mod 211 )
又因为 211 = 42 × 5 + 1 211=42\times 5+1 211 = 42 × 5 + 1 ,所以由同余的性质 7 可得
42 × 5 x ≡ 42 × 97 ≡ 211 × 19 + 65 ≡ 65 ( m o d 211 ) 42\times 5x\equiv 42\times 97\equiv 211\times 19+65\equiv 65\pmod{211}
42 × 5 x ≡ 42 × 97 ≡ 211 × 19 + 65 ≡ 65 ( mod 211 )
再由同余的性质 5 可得
211 x − 42 × 5 x ≡ 0 − 65 ( m o d 211 ) 211x-42\times 5x\equiv 0-65\pmod{211}
211 x − 42 × 5 x ≡ 0 − 65 ( mod 211 )
即可求得 x ≡ − 65 ( m o d 211 ) x\equiv -65\pmod{211} x ≡ − 65 ( mod 211 ) .
代数运算与代数系统
代数运算的定义
设 S S S 是一个非空集合,称映射 f : S × S → S f : S \times S \rightarrow S f : S × S → S 为 S S S 的一个二元运算,即对 S S S 中任意两个元素 a , b a, b a , b ,可以确定 S S S 中另一个元素 f ( a , b ) = c f(a, b) = c f ( a , b ) = c ,常记为 a ∗ b = c a * b = c a ∗ b = c ,这体现了代数运算的封闭性 。
类似地,可以定义 S S S 的 n n n 元运算为 f : S n → S f : S_n \rightarrow S f : S n → S .
例:
加法和乘法是自然数集 N \N N 上的二元运算;减法和除法不是 N \N N 上的二元运算。
加法、减法和乘法是整数集 Z \Z Z 上的二元运算;除法不是 Z \Z Z 上的二元运算。
乘法、除法是非零实数集 R ∗ \R^* R ∗ 上的二元运算;加法和减法不是 R ∗ \R^* R ∗ 上的二元运算。
矩阵加法和乘法是 n n n 阶实矩阵集合上的二元运算。
设非空集合 S S S ,∩ \cap ∩ 和 ∪ \cup ∪ 是 S S S 的幂集 ρ ( S ) \rho(S) ρ ( S ) 上的二元运算。
∨ \vee ∨ 、∧ \wedge ∧ 、→ \rightarrow → 、↔ \leftrightarrow ↔ 是真值集合 0 , 1 { 0, 1 } 0 , 1 上的二元运算。
设非空集合 A A A ,M ( A ) M(A) M ( A ) 是 A → A A\rightarrow A A → A 的所有双射构成的集合,则映射的乘积是 M ( A ) M(A) M ( A ) 上的二元运算。
代数运算的性质
1. 交换律:
设 ∗ * ∗ 是集合 S S S 上的二元运算,如果对于 S S S 中任意两个元素 a , b a, b a , b ,都有等式
a ∗ b = b ∗ a a * b = b * a
a ∗ b = b ∗ a
成立,则称运算 ∗ * ∗ 满足交换律。
2. 结合律:
设 ∗ * ∗ 是集合 S S S 上的二元运算,如果对于 S S S 中任意三个元素 a , b , c a, b, c a , b , c ,都有等式
a ∗ b ∗ c = a ∗ ( b ∗ c ) a * b * c = a * (b * c)
a ∗ b ∗ c = a ∗ ( b ∗ c )
成立,则称运算 ∗ * ∗ 满足结合律。
3. 幂等律:
设 ∗ * ∗ 是集合 S S S 上的二元运算,如果对于 S S S 中任意元素 a a a ,都有等式
a ∗ a = a a * a = a
a ∗ a = a
成立,则称运算 ∗ * ∗ 满足幂等律,称 a a a 为关于运算 ∗ * ∗ 的幂等元。
此时,对于任意正整数 n n n ,满足 a n = a a^n = a a n = a .
4. 分配律:
设 ∗ * ∗ 和 + + + 是集合 S S S 上的二元运算,如果对于 S S S 中任意三个元素 a , b , c a, b, c a , b , c ,都有等式
a ∗ ( b + c ) = ( a ∗ b ) + ( a ∗ c ) ( b + c ) ∗ a = ( b ∗ a ) + ( c ∗ a ) a * (b + c) = (a * b) + (a * c)\\
(b + c) * a = (b * a) + (c * a)
a ∗ ( b + c ) = ( a ∗ b ) + ( a ∗ c ) ( b + c ) ∗ a = ( b ∗ a ) + ( c ∗ a )
成立,则称运算 ∗ * ∗ 对 + + + 满足分配律。
满足分配律的 ∗ * ∗ 未必满足交换律,两个等式不一定同时成立。
5. 吸收律:
设 ∗ * ∗ 和 + + + 是集合 S S S 上的二元运算,如果对于 S S S 中任意两个元素 a , b a, b a , b ,都有等式
a ∗ ( a + b ) = a a + ( a ∗ b ) = a a * (a + b) = a\\
a + (a * b) = a
a ∗ ( a + b ) = a a + ( a ∗ b ) = a
成立,则称运算 ∗ * ∗ 和 + + + 满足吸收律。
6. 消去律:
设 ∗ * ∗ 是集合 S S S 上的二元运算,如果对于 S S S 中任意三个元素 a , b , c a, b, c a , b , c ,满足
若 a ∗ b = a ∗ c a * b = a * c a ∗ b = a ∗ c ,则 b = c b = c b = c ;
若 b ∗ a = c ∗ a b * a = c * a b ∗ a = c ∗ a ,则 b = c b = c b = c .
则称运算 ∗ * ∗ 满足消去律。
例:
整数集 Z \Z Z 上的加法和乘法都满足交换律和结合律;乘法对加法满足分配律,但加法对乘法不满足分配律;减法既不满足交换律,也不满足结合律;它们都不满足幂等律和吸收律。
n n n 阶实矩阵集合上的加法满足交换律和结合律;乘法满足结合律,但不满足交换律;它们都不满足幂等律和吸收律。
设 ρ ( S ) \rho(S) ρ ( S ) 是非空集合 S S S 的幂集,则 ρ ( S ) \rho(S) ρ ( S ) 上的 ∩ \cap ∩ 和 ∪ \cup ∪ 满足交换律和结合律;∪ \cup ∪ 对 ∩ \cap ∩ 和 ∩ \cap ∩ 对 ∪ \cup ∪ 都满足分配律,它们也都满足幂等律和吸收律;∩ \cap ∩ 和 ∪ \cup ∪ 都不满足消去律。
代数系统的定义
设非空集合 S S S ,f 1 , ⋯ , f n f_1, \cdots, f_n f 1 , ⋯ , f n 是 S S S 上的代数运算,把 S S S 及其运算 f 1 , ⋯ , f n f_1, \cdots, f_n f 1 , ⋯ , f n 作为一个整体,称为代数系统(algebra system) ,记作 ( S , f 1 , ⋯ , f n ) (S, f_1, \cdots, f_n) ( S , f 1 , ⋯ , f n ) .
例:设 Z \Z Z 为整数集,Z 0 \Z_0 Z 0 为偶数集,N \N N 为自然数集,+ , ⋅ +, \cdot + , ⋅ 为数的加法和乘法,则 ( Z , + ) (\Z, +) ( Z , + ) ,( Z , ⋅ ) (\Z, \cdot) ( Z , ⋅ ) ,( Z , + , ⋅ ) (\Z, +, \cdot) ( Z , + , ⋅ ) ,( Z 0 , + ) (\Z_0, +) ( Z 0 , + ) ,( Z 0 , ⋅ ) (\Z_0, \cdot) ( Z 0 , ⋅ ) ,( Z 0 , + , ⋅ ) (\Z_0, +, \cdot) ( Z 0 , + , ⋅ ) ,( N , + ) (\N, +) ( N , + ) ,( N , ⋅ ) (\N, \cdot) ( N , ⋅ ) ,( N , + , ⋅ ) (\N, +, \cdot) ( N , + , ⋅ ) 都是代数系统。
零元: 设 ∗ * ∗ 是集合 S S S 上的二元代数运算,若 S S S 中存在元素 θ \theta θ ,使得对于 ∀ a ∈ S \forall a\in S ∀ a ∈ S ,都存在 a ∗ θ = θ a * \theta = \theta a ∗ θ = θ ,θ ∗ a = θ \theta * a = \theta θ ∗ a = θ ,则称 θ \theta θ 是 S S S 上关于运算 ∗ * ∗ 的零元。
例:设 ρ ( S ) \rho(S) ρ ( S ) 是非空集合 S S S 的幂集,∩ \cap ∩ 和 ∪ \cup ∪ 是 ρ ( S ) \rho(S) ρ ( S ) 上的交运算和并运算,则 ∅ \empty ∅ 是 ρ ( S ) \rho(S) ρ ( S ) 上关于 ∩ \cap ∩ 的零元,S S S 是 ρ ( S ) \rho(S) ρ ( S ) 上关于 ∪ \cup ∪ 的零元。
群(Group)
群是一个带有某种运算的集合,这个运算如何表示并不重要,可以是加法和乘法,也可以是其他的运算。在群论中通常将运算符号省略不写,并不失一般性地称群中的运算为乘法。乘法群中的单位元通常写作1 1 1 或 e e e ,逆元通常写作 a − 1 a^{-1} a − 1 ;加法群中的单位元通常写作 0 0 0 ,逆元通常写作 − a -a − a .
半群的定义
设非空集合 G G G ,若 ⋅ \cdot ⋅ 为 G G G 上的二元代数运算,且满足结合律,则称该代数系统 ( G , ⋅ ) (G, \cdot) ( G , ⋅ ) 为半群(semigroup) 。
例:
设 Z \Z Z 为整数集,+ , − , ⋅ +, -, \cdot + , − , ⋅ 为数的加法、减法和乘法,则 ( Z , + ) (\Z, +) ( Z , + ) ,( Z , ⋅ ) (\Z, \cdot) ( Z , ⋅ ) 都是半群,( Z , − ) (\Z, -) ( Z , − ) 不是半群。
设 ρ ( S ) \rho(S) ρ ( S ) 是非空集合 S S S 的幂集,∩ \cap ∩ 和 ∪ \cup ∪ 是 ρ ( S ) \rho(S) ρ ( S ) 上的交运算和并运算,则 ( ρ ( S ) , ∩ ) (\rho(S), \cap) ( ρ ( S ) , ∩ ) 和 ( ρ ( S ) , ∪ ) (\rho(S), \cup) ( ρ ( S ) , ∪ ) 都是半群。
含有单位元的半群称为单位半群 或独异点(monoid) 。
例:设 A A A 是一个非空集合,A A A^A A A 是 A A A 到 A A A 的所有映射组成的集合。证明 A A A^A A A 关于映射的乘积 “⋅ \cdot ⋅ ” 构成一个有单位半群。
证:
因为 A A A 非空,所以 A A A^A A A 非空。
运算满足封闭性和结合律:∀ f , g ∈ A A \forall f, g \in A^A ∀ f , g ∈ A A ,f ( g ( x ) ) = ( f ⋅ g ) ( x ) f(g(x)) = (f \cdot g)(x) f ( g ( x )) = ( f ⋅ g ) ( x ) 且 f ⋅ g ∈ A A f \cdot g \in A^A f ⋅ g ∈ A A .
存在单位元:恒等映射 I A ( x ) = x I_A(x) = x I A ( x ) = x ,f ⋅ I A = I A ⋅ f = f f \cdot I_A = I_A \cdot f = f f ⋅ I A = I A ⋅ f = f .
群的定义与性质
设 ( G , ⋅ ) (G, \cdot) ( G , ⋅ ) 为半群,如果满足下列条件,则称 ( G , ⋅ ) (G, \cdot) ( G , ⋅ ) 为群(group) :
存在单位元:G G G 中存在一个元素 e e e ,使得对于 G G G 中任意元素 a a a ,都存在 e ⋅ a = a ⋅ e = a e \cdot a = a \cdot e = a e ⋅ a = a ⋅ e = a ;
存在逆:对于 G G G 中任意元素 a a a ,都存在 G G G 中的元素 a − 1 a^{-1} a − 1 ,使得 a ⋅ a − 1 = a − 1 ⋅ a = e a \cdot a^{-1} = a^{-1} \cdot a = e a ⋅ a − 1 = a − 1 ⋅ a = e .
如果一个群包含的元素个数有限,则称其为有限群 ,否则称其为无限群 。
例:
设 Z \Z Z 为整数集,+ , ⋅ +, \cdot + , ⋅ 为数的加法和乘法,则 ( Z , + ) (\Z, +) ( Z , + ) 为整数加法群,( Z , ⋅ ) (\Z, \cdot) ( Z , ⋅ ) 除了 1 1 1 和 − 1 -1 − 1 以外的元素都没有逆,不是群。
设 ρ ( S ) \rho(S) ρ ( S ) 是非空集合 S S S 的幂集,∩ \cap ∩ 和 ∪ \cup ∪ 是 ρ ( S ) \rho(S) ρ ( S ) 上的交运算和并运算,则 ( ρ ( S ) , ∩ ) (\rho(S), \cap) ( ρ ( S ) , ∩ ) 除了 S S S 以外的元素都没有逆,( ρ ( S ) , ∪ ) (\rho(S), \cup) ( ρ ( S ) , ∪ ) 除了 ∅ \empty ∅ 以外的元素都没有逆,它们都不是群。
设 S = { 0 , 1 , 2 , ⋯ , n − 1 } S = \{ 0, 1, 2, \cdots, n - 1 \} S = { 0 , 1 , 2 , ⋯ , n − 1 } ,a , b a, b a , b 是 S S S 中任意元素,+ , − +, - + , − 为数的加法和减法,规定 S S S 上的运算 ⊕ \oplus ⊕ 为
a ⊕ b = { a + b , a + b < n a + b − n , a + b ≥ n a \oplus b = \begin{cases}
a + b, & a + b < n\\
a + b - n, & a + b \geq n
\end{cases} a ⊕ b = { a + b , a + b − n , a + b < n a + b ≥ n
则 ( S , ⊕ ) (S, \oplus) ( S , ⊕ ) 为群,称为模 n \bm{n} n 的整数加法群。
模 n n n 的整数加法群即所有模 n n n 同余类中的整数集合,通过加法运算而构成的群。
群的单边定义: 满足下列条件的半群 G G G 即可成为群:
G G G 中存在左单位元 e l e_l e l ,满足 ∀ a ∈ G \forall a \in G ∀ a ∈ G ,e l a = a {e_l}a = a e l a = a ;
G G G 任意元素存在左逆元,即 ∀ a ∈ G \forall a \in G ∀ a ∈ G ,∃ a − 1 ∈ G \exists a^{-1} \in G ∃ a − 1 ∈ G ,a − 1 ⋅ a = e l a^{-1} \cdot a = e_l a − 1 ⋅ a = e l .
对于右单位元和右逆元也同样成立,但对于左单位元和右逆元或右单位元和左逆元不成立。
证明:
先证 a ⋅ a − 1 = e l a \cdot a^{-1} = e_l a ⋅ a − 1 = e l :
a − 1 = e l ⋅ a − 1 = ( a − 1 ⋅ a ) ⋅ a − 1 a^{-1} = e_l \cdot a^{-1} = (a^{-1} \cdot a) \cdot a^{-1}
a − 1 = e l ⋅ a − 1 = ( a − 1 ⋅ a ) ⋅ a − 1
设 a − 1 a^{-1} a − 1 的左逆元为 b b b ,满足 b ⋅ a − 1 = e l b \cdot a^{-1} = e_l b ⋅ a − 1 = e l ,则
b ⋅ a − 1 = b ⋅ ( ( a − 1 ⋅ a ) ⋅ a − 1 ) = ( b ⋅ a − 1 ) ⋅ ( a ⋅ a − 1 ) = e l ⋅ ( a ⋅ a − 1 ) = a ⋅ a − 1 \begin{aligned}
b \cdot a^{-1} &= b \cdot ((a^{-1} \cdot a) \cdot a^{-1})\\
&= (b \cdot a^{-1}) \cdot (a \cdot a^{-1})\\
&= e_l \cdot (a \cdot a^{-1})\\
&= a \cdot a^{-1}
\end{aligned} b ⋅ a − 1 = b ⋅ (( a − 1 ⋅ a ) ⋅ a − 1 ) = ( b ⋅ a − 1 ) ⋅ ( a ⋅ a − 1 ) = e l ⋅ ( a ⋅ a − 1 ) = a ⋅ a − 1
再证 a ⋅ e l = a a \cdot e_l = a a ⋅ e l = a :
a ⋅ e l = a ⋅ ( a − 1 ⋅ a ) = ( a ⋅ a − ) ⋅ a = 1 ⋅ a = a \begin{aligned}
a \cdot e_l &= a \cdot (a^{-1} \cdot a)\\
&= (a \cdot a^{-}) \cdot a\\
&= 1 \cdot a = a
\end{aligned} a ⋅ e l = a ⋅ ( a − 1 ⋅ a ) = ( a ⋅ a − ) ⋅ a = 1 ⋅ a = a
例:设 ( G , ⋅ ) (G, \cdot) ( G , ⋅ ) 是一个群,u ∈ G u \in G u ∈ G ,定义 a ∗ b = a ⋅ u − 1 ⋅ b , ∀ a , b ∈ G a * b = a \cdot u^{-1} \cdot b, \ \forall a, b \in G a ∗ b = a ⋅ u − 1 ⋅ b , ∀ a , b ∈ G ,证明 ( G , ∗ ) (G, *) ( G , ∗ ) 是一个群。
证:
因为 u ∈ G u \in G u ∈ G ,所以 G G G 非空。
运算的封闭性:∀ a , b ∈ G \forall a, b \in G ∀ a , b ∈ G ,a ∗ b = a ⋅ u − 1 ⋅ b ∈ G a * b = a \cdot u^{-1} \cdot b \in G a ∗ b = a ⋅ u − 1 ⋅ b ∈ G .
运算的结合律:∀ a , b ∈ G \forall a, b \in G ∀ a , b ∈ G ,满足
( a ∗ b ) ∗ c = ( a ⋅ u − 1 ⋅ b ) ∗ c = a ⋅ u − 1 ⋅ b ⋅ u − 1 ⋅ c a ∗ ( b ∗ c ) = a ∗ ( b ⋅ u − 1 ⋅ c ) = a ⋅ u − 1 ⋅ b ⋅ u − 1 ⋅ c (a * b) * c = (a \cdot u^{-1} \cdot b) * c = a \cdot u^{-1} \cdot b \cdot u^{-1} \cdot c\\
a * (b * c) = a * (b \cdot u^{-1} \cdot c) = a \cdot u^{-1} \cdot b \cdot u^{-1} \cdot c ( a ∗ b ) ∗ c = ( a ⋅ u − 1 ⋅ b ) ∗ c = a ⋅ u − 1 ⋅ b ⋅ u − 1 ⋅ c a ∗ ( b ∗ c ) = a ∗ ( b ⋅ u − 1 ⋅ c ) = a ⋅ u − 1 ⋅ b ⋅ u − 1 ⋅ c
存在左单位元:∀ a ∈ G \forall a \in G ∀ a ∈ G ,有 u ∈ G u \in G u ∈ G ,使得 u ∗ a = u ⋅ u − 1 ⋅ a = a u * a = u \cdot u^{-1} \cdot a = a u ∗ a = u ⋅ u − 1 ⋅ a = a ,单位元 e = u e = u e = u .
存在左逆元:∀ a ∈ G \forall a \in G ∀ a ∈ G ,有 ( u ⋅ a − 1 ⋅ u ) ∈ G (u \cdot a^{-1} \cdot u) \in G ( u ⋅ a − 1 ⋅ u ) ∈ G ,使得
( u ⋅ a − 1 ⋅ u ) ∗ a = ( u ⋅ a − 1 ⋅ u ) ⋅ u − 1 ⋅ a = u (u \cdot a^{-1} \cdot u) * a = (u \cdot a^{-1} \cdot u) \cdot u^{-1} \cdot a = u
( u ⋅ a − 1 ⋅ u ) ∗ a = ( u ⋅ a − 1 ⋅ u ) ⋅ u − 1 ⋅ a = u
群的可除条件: 对任意 a , b ∈ G a, b \in G a , b ∈ G ,满足下列可除条件的半群 G G G 即可成为群:
存在 x ∈ G x \in G x ∈ G ,使得 x ⋅ a = b x \cdot a = b x ⋅ a = b ;
存在 y ∈ G y \in G y ∈ G ,使得 a ⋅ y = b a \cdot y = b a ⋅ y = b .
证明:
在任意群中,取 x = b ⋅ a − 1 , y = a − 1 ⋅ b x = b \cdot a^{-1}, y = a^{-1} \cdot b x = b ⋅ a − 1 , y = a − 1 ⋅ b ,即可得 x ⋅ a = b , a ⋅ y = b x \cdot a = b, a \cdot y = b x ⋅ a = b , a ⋅ y = b ,所以在任意群中可除条件都成立。
任取 c ∈ G c \in G c ∈ G ,令 e e e 为满足 x ⋅ c = c x \cdot c = c x ⋅ c = c 的 x x x ,即 e ⋅ c = c e \cdot c = c e ⋅ c = c ;对于任意 a ∈ G a \in G a ∈ G ,存在 y y y 使得 c ⋅ y = a c \cdot y = a c ⋅ y = a ,故
e ⋅ a = e ⋅ ( c ⋅ y ) = ( e ⋅ c ) ⋅ y = c ⋅ y = a e \cdot a = e \cdot (c \cdot y) = (e \cdot c) \cdot y = c \cdot y = a
e ⋅ a = e ⋅ ( c ⋅ y ) = ( e ⋅ c ) ⋅ y = c ⋅ y = a
所以 G G G 中存在左单位元 e e e .
令 a − 1 a^{-1} a − 1 为满足 x ⋅ a = e x \cdot a = e x ⋅ a = e 的 x x x ,即 a − 1 ⋅ a = e a^{-1} \cdot a = e a − 1 ⋅ a = e ,则 G G G 中任意元素存在左逆。
再由群的单边定义可得 G G G 为群。
定理: 单位元是群中唯一的幂等元。
证明:设 ( G , ⋅ ) (G, \cdot) ( G , ⋅ ) 为群,其单位元为 e e e ,显然 e e e 是幂等元;设 x x x 是 G G G 中的幂等元,即 x ⋅ x = x x \cdot x = x x ⋅ x = x ,则
x = 1 ⋅ x = ( x − 1 ⋅ x ) ⋅ x = x − 1 ⋅ ( x ⋅ x ) = x − 1 ⋅ x = e x = 1 \cdot x = (x^{-1} \cdot x) \cdot x = x^{-1} \cdot (x \cdot x) = x^{-1} \cdot x = e
x = 1 ⋅ x = ( x − 1 ⋅ x ) ⋅ x = x − 1 ⋅ ( x ⋅ x ) = x − 1 ⋅ x = e
定理: 群中无零元。
证明:设 ( G , ⋅ ) (G, \cdot) ( G , ⋅ ) 为群,其单位元为 e e e .
(1)当 ∣ G ∣ = 1 |G| = 1 ∣ G ∣ = 1 时,将其唯一元素视为单位元,无零元。
(2)当 ∣ G ∣ > 1 |G| > 1 ∣ G ∣ > 1 时,使用反证法:
假设 θ = e \theta = e θ = e ,任取 G G G 中元素 x ≠ θ x \neq \theta x = θ ,则 x = e ⋅ x = θ ⋅ x = θ x = e \cdot x = \theta \cdot x = \theta x = e ⋅ x = θ ⋅ x = θ ,产生矛盾,所以 θ ≠ e \theta \neq e θ = e ;
假设 ( G , ⋅ ) (G, \cdot) ( G , ⋅ ) 有零元 θ ≠ e \theta \neq e θ = e ,则对 ∀ x ∈ G \forall x \in G ∀ x ∈ G ,都有 x ⋅ θ = θ ⋅ x = θ ≠ e x \cdot \theta = \theta \cdot x = \theta \neq e x ⋅ θ = θ ⋅ x = θ = e ,即不存在 x ∈ G x \in G x ∈ G ,使得 x ⋅ θ = θ ⋅ x = e x \cdot \theta = \theta \cdot x = e x ⋅ θ = θ ⋅ x = e ,即 θ \theta θ 不存在逆元素,与 G G G 是群产生矛盾。
综上所述,G G G 中不存在零元。
定理: 群中消去律一定成立。
证明:设 ( G , ⋅ ) (G, \cdot) ( G , ⋅ ) 为群,其单位元为 e e e ,对于 G G G 中任意三个元素 a , b , c a, b, c a , b , c :
(1)若 a ⋅ b = a ⋅ c a \cdot b = a \cdot c a ⋅ b = a ⋅ c ,则
a − 1 ⋅ ( a ⋅ b ) = a − 1 ⋅ ( a ⋅ c ) ( a − 1 ⋅ a ) ⋅ b = ( a − 1 ⋅ a ) ⋅ c e ⋅ b = e ⋅ c b = c \begin{aligned}
a^{-1} \cdot (a \cdot b) &= a^{-1} \cdot (a \cdot c)\\
(a^{-1} \cdot a) \cdot b &= (a^{-1} \cdot a) \cdot c\\
e \cdot b &= e \cdot c\\
b &= c
\end{aligned} a − 1 ⋅ ( a ⋅ b ) ( a − 1 ⋅ a ) ⋅ b e ⋅ b b = a − 1 ⋅ ( a ⋅ c ) = ( a − 1 ⋅ a ) ⋅ c = e ⋅ c = c
(2)同理可证:若 b ⋅ a = c ⋅ a b \cdot a = c \cdot a b ⋅ a = c ⋅ a ,则 b = c b = c b = c .
定理: 群的单位元 e e e 是唯一的,群中任意元素的逆也是唯一的。
结论:
( a − 1 ) − 1 = a (a^{-1})^{-1} = a ( a − 1 ) − 1 = a
( a ⋅ b ) − 1 = b − 1 ⋅ a − 1 (a \cdot b)^{-1} = b^{-1} \cdot a^{-1} ( a ⋅ b ) − 1 = b − 1 ⋅ a − 1
e − 1 = e e^{-1} = e e − 1 = e
定理: 我们规定群中任意元素 a 0 = e a^0 = e a 0 = e ,a − n = ( a n ) − e a^{-n} = (a^n)^{-e} a − n = ( a n ) − e ,则对于任意整数 m , n m, n m , n ,有
第一指数律 a m ⋅ a n = a m + n a^m \cdot a^n = a^{m + n} a m ⋅ a n = a m + n 成立;
第二指数律 ( a m ) n = a m n (a^m)^n = a^{mn} ( a m ) n = a mn 成立;
第三指数律 ( a ⋅ b ) n = a n ⋅ b n (a \cdot b)^n = a^n \cdot b^n ( a ⋅ b ) n = a n ⋅ b n 一般不成立。
例:证明在偶数元的有限群中,方程 x 2 = 1 x^2 = 1 x 2 = 1 有偶数个解。
证:方程 x 2 = 1 ⟺ x − 1 = x x^2 = 1 \iff x^{-1} = x x 2 = 1 ⟺ x − 1 = x ,因为群中任意元素的逆唯一,可知 x x x 与 x − 1 x^{-1} x − 1 必成对出现,所以不满足 x − 1 = x x^{-1} = x x − 1 = x 的元素个数为偶数。又因为 G G G 是偶数元群,所以 G G G 中满足方程 x 2 = 1 x^2 = 1 x 2 = 1 的解有偶数个。
阿贝尔群
若群 ( G , ⋅ ) (G, \cdot) ( G , ⋅ ) 的运算 ⋅ \cdot ⋅ 符合交换律,则称 ( G , ⋅ ) (G, \cdot) ( G , ⋅ ) 为阿贝尔群(Abelian group)或 交换群 。在阿贝尔群 ( G , ⋅ ) (G, \cdot) ( G , ⋅ ) 中,可以任意交换用 ⋅ \cdot ⋅ 连接的因子的次序进行求值。
一元群、二元群和三元群都是唯一的,且都是阿贝尔群。
例:
( Z , + ) , ( Q , + ) , ( R , + ) , ( C , + ) (\Z, +), (\mathbb{Q}, +), (\R, +), (\mathbb{C}, +) ( Z , + ) , ( Q , + ) , ( R , + ) , ( C , + ) 都是无限阿贝尔群。
( Q ∗ , ⋅ ) , ( R ∗ , ⋅ ) , ( C ∗ , ⋅ ) (\mathbb{Q}^*, \cdot), (\R^*, \cdot), (\mathbb{C}^*, \cdot) ( Q ∗ , ⋅ ) , ( R ∗ , ⋅ ) , ( C ∗ , ⋅ ) 都是无限阿贝尔群。
实数域上所有 n n n 阶非奇异矩阵的集合在矩阵的乘法下不是阿贝尔群。
定理: 设 ( G , ⋅ ) (G, \cdot) ( G , ⋅ ) 是一个群,则 ( G , ⋅ ) (G, \cdot) ( G , ⋅ ) 是阿贝尔群的充要条件是对任意 a , b ∈ G a, b \in G a , b ∈ G ,有 ( a ⋅ b ) 2 = a 2 ⋅ b 2 (a \cdot b)^2 = a^2 \cdot b^2 ( a ⋅ b ) 2 = a 2 ⋅ b 2 .
证明:
先证必要性:若 ( G , ⋅ ) (G, \cdot) ( G , ⋅ ) 为阿贝尔群,即对任意 a , b ∈ G a, b \in G a , b ∈ G ,都满足 a ⋅ b = b ⋅ a a \cdot b = b \cdot a a ⋅ b = b ⋅ a ,所以
( a ⋅ b ) 2 = ( a ⋅ b ) ⋅ ( a ⋅ b ) = a ⋅ ( b ⋅ a ) ⋅ b = a ⋅ ( a ⋅ b ) ⋅ b = ( a ⋅ a ) ⋅ ( b ⋅ b ) = a 2 ⋅ b 2 \begin{aligned}
(a \cdot b)^2 &= (a \cdot b) \cdot (a \cdot b)\\
&= a \cdot (b \cdot a) \cdot b\\
&= a \cdot (a \cdot b) \cdot b\\
&= (a \cdot a) \cdot (b \cdot b)\\
&= a^2 \cdot b^2
\end{aligned} ( a ⋅ b ) 2 = ( a ⋅ b ) ⋅ ( a ⋅ b ) = a ⋅ ( b ⋅ a ) ⋅ b = a ⋅ ( a ⋅ b ) ⋅ b = ( a ⋅ a ) ⋅ ( b ⋅ b ) = a 2 ⋅ b 2
再证充分性:对任意 a , b ∈ G a, b \in G a , b ∈ G ,由 ( a ⋅ b ) 2 = a 2 ⋅ b 2 (a \cdot b)^2 = a^2 \cdot b^2 ( a ⋅ b ) 2 = a 2 ⋅ b 2 ,可得
a − 1 ⋅ ( a ⋅ b ) ⋅ ( a ⋅ b ) ⋅ b − 1 = a − 1 ⋅ ( a ⋅ a ) ⋅ ( b ⋅ b ) ⋅ b − 1 a^{-1} \cdot (a \cdot b) \cdot (a \cdot b) \cdot b^{-1} = a^{-1} \cdot (a \cdot a) \cdot (b \cdot b) \cdot b^{-1}
a − 1 ⋅ ( a ⋅ b ) ⋅ ( a ⋅ b ) ⋅ b − 1 = a − 1 ⋅ ( a ⋅ a ) ⋅ ( b ⋅ b ) ⋅ b − 1
所以 b ⋅ a = a ⋅ b b \cdot a = a \cdot b b ⋅ a = a ⋅ b ,由此可得,( G , ⋅ ) (G, \cdot) ( G , ⋅ ) 为阿贝尔群。
定理: 阿贝尔群中的元素满足第三指数律 ( a ⋅ b ) n = a n ⋅ b n (a \cdot b)^n = a^n \cdot b^n ( a ⋅ b ) n = a n ⋅ b n (n n n 为任意整数)。
永远假定加法群 ( G , + ) (G, +) ( G , + ) 是阿贝尔群,加法群中的三个指数定律如下:
( m + n ) a = m a + n a (m + n)a = ma + na ( m + n ) a = ma + na
m ( n a ) = ( m n ) a m(na) = (mn)a m ( na ) = ( mn ) a
n ( a + b ) = n a + n b n(a + b) = na + nb n ( a + b ) = na + nb
例:设 ( G , ⋅ ) (G, \cdot) ( G , ⋅ ) 是一个群,若群 G G G 的每一个元素都满足 x 2 = 1 x^2 = 1 x 2 = 1 ,证明 G G G 是阿贝尔群。
证:对 ∀ x ∈ G \forall x \in G ∀ x ∈ G ,由 x 2 = 1 x^2 = 1 x 2 = 1 可得 x − 1 = x x^{-1} = x x − 1 = x ,因此,对 ∀ a , b ∈ G \forall a, b \in G ∀ a , b ∈ G ,有
a ⋅ b = ( a ⋅ b ) − 1 = b − 1 ⋅ a − 1 = b ⋅ a a \cdot b = (a \cdot b)^{-1} = b^{-1} \cdot a^{-1} = b \cdot a
a ⋅ b = ( a ⋅ b ) − 1 = b − 1 ⋅ a − 1 = b ⋅ a
对称群与置换群
设 S S S 是一个非空的有限集合,S S S 到自身的一一映射(双射)称为置换(permutate) ,一般用 σ \sigma σ 来表示。
设 S = { a 1 , a 2 , ⋯ , a n } S = \{ a_1, a_2, \cdots, a_n \} S = { a 1 , a 2 , ⋯ , a n } ,则 S S S 的置换 σ \sigma σ 可以简记为
σ = ( a 1 a 2 ⋯ a n σ ( a 1 ) σ ( a 2 ) ⋯ σ ( a n ) ) \sigma = \begin{pmatrix}
a_1 & a_2 & \cdots & a_n \\
\sigma(a_1) & \sigma(a_2) & \cdots & \sigma(a_n)
\end{pmatrix} σ = ( a 1 σ ( a 1 ) a 2 σ ( a 2 ) ⋯ ⋯ a n σ ( a n ) )
S S S 上的置换称为 n n n 元置换,共有 n ! n! n ! 个,所有置换构成集合 S n S_n S n ;若 σ ( a i ) = a i , i = 1 , 2 , ⋯ , n \sigma(a_i) = a_i,\ i = 1, 2, \cdots, n σ ( a i ) = a i , i = 1 , 2 , ⋯ , n ,则称 σ \sigma σ 为 n n n 元恒等置换。
置换的乘法: 对 S S S 中任意元素 a a a 及 S S S 的任意两个置换 σ , τ \sigma, \tau σ , τ ,有
σ τ ( a ) = σ ( τ ( a ) ) \sigma\tau(a) = \sigma(\tau(a))
σ τ ( a ) = σ ( τ ( a ))
置换的乘法满足结合律:
( σ τ ) ρ = σ ( τ ρ ) (\sigma\tau)\rho = \sigma(\tau\rho)
( σ τ ) ρ = σ ( τ ρ )
n n n 元恒等置换是 S n S_n S n 中的单位元素,记作 σ 0 \sigma_0 σ 0 ,满足
σ 0 τ = τ σ 0 \sigma_0\tau = \tau\sigma_0
σ 0 τ = τ σ 0
每个 n n n 元置换在 S n S_n S n 中都存在逆元素:
σ = ( a 1 a 2 ⋯ a n σ ( a 1 ) σ ( a 2 ) ⋯ σ ( a n ) ) − 1 = ( σ ( a 1 ) σ ( a 2 ) ⋯ σ ( a n ) a 1 a 2 ⋯ a n ) \sigma = \begin{pmatrix}
a_1 & a_2 & \cdots & a_n \\
\sigma(a_1) & \sigma(a_2) & \cdots & \sigma(a_n)
\end{pmatrix}^{-1} = \begin{pmatrix}
\sigma(a_1) & \sigma(a_2) & \cdots & \sigma(a_n) \\
a_1 & a_2 & \cdots & a_n
\end{pmatrix} σ = ( a 1 σ ( a 1 ) a 2 σ ( a 2 ) ⋯ ⋯ a n σ ( a n ) ) − 1 = ( σ ( a 1 ) a 1 σ ( a 2 ) a 2 ⋯ ⋯ σ ( a n ) a n )
对称群(symmetric group): 所有 n n n 元置换构成的集合 S n S_n S n 对置换的乘法构成一个群,称为 n \bm{n} n 次对称群 ,它的任一子群称为 n \bm{n} n 次置换群 。
当 n ≤ 2 n \leq 2 n ≤ 2 时,n n n 次对称群为阿贝尔群,当 n ≥ 3 n \geq 3 n ≥ 3 时则不是。
置换的轮换表示: 设 σ \sigma σ 是 S S S 的置换,若可以取到 S S S 的元素 a 1 , a 2 , ⋯ , a r a_1, a_2, \cdots, a_r a 1 , a 2 , ⋯ , a r ,使得
σ ( a 1 ) = a 2 , σ ( a 2 ) = a 3 , ⋯ , σ ( a r − 1 ) = a r , σ ( a r ) = a 1 \sigma(a_1) = a_2,\ \sigma(a_2) = a_3,\ \cdots,\ \sigma(a_{r - 1}) = a_r,\ \sigma(a_r) = a_1
σ ( a 1 ) = a 2 , σ ( a 2 ) = a 3 , ⋯ , σ ( a r − 1 ) = a r , σ ( a r ) = a 1
并且 σ \sigma σ 不会改变 S S S 的其余元素,则称 σ \sigma σ 为 S S S 的一个轮换 ,又称循环置换,记作 ( a 1 a 2 ⋯ a r ) (a_1\ a_2\ \cdots\ a_r) ( a 1 a 2 ⋯ a r ) .
在上述轮换中将 a 1 , a 2 , ⋯ , a r a_1, a_2, \cdots, a_r a 1 , a 2 , ⋯ , a r 中的任意元素 a i a_i a i 排在首位是等价的,因此也可以改写为 ( a i a i + 1 ⋯ a r a 1 ⋯ a i − 1 ) (a_i\ a_{i + 1}\ \cdots\ a_r\ a_1\ \cdots\ a_{i - 1}) ( a i a i + 1 ⋯ a r a 1 ⋯ a i − 1 ) .
轮换的逆满足
( a 1 a 2 ⋯ a r ) − 1 = ( a r ⋯ a 2 a 1 ) (a_1\ a_2\ \cdots\ a_r)^{-1} = (a_r\ \cdots\ a_2\ a_1)
( a 1 a 2 ⋯ a r ) − 1 = ( a r ⋯ a 2 a 1 )
如果对于 S S S 的两个轮换 σ = ( a 1 a 2 ⋯ a r ) \sigma = (a_1\ a_2\ \cdots\ a_r) σ = ( a 1 a 2 ⋯ a r ) 和 τ = ( b 1 b 2 ⋯ b r ) \tau = (b_1\ b_2\ \cdots\ b_r) τ = ( b 1 b 2 ⋯ b r ) ,满足 a 1 , a 2 , ⋯ , a r a_1, a_2, \cdots, a_r a 1 , a 2 , ⋯ , a r 和 b 1 , b 2 , ⋯ , b r b_1, b_2, \cdots, b_r b 1 , b 2 , ⋯ , b r 都不相同(即 { a 1 , a 2 , ⋯ , a r } ∩ { b 1 , b 2 , ⋯ , b r } = ∅ \{ a_1, a_2, \cdots, a_r \} \cap \{ b_1, b_2, \cdots, b_r \} = \empty { a 1 , a 2 , ⋯ , a r } ∩ { b 1 , b 2 , ⋯ , b r } = ∅ ),则称这两个轮换不相交 或不相杂 。
若轮换 σ \sigma σ 和 τ \tau τ 不相交,则 σ τ = τ σ \sigma\tau = \tau\sigma σ τ = τ σ .
任意置换 σ \sigma σ 恰有唯一方法写成不相交轮换的乘积(不考虑乘积的顺序),这种方法称为置换的轮换表示法 。
例:
( 1 2 3 4 5 6 7 8 3 1 5 4 2 8 7 6 ) = ( 1 3 5 2 ) ( 4 ) ( 6 8 ) ( 7 ) = ( 3 5 2 1 ) ( 7 ) ( 8 6 ) ( 4 ) \begin{pmatrix}
1 & 2 & 3 & 4 & 5 & 6 & 7 & 8 \\
3 & 1 & 5 & 4 & 2 & 8 & 7 & 6
\end{pmatrix}\\
= (1\ 3\ 5\ 2)(4)(6\ 8)(7)
= (3\ 5\ 2\ 1)(7)(8\ 6)(4) ( 1 3 2 1 3 5 4 4 5 2 6 8 7 7 8 6 ) = ( 1 3 5 2 ) ( 4 ) ( 6 8 ) ( 7 ) = ( 3 5 2 1 ) ( 7 ) ( 8 6 ) ( 4 )
对换: 长度(元素个数)为 2 的轮换称为对换,任意轮换可以写成对换的乘积,该写法不唯一:
( a 1 a 2 ⋯ a r ) = ( a 1 a r ) ( a 1 a r − 1 ) ⋯ ( a 1 a 3 ) ( a 1 a 2 ) (a_1\ a_2\ \cdots\ a_r) = (a_1\ a_r)(a_1\ a_{r - 1})\cdots(a_1\ a_3)(a_1\ a_2)
( a 1 a 2 ⋯ a r ) = ( a 1 a r ) ( a 1 a r − 1 ) ⋯ ( a 1 a 3 ) ( a 1 a 2 )
置换的奇偶性: 设 n n n 元置换 σ \sigma σ 可以表示为 k k k 个不相交轮换的乘积,其长度分别为 r 1 , r 2 , ⋯ , r k r_1, r_2, \cdots, r_k r 1 , r 2 , ⋯ , r k ,若
∑ j = 1 k ( r j − 1 ) = n − k \sum_{j = 1}^k (r_j - 1) = n - k
j = 1 ∑ k ( r j − 1 ) = n − k
为奇数 / 偶数,则称 σ \sigma σ 为奇置换 / 偶置换。
由于每个长度为 r r r 的轮换都可以写成 r − 1 r - 1 r − 1 的对换的乘积,所以 σ \sigma σ 可以写成 ∑ j = 1 k ( r j − 1 ) = n − k \sum\limits_{j = 1}^k (r_j - 1) = n - k j = 1 ∑ k ( r j − 1 ) = n − k 个对换的乘积。
奇置换只能分解为奇数个对换的乘积,偶置换只能分解为偶数个对换的乘积。
定理: 设 S S S 的元素个数为 n ( n > 1 ) n\ (n > 1) n ( n > 1 ) ,则 S n S_n S n 的所有 n n n 元置换中,奇置换和偶置换的个数相同,且都为 n ! 2 \dfrac{n!}{2} 2 n ! .
交代群: n n n 次对称群 S n S_n S n 中的所有偶置换构成的有 n ! 2 \dfrac{n!}{2} 2 n ! 个元素的群,记作 A n A_n A n 。
例:计算 ( 2 5 4 ) ( 1 2 4 ) ( 3 6 5 ) (2\ 5\ 4)(1\ 2\ 4)(3\ 6\ 5) ( 2 5 4 ) ( 1 2 4 ) ( 3 6 5 ) ,并将结果表示为不相交轮换的乘积形式,并指出其奇偶性。
解:
( 2 5 4 ) ( 1 2 4 ) ( 3 6 5 ) = ( 1 5 3 6 4 ) = ( 1 5 3 6 4 ) ( 2 ) (2\ 5\ 4)(1\ 2\ 4)(3\ 6\ 5) = (1\ 5\ 3\ 6\ 4) = (1\ 5\ 3\ 6\ 4)(2)
( 2 5 4 ) ( 1 2 4 ) ( 3 6 5 ) = ( 1 5 3 6 4 ) = ( 1 5 3 6 4 ) ( 2 )
因为 n − k = 5 − 1 = 4 n - k = 5 - 1 = 4 n − k = 5 − 1 = 4 是偶数,所以该置换是偶置换。
子群的定义与判定
设 ( G , ⋅ ) (G, \cdot) ( G , ⋅ ) 是一个群,如果存在 H ⊆ G H \subseteq G H ⊆ G ,且 ( H , ⋅ ) (H, \cdot) ( H , ⋅ ) 仍为群,则称 ( H , ⋅ ) (H, \cdot) ( H , ⋅ ) 为 ( G , ⋅ ) (G, \cdot) ( G , ⋅ ) 的子群(subgroup) 。
如果子群 H ⊂ G H \subset G H ⊂ G ,则称其为 ( G , ⋅ ) (G, \cdot) ( G , ⋅ ) 的真子群 。
任意群 G G G 的两个平凡子群为:
由其单位元素构成的子群,称为 G G G 的单位子群;
G G G 自身。
例:
对于任意整数 k k k ,( k Z , + ) (k\Z, +) ( k Z , + ) 是整数加法群 ( Z , + ) (\Z, +) ( Z , + ) 的一个子群。
( C , + ) (\mathbb{C}, +) ( C , + ) 的真子群有 ( R , + ) (\R, +) ( R , + ) ,( Q , + ) (\mathbb{Q}, +) ( Q , + ) 和 ( Z , + ) (\Z, +) ( Z , + ) .
( C ∗ , ⋅ ) (\mathbb{C}^{*}, \cdot) ( C ∗ , ⋅ ) 的真子群有 ( R ∗ , ⋅ ) (\R^{*}, \cdot) ( R ∗ , ⋅ ) 和 ( Q ∗ , ⋅ ) (\mathbb{Q}^{*}, \cdot) ( Q ∗ , ⋅ ) .
行列式等于 1 1 1 的所有 n n n 阶矩阵可以构成实数域上所有 n n n 阶非奇异矩阵的乘法群的一个真子群。
对于任意 n > 1 n > 1 n > 1 ,n n n 次交代群是 n n n 次对称群的一个真子群。
子群的判定定理一: 群 G G G 的一个非空子集 H H H 是 G G G 的子群的充要条件是:
若 a ∈ H , b ∈ H a \in H, b \in H a ∈ H , b ∈ H ,则 a ⋅ b ∈ H a \cdot b \in H a ⋅ b ∈ H ;
若 a ∈ H a \in H a ∈ H ,则 a − 1 ∈ H a^{-1} \in H a − 1 ∈ H .
子群 H H H 与群 G G G 有以下关系:
H H H 的单位元就是 G G G 的单位元;
H H H 中任意元素 a a a 在 H H H 中的逆元和 a a a 在 G G G 中的逆元相同。
子群的判定定理二: 群 G G G 的一个非空子集 H H H 是 G G G 的子群的充要条件是:若 a ∈ H , b ∈ H a \in H, b \in H a ∈ H , b ∈ H ,则 a ⋅ b − 1 ∈ H a \cdot b^{-1} \in H a ⋅ b − 1 ∈ H .
结论: 群 G G G 的任意多个子群的交仍然是 G G G 的子群。
子群的判定定理三: 群 G G G 的一个有限非空子集 H H H 是 G G G 的子群的充要条件是 H H H 对 G G G 的运算是封闭的,即若 a ∈ H , b ∈ H a \in H, b \in H a ∈ H , b ∈ H ,则 a b ∈ H ab \in H ab ∈ H .
如果 ( G , ⋅ ) (G, \cdot) ( G , ⋅ ) 是有限群,则对 G G G 的任意非空子集 H H H ,只要运算 ⋅ \cdot ⋅ 封闭,( H , ⋅ ) (H, \cdot) ( H , ⋅ ) 就是 ( G , ⋅ ) (G, \cdot) ( G , ⋅ ) 的子群。
循环群与元素的阶
设 a a a 是群 G G G 的一个元素,a a a 的所有幂构成的集合 { a n ∣ n ∈ Z } \{ a^n \mid n \in \Z \} { a n ∣ n ∈ Z } ,可以形成 G G G 的一个子群,称为由 a a a 生成的循环子群 ,也可简称为循环群 ,记作 ⟨ a ⟩ \langle a \rangle ⟨ a ⟩ ,并称 a a a 为该循环子群的生成元 。
证明:因为 a 0 = e ∈ ⟨ a ⟩ a^0 = e \in \langle a \rangle a 0 = e ∈ ⟨ a ⟩ ,所以 ⟨ a ⟩ \langle a \rangle ⟨ a ⟩ 为非空集合。任取 ⟨ a ⟩ \langle a \rangle ⟨ a ⟩ 中两元素 a m , a n a^m, a^n a m , a n ,有
a m ( a n ) − 1 = a m a − n = a m − n ∈ ⟨ a ⟩ a^m(a^n)^{-1} = a^{m}a^{-n} = a^{m - n} \in \langle a \rangle
a m ( a n ) − 1 = a m a − n = a m − n ∈ ⟨ a ⟩
由子群的判定定理二,可证得 ⟨ a ⟩ \langle a \rangle ⟨ a ⟩ 为 G G G 的子群。
若存在 a ∈ G a \in G a ∈ G ,使得 G = ⟨ a ⟩ G = \langle a \rangle G = ⟨ a ⟩ ,即 G G G 中的每一个元素都可以表示为 a a a 的幂,则称 G G G 为一个循环群。
例:
整数加法群 ( Z , + ) (\Z, +) ( Z , + ) 是由 1 1 1 生成的循环群,( n Z , + ) (n\Z, +) ( n Z , + ) 是由 n n n 生成的循环群。
设 G G G 为 4 4 4 次对称群,则由轮换 ( 1 2 ) (1\ 2) ( 1 2 ) 生成的循环群为 { I , ( 1 2 ) } \{ I, (1\ 2) \} { I , ( 1 2 )} .
设非零复数乘法群 ( C ∗ , ⋅ ) (\mathbb{C}^*, \cdot) ( C ∗ , ⋅ ) ,则 H 1 = { 1 , − 1 , i , − i } H_1 = \{ 1, -1, i, -i \} H 1 = { 1 , − 1 , i , − i } 是由 i i i 生成的循环群,H 2 = { 1 , − 1 } H_2 = \{ 1, -1 \} H 2 = { 1 , − 1 } 是由 − 1 -1 − 1 生成的循环群,H 3 = { ⋯ , 2 − 2 , 2 − 1 , 2 0 , 2 , 2 2 } H_3 = \{ \cdots, 2^{-2}, 2^{-1}, 2^0, 2, 2^2 \} H 3 = { ⋯ , 2 − 2 , 2 − 1 , 2 0 , 2 , 2 2 } 是由 2 2 2 生成的循环群。
定理 1: 循环群的子群仍为循环群。
定理 2: 每个循环群都是阿贝尔群。
证明:设 ( G , ⋅ ) (G, \cdot) ( G , ⋅ ) 为循环群,g g g 为其生成元,则对任意 a , b ∈ G a, b \in G a , b ∈ G ,有
a = g r , b = g s a ⋅ b = g r ⋅ g s = g r + s = g s ⋅ g r = b ⋅ a a = g^r,\quad b = g^s\\
a \cdot b = g^r \cdot g^s = g^{r + s} = g^s \cdot g^r = b \cdot a a = g r , b = g s a ⋅ b = g r ⋅ g s = g r + s = g s ⋅ g r = b ⋅ a
可证得 G G G 为阿贝尔群。
元素的阶(周期): 设 a a a 是乘法群 G G G 中的一个元素,使得 a n = e a^n = e a n = e 成立的最小正整数 n n n 称为 a a a 的阶,记作 ∣ a ∣ |a| ∣ a ∣ ;若不存在这样的 n n n ,则称 a a a 的阶为无穷大,记作 ∣ a ∣ = ∞ |a| = \infty ∣ a ∣ = ∞ .
单位元的阶为 1 1 1 :∣ e ∣ = 1 |e| = 1 ∣ e ∣ = 1 ;
任意元素和它的逆元具有相同的阶:∣ a ∣ = ∣ a − 1 ∣ |a| = |a^{-1}| ∣ a ∣ = ∣ a − 1 ∣ ;
若 ∣ a ∣ = 2 |a| = 2 ∣ a ∣ = 2 ,则 a = a − 1 a = a^{-1} a = a − 1 ;
在 n n n 元有限群中,每一元素的阶数有限,且最多为 n n n .
例:
在 ( C ∗ , ⋅ ) (\mathbb{C}^*, \cdot) ( C ∗ , ⋅ ) 中,1 1 1 的阶为 1 1 1 ,− 1 -1 − 1 的阶为 2 2 2 ,± i \pm i ± i 的阶为 4 4 4 ,复数 z = r e i θ ( i ≠ 1 ) z = re^{i\theta}\ (i \neq 1) z = r e i θ ( i = 1 ) 的阶为无穷大。
4 4 4 次对称群中轮换 ( 1 2 3 4 ) (1\ 2\ 3\ 4) ( 1 2 3 4 ) 的阶为 4 4 4 :
( 1 2 3 4 ) 2 = ( 1 3 ) ( 2 4 ) ( 1 2 3 4 ) 3 = ( 1 4 3 2 ) ( 1 2 3 4 ) 4 = I \begin{aligned}
(1\ 2\ 3\ 4)^2 &= (1\ 3)(2\ 4)\\
(1\ 2\ 3\ 4)^3 &= (1\ 4\ 3\ 2)\\
(1\ 2\ 3\ 4)^4 &= I
\end{aligned} ( 1 2 3 4 ) 2 ( 1 2 3 4 ) 3 ( 1 2 3 4 ) 4 = ( 1 3 ) ( 2 4 ) = ( 1 4 3 2 ) = I
实数域上所有 2 2 2 阶非奇异矩阵的集合和矩阵乘法构成群 ( G , ∗ ) (G, *) ( G , ∗ ) ,则 G G G 中 A = [ 0 − 1 1 − 1 ] A = \begin{bmatrix} 0 & -1 \\ 1 & -1 \end{bmatrix} A = [ 0 1 − 1 − 1 ] 的阶为 3 3 3 :
A 2 = [ − 1 1 1 − 1 ] A 3 = I \begin{aligned}
A^2 &= \begin{bmatrix} -1 & 1 \\ 1 & -1 \end{bmatrix}\\
A^3 &= I
\end{aligned} A 2 A 3 = [ − 1 1 1 − 1 ] = I
结论 1: 若群 G G G 中元素 a a a 的阶为 n n n ,则
1 , a , a 2 , a 3 , ⋯ , a n − 1 1, a, a^2, a^3, \cdots, a^{n - 1} 1 , a , a 2 , a 3 , ⋯ , a n − 1 为 n n n 个不同元素;
当且仅当 n ∣ m n | m n ∣ m 时,a m = e a^m = e a m = e ;
当且仅当 n ∣ ( s − t ) n | (s - t) n ∣ ( s − t ) 时,a s = a t a^s = a^t a s = a t .
结论 2: 设 a a a 为群 G G G 的一个元素,则
若 a a a 的阶为无穷大,则 ⟨ a ⟩ \langle a \rangle ⟨ a ⟩ 为无限循环群,且由彼此不同的元素构成:
⋯ , a − 2 , a − 1 , 1 , a , a 2 , ⋯ \cdots, a^{-2}, a^{-1}, 1, a, a^2, \cdots
⋯ , a − 2 , a − 1 , 1 , a , a 2 , ⋯
若 a a a 为 n n n 阶,则 ⟨ a ⟩ \langle a \rangle ⟨ a ⟩ 为 n n n 元循环群,且由 n n n 个彼此不同的元素构成:
1 , a , a 2 , a 3 , ⋯ , a n − 1 1, a, a^2, a^3, \cdots, a^{n - 1}
1 , a , a 2 , a 3 , ⋯ , a n − 1
在加法群中,⟨ a ⟩ \langle a \rangle ⟨ a ⟩ 应改为 a a a 的所有倍数的集合:
⋯ , − 2 a , − a , 0 , a , 2 a , ⋯ \cdots, -2a, -a, 0, a, 2a, \cdots
⋯ , − 2 a , − a , 0 , a , 2 a , ⋯
使得 n a = 0 na = 0 na = 0 成立的最小正整数 n n n 称为 a a a 的阶。
循环群的生成元素:
无限循环群 ⟨ a ⟩ \langle a \rangle ⟨ a ⟩ 中有两个生成元:a , a − 1 a, a^{-1} a , a − 1 ;
n n n 元循环群 ⟨ a ⟩ \langle a \rangle ⟨ a ⟩ 中,满足 ( n , k ) = 1 (n, k) = 1 ( n , k ) = 1 的元素 a k a^k a k 是生成元,总数可以用欧拉函数 φ ( n ) \varphi(n) φ ( n ) 来计算。
陪集的定义与性质
为了引入陪集的概念,我们需要定义左同余 和右同余 :设 H H H 是 G G G 的子群,a , b ∈ G a, b \in G a , b ∈ G ,若存在 h ∈ H h \in H h ∈ H ,使得 a = b h a = bh a = bh ,则称 a a a 对模 h h h 左同余于 b b b .
同理,可以定义右同余:若存在 h ∈ H h \in H h ∈ H ,使得 a = h b a = hb a = hb ,则称 a a a 对模 h h h 右同余于 b b b .
左 / 右同余都是等价关系。
群 G G G 在关于群 H H H 的左同余关系下的一个等价类称为 H H H 的一个左陪集 ,即对于 g ∈ G g \in G g ∈ G ,存在左陪集
g H = { g h ∣ h ∈ H } gH = \{ gh \mid h \in H \}
g H = { g h ∣ h ∈ H }
同理,群 G G G 在关于群 H H H 的右同余关系下的一个等价类称为 H H H 的一个右陪集 ,即对于 g ∈ G g \in G g ∈ G ,存在右陪集
H g = { h g ∣ h ∈ H } Hg = \{ hg \mid h \in H \}
H g = { h g ∣ h ∈ H }
例:设 G G G 为整数加法群,H H H 是整数 m m m 的所有倍数构成的子群,因为加法构成阿贝尔群,所有 H H H 的左右陪集相同。又由
a ≡ b ( m o d h ) ( h ∈ H ) a \equiv b \pmod h \quad (h \in H)
a ≡ b ( mod h ) ( h ∈ H )
即
a = b + h ( h ∈ H ) a = b + k m a ≡ b ( m o d m ) \begin{aligned}
a &= b + h \quad (h \in H)\\
a &= b + km\\
a &\equiv b \pmod m
\end{aligned} a a a = b + h ( h ∈ H ) = b + km ≡ b ( mod m )
可得,H H H 的陪集就是模 m m m 的剩余类。
求陪集的方法: 若 G G G 是有限群,求其子群 H H H 的左陪集:
H H H 本身就是一个左陪集;
任取 a ∈ G , a ∉ H a \in G, a \notin H a ∈ G , a ∈ / H ,求解 a H aH a H 可得一个左陪集;
任取 b ∈ G , b ∉ H ∪ a H b \in G, b \notin H \cup aH b ∈ G , b ∈ / H ∪ a H ,求解 b H bH b H 又可得一个左陪集,如此类推;
最终 G G G 将被穷尽,且
G = H ∪ a H ∪ b H ∪ ⋯ G = H \cup aH \cup bH \cup \cdots
G = H ∪ a H ∪ b H ∪ ⋯
例:设 a a a 的周期为 15 15 15 ,求子群 H = ⟨ a 6 ⟩ H = \langle a^6 \rangle H = ⟨ a 6 ⟩ 在群 G = ⟨ a ⟩ G = \langle a \rangle G = ⟨ a ⟩ 中的所有左陪集。
解:a 15 = e a^{15} = e a 15 = e
H = ⟨ a 6 ⟩ = ⟨ a 3 ⟩ = { e , a 3 , a 6 , a 9 , a 12 } H = \langle a^6 \rangle = \langle a^3 \rangle = \{ e, a^3, a^6, a^9, a^{12}\} H = ⟨ a 6 ⟩ = ⟨ a 3 ⟩ = { e , a 3 , a 6 , a 9 , a 12 }
a H = a ⟨ a 6 ⟩ = { a , a 4 , a 7 , a 10 , a 13 } aH = a \langle a^6 \rangle = \{ a, a^4, a^7, a^{10}, a^{13}\} a H = a ⟨ a 6 ⟩ = { a , a 4 , a 7 , a 10 , a 13 }
a 2 H = a 2 ⟨ a 6 ⟩ = { a 2 , a 5 , a 8 , a 11 , a 14 } a^2 H = a^2 \langle a^6 \rangle = \{ a^2, a^5, a^8, a^{11}, a^{14}\} a 2 H = a 2 ⟨ a 6 ⟩ = { a 2 , a 5 , a 8 , a 11 , a 14 }
定理: 设 H H H 为群 G G G 的有限子群,则 H H H 的任意陪集的元数皆等于 H H H 的元数。
证明:以左陪集为例,因为 a H = { a h ∣ h ∈ H } aH = \{ ah \mid h \in H \} a H = { ah ∣ h ∈ H } ,又因为 G G G 满足消去律,则由 a x = a y ax = ay a x = a y 可以推出 x = y x = y x = y ,所以 H H H 中不同元素以 a a a 左乘仍然会得到不同的元素,可得 a H aH a H 的元数等于 H H H 的元数。
陪集的性质:
H H H 自身也是 H H H 的陪集。
当且仅当 a ∈ H a \in H a ∈ H 时,a H = H aH = H a H = H .
a a a 在陪集 a H aH a H 中。
对于陪集 a H aH a H 中的任意元素 b b b ,都有 a H = b H aH = bH a H = b H .
a H = b H aH = bH a H = b H 的充要条件是 a − 1 b ∈ H a^{-1}b \in H a − 1 b ∈ H .
任意两个陪集 a H aH a H 和 b H bH b H 要么相等,要么不相交。
正规子群与拉格朗日定理
正规子群: 若 H H H 是群 G G G 的子群,且对 G G G 中任意元素 g g g ,都满足 g H = H g gH = Hg g H = H g ,则称 H H H 为 G G G 的正规子群。
结论:当且仅当对 ∀ g ∈ G \forall g \in G ∀ g ∈ G ,满足 g H g − 1 ⊆ H gHg^{-1} \subseteq H g H g − 1 ⊆ H 时,H H H 为 G G G 的正规子群。
定理: 设 H H H 是群 G G G 的正规子群,若 A , B A, B A , B 是 N N N 的陪集,则 A B AB A B 也是 H H H 的陪集。
证明:因为 H H H 是正规子群,所以
H b = b H Hb = bH
H b = b H
设 A = a H A = aH A = a H ,B = b H B = bH B = b H ,则
A B = a H b H = a b H H = a b H AB = aHbH = abHH = abH
A B = a H b H = ab HH = ab H
所以 A B AB A B 也是 H H H 的陪集。
商群: 设 H H H 是 G G G 的正规子群,于是以陪集的运算为群的代数运算,H H H 的所有陪集可以构成一个新的群 G ‾ \overline G G ,称为商群,记作 G ‾ = G H \overline{G} = \dfrac{G}{H} G = H G 。
拉格朗日定理: 设 G G G 为有限群,则 G G G 的任意子群的元数都可以整除 G G G 的元数。
结论:
设 G G G 为有限群且元数为 n n n ,则 G G G 的任意子群的元数均为 n n n 的因数;但对于 n n n 的任意一个因数 m m m ,未必存在 G G G 的 m m m 元子群。
若 G G G 为循环群且元数为 n n n ,则对于 n n n 的任意一个正因数 m m m ,一定存在 G G G 唯一的 m m m 元子群。
元数是质数的群,一定没有除了平凡子群以外的子群。
设 G G G 为有限群且元数为 n n n ,则 G G G 中任意元素的阶一定是 n n n 的因数。
定理 1: 有限群 G G G 的元数除以 H H H 的元数所得的商称为 H \bm{H} H 在 G \bm{G} G 中的指数 ,记作 [ G : H ] [G : H] [ G : H ] ,则 H H H 的指数即为其左 / 右陪集的个数。
定理 2: 设 G G G 为 n n n 元有限群,则对任意 a ∈ G a \in G a ∈ G ,都有 a n = 1 a^n = 1 a n = 1 .
证明:因为 G G G 为有限群,所以 a a a 的阶必然有限,设为 m m m ,则 a a a 生成一个 m m m 元循环群 ⟨ a ⟩ \langle a \rangle ⟨ a ⟩ . 由拉格朗日定理可得 m ∣ n m | n m ∣ n ,因此 a n = 1 a^n = 1 a n = 1 .
定理 3: 若群 G G G 的元素个数为质数,则 G G G 必为循环群。
证明:设 G G G 的元数为质数 p ( p > 1 ) p\ (p > 1) p ( p > 1 ) ,任取 G G G 中非单位元 a a a ,设 a a a 的阶为 m m m ,则 ⟨ a ⟩ \langle a \rangle ⟨ a ⟩ 的元数为 m ( m > 1 ) m\ (m > 1) m ( m > 1 ) ,由拉格朗日定理可得 m ∣ p m | p m ∣ p . 但因为 p p p 为质数,必然有 m = p m = p m = p ,所以 G = ⟨ a ⟩ G = \langle a \rangle G = ⟨ a ⟩ ,即 G G G 是由 a a a 生成的循环群。
克莱因(Klein)四元群: 除了单位元以外,其它三个元素的阶均为 2 2 2 ,即每个元素的逆均为其自身。克莱因四元群是最小的非循环群,同时也是阿贝尔群。
∗ * ∗
e
a
b
c
e
e
a
b
c
a
a
e
c
b
b
b
c
e
a
c
c
b
a
e
{ I , ( 1 2 ) ( 3 4 ) , ( 1 3 ) ( 2 4 ) , ( 1 4 ) ( 2 3 ) } \{ I, (1\ 2)(3\ 4), (1\ 3)(2\ 4), (1\ 4)(2\ 3) \} { I , ( 1 2 ) ( 3 4 ) , ( 1 3 ) ( 2 4 ) , ( 1 4 ) ( 2 3 )} 即为克莱因四元群。
同态映射与同构映射
同态映射: 设群 ( G , ∗ ) (G, *) ( G , ∗ ) 和代数系统 ( K , ⋅ ) (K, \cdot) ( K , ⋅ ) ,设 σ \sigma σ 是 G G G 到 K K K 的映射,若对 G G G 中任意元素 a , b a, b a , b ,都有
σ ( a ∗ b ) = σ ( a ) ⋅ σ ( b ) \sigma(a * b) = \sigma(a) \cdot \sigma(b)
σ ( a ∗ b ) = σ ( a ) ⋅ σ ( b )
则称该映射 σ \sigma σ 为同态映射。
若 σ \sigma σ 同时也是满射,则可以称其为满同态映射 。
例:设 ( G , ∗ ) , ( K , + ) (G, *), (K, +) ( G , ∗ ) , ( K , + ) 是两个群,令映射
σ : x → e , x ∈ G \sigma:\ x \to e, \quad x \in G
σ : x → e , x ∈ G
其中 e e e 是 K K K 的单位元。σ \sigma σ 是 G G G 到 K K K 的映射,且对任意 a , b ∈ G a, b \in G a , b ∈ G ,有
σ ( a ∗ b ) = e = e + e = σ ( a ) + σ ( b ) \sigma(a * b) = e = e + e = \sigma(a) + \sigma(b)
σ ( a ∗ b ) = e = e + e = σ ( a ) + σ ( b )
即 σ \sigma σ 是 G G G 到 K K K 的同态映射,σ ( G ) = { e } \sigma(G) = \{ e \} σ ( G ) = { e } 是 K K K 的子群,记作 G ∼ σ ( G ) G \sim \sigma(G) G ∼ σ ( G ) .
这种同态映射关系在任意群 中都存在。
定理: 设 ( G , ∗ ) (G, *) ( G , ∗ ) 是一个群,( K , ⋅ ) (K, \cdot) ( K , ⋅ ) 是一个代数系统,σ \sigma σ 是 G G G 到 K K K 中的一个同态映射,G ′ = σ ( G ) G' = \sigma(G) G ′ = σ ( G ) ,则称 G G G 与 G ′ G' G ′ 同态(homomorphism) ,记作 G ∼ G ′ G \sim G' G ∼ G ′ ,且满足:
( G ′ , ⋅ ) (G', \cdot) ( G ′ , ⋅ ) 是一个群;
G ′ G' G ′ 的单位元 e ′ e' e ′ 即为 G G G 的单位元 e e e 的像 σ ( e ) \sigma(e) σ ( e ) ;
对任意 a ∈ G a \in G a ∈ G ,都有 ( σ ( a ) ) − 1 = σ ( a − 1 ) (\sigma(a))^{-1} = \sigma(a^{-1}) ( σ ( a ) ) − 1 = σ ( a − 1 ) ;
若 σ ( a ) = σ ( b ) \sigma(a) = \sigma(b) σ ( a ) = σ ( b ) ,则 σ ( a − 1 ) = σ ( b − 1 ) \sigma(a^{-1}) = \sigma(b^{-1}) σ ( a − 1 ) = σ ( b − 1 ) .
例:对群 ( Z , + ) (\Z, +) ( Z , + ) 和 ( C ∗ , ⋅ ) (\mathbb{C}^*, \cdot) ( C ∗ , ⋅ ) ,令映射
σ : n → i n , n ∈ Z \sigma : n \to i^n, \quad n \in \Z
σ : n → i n , n ∈ Z
其中 i i i 是 C \mathbb{C} C 的虚数单位。
则 σ \sigma σ 是 Z \Z Z 到 C ∗ \mathbb{C}^* C ∗ 的一个映射,且对任意整数 m , n m, n m , n ,有
σ ( m + n ) = i m + n = i m ⋅ i n = σ ( m ) ⋅ σ ( n ) \sigma(m + n) = i^{m + n} = i^m \cdot i^n = \sigma(m) \cdot \sigma(n)
σ ( m + n ) = i m + n = i m ⋅ i n = σ ( m ) ⋅ σ ( n )
可知 σ \sigma σ 是 Z \Z Z 到 C ∗ \mathbb{C}^* C ∗ 的同态映射,且 Z ∼ σ ( Z ) \Z \sim \sigma(\Z) Z ∼ σ ( Z ) .
σ ( Z ) = { 1 , − 1 , i , − i } \sigma(\Z) = \{ 1, -1, i, -i \} σ ( Z ) = { 1 , − 1 , i , − i } 是 C ∗ \mathbb{C}^* C ∗ 的一个子群。
同构映射: 设群 ( G , ∗ ) (G, *) ( G , ∗ ) 和代数系统 ( K , ⋅ ) (K, \cdot) ( K , ⋅ ) ,若 σ \sigma σ 是 G G G 到 K K K 的同态映射,且 σ \sigma σ 同时是 G G G 到 σ ( G ) \sigma(G) σ ( G ) 的双射(一一映射),则称 σ \sigma σ 为同构映射。
称 G G G 与 σ ( G ) \sigma(G) σ ( G ) 同构(isomorphism) ,记作 G ≅ σ ( G ) G \cong \sigma(G) G ≅ σ ( G ) .
结论: 无限循环群同构于整数加法群。
证明:设无限循环群 G = ⟨ g ⟩ G = \langle g \rangle G = ⟨ g ⟩ 和整数加法群 Z \Z Z ,则对 ∀ a ∈ G \forall a \in G ∀ a ∈ G ,∃ n ∈ Z \exists n \in \Z ∃ n ∈ Z ,使得 a = g n a = g^n a = g n ,令映射 f : a → n f : a \to n f : a → n .
(1)任取 a = g n 1 , b = g n 2 ∈ G a = g^{n_1}, b = g^{n_2} \in G a = g n 1 , b = g n 2 ∈ G ,且 a ≠ b a \neq b a = b ,则 n 1 ≠ n 2 n_1 \neq n_2 n 1 = n 2 ,而 f ( g n 1 ) = n 1 , f ( g n 2 = n 2 ) = n 2 f(g^{n_1}) = n_1, f(g^{n_2} = n_2) = n_2 f ( g n 1 ) = n 1 , f ( g n 2 = n 2 ) = n 2 ,所以 f ( a ) ≠ f ( b ) f(a) \neq f(b) f ( a ) = f ( b ) ,可得 f f f 为单射。
(2)任取 n ∈ Z n \in \Z n ∈ Z ,存在 g n g^n g n ,满足 f ( g n ) = n f(g^n) = n f ( g n ) = n ,所以 f f f 是满射,又因为 f f f 为双射,可得 f f f 为满射。
(3)任取 a , b ∈ G a, b \in G a , b ∈ G ,则存在 i , j ∈ Z i, j \in Z i , j ∈ Z ,使得 a = g i , b = g j a = g^i, b =g^j a = g i , b = g j ,则
f ( g i g j ) = f ( g i + j ) = i + j = f ( g i ) + f ( g j ) f(g^{i} g^{j}) = f(g^{i + j}) = i + j = f(g^{i}) + f(g^{j})
f ( g i g j ) = f ( g i + j ) = i + j = f ( g i ) + f ( g j )
综上所述,f f f 是群 G G G 到群 Z Z Z 的同构映射,即 G ≅ Z G \cong \Z G ≅ Z .
结论: 整数加法群同构于偶数加法群。
证明:设整数加法群 ( Z , + ) (\Z, +) ( Z , + ) 和偶数加法群 ( B , + ) (B, +) ( B , + ) ,对 ∀ n ∈ Z \forall n \in \Z ∀ n ∈ Z ,令映射 f : n → 2 n f : n \to 2n f : n → 2 n .
(1)∀ m , n ∈ Z \forall m, n \in \Z ∀ m , n ∈ Z ,若 f ( m ) = f ( n ) f(m) = f(n) f ( m ) = f ( n ) ,即 2 m = 2 n 2m = 2n 2 m = 2 n ,则 m = n m = n m = n ,可得 f f f 为单射。
(2)∀ k ∈ B \forall k \in B ∀ k ∈ B ,存在 m ∈ Z m \in \Z m ∈ Z ,满足 k = 2 m k = 2m k = 2 m ,所以 f f f 是满射,又因为 f f f 为双射,可得 f f f 为满射。
(3)∀ m , n ∈ Z \forall m, n \in \Z ∀ m , n ∈ Z ,有
f ( m + n ) = 2 ( m + n ) = 2 m + 2 n = f ( m ) + f ( n ) f(m + n) = 2(m + n) = 2m + 2n = f(m) + f(n)
f ( m + n ) = 2 ( m + n ) = 2 m + 2 n = f ( m ) + f ( n )
综上所述,f f f 是群 Z \Z Z 到群 B B B 的同构映射,即 Z ≅ B \Z \cong B Z ≅ B .
自同构映射: 设 G G G 是一个群,若 σ \sigma σ 是 G G G 到自身的同构映射,则称 σ \sigma σ 为自同构映射。
例:
恒等映射是最简单的自同构映射,称为恒等自同构映射。
设整数加法群 ( Z , + ) (\Z, +) ( Z , + ) ,令 σ : n → − n ( ∀ n ∈ Z ) \sigma : n \to -n\ (\forall n \in \Z) σ : n → − n ( ∀ n ∈ Z ) ,则 σ \sigma σ 是群 Z \Z Z 的一个自同构映射。
设 G G G 是阿贝尔群,将 G G G 的每个元素都映射为其逆元素的映射 σ : a → a − 1 ( ∀ a ∈ G ) \sigma : a \to a^{-1}\ (\forall a \in G) σ : a → a − 1 ( ∀ a ∈ G ) 是 G G G 的一个自同构映射。
设 G G G 是群,则对 ∀ a ∈ G \forall a \in G ∀ a ∈ G ,映射 σ a : x → a x a − 1 ( x ∈ G ) \sigma_a : x \to axa^{-1}\ (x \in G) σ a : x → a x a − 1 ( x ∈ G ) 是 G G G 的自同构映射,称为内自同构映射 。
同态核: 设群 G ′ G' G ′ 是群 G G G 的同态群,且 σ ( G ) = G ′ \sigma(G) = G' σ ( G ) = G ′ ,令 N N N 为 G G G 中所有映射到 G ′ G' G ′ 中单位元 e ′ e' e ′ 的元素 g g g 的集合,即
N = σ − 1 ( e ′ ) = { g ∣ g ∈ G , σ ( g ) = e ′ } N = \sigma^{-1}(e') = \{ g \mid g \in G, \sigma(g) = e' \}
N = σ − 1 ( e ′ ) = { g ∣ g ∈ G , σ ( g ) = e ′ }
则称 N N N 为 σ \sigma σ 的核。
例:设整数加法群 G G G 和模 3 加法群 G ′ = { 0 , 1 , 2 } G' = \{ 0, 1, 2 \} G ′ = { 0 , 1 , 2 } ,则映射 x → x ( m o d 3 ) ( x ∈ G ) x \to x \pmod 3\ (x \in G) x → x ( mod 3 ) ( x ∈ G ) 是 G G G 到 G ′ G' G ′ 的同态映射,且 σ \sigma σ 的核为 { g ∣ g = 3 a , a ∈ G } \{ g \mid g = 3a, a \in G \} { g ∣ g = 3 a , a ∈ G } .
群的第一同态定理: 设群 G ′ G' G ′ 是群 G G G 的同态群,且 σ ( G ) = G ′ \sigma(G) = G' σ ( G ) = G ′ ,于是 σ \sigma σ 的核 N N N 是 G G G 的一个正规子群,对 G ′ G' G ′ 中的任意元素 a ′ a' a ′ ,有
σ − 1 ( a ′ ) = { x ∣ x ∈ G , σ ( x ) = a ′ } \sigma^{-1}(a') = \{ x \mid x \in G, \sigma(x) = a' \}
σ − 1 ( a ′ ) = { x ∣ x ∈ G , σ ( x ) = a ′ }
并且 σ − 1 ( a ′ ) \sigma^{-1}(a') σ − 1 ( a ′ ) 是 N N N 在 G G G 中的一个陪集。
群的第二同态定理: 设 N N N 是群 G G G 的正规子群,则映射
σ : a → a N , a ∈ G \sigma : a \to aN, \quad a \in G
σ : a → a N , a ∈ G
是 G G G 到 G N \dfrac{G}{N} N G 的一个同态映射,且 σ \sigma σ 的核即为 N N N .
群的第三同态定理: 设群 G ′ G' G ′ 是群 G G G 的同态群,且 σ ( G ) = G ′ \sigma(G) = G' σ ( G ) = G ′ ,若 σ \sigma σ 的核为 N N N ,则 G ′ ≅ G N G' \cong \dfrac{G}{N} G ′ ≅ N G .
同态群的子群相关结论:
设群 G ′ G' G ′ 是群 G G G 的同态群,且 σ ( G ) = G ′ \sigma(G) = G' σ ( G ) = G ′ ,则有以下结论成立:
结论 1: 若 H H H 是群 G G G 的子群,则 H ′ = σ ( H ) H' = \sigma(H) H ′ = σ ( H ) 也是 G ′ G' G ′ 的子群;若 H ′ H' H ′ 是群 G ′ G' G ′ 的子群,则 H = σ − 1 ( H ′ ) H = \sigma^{-1}(H') H = σ − 1 ( H ′ ) 也是 G G G 的子群,其中
σ − 1 ( H ′ ) = { x ∣ x ∈ G , σ ( x ) ∈ H ′ } \sigma^{-1}(H') = \{ x \mid x \in G, \sigma(x) \in H' \}
σ − 1 ( H ′ ) = { x ∣ x ∈ G , σ ( x ) ∈ H ′ }
结论 2: σ − 1 ( σ ( H ) ) = H N \sigma^{-1}(\sigma(H)) = HN σ − 1 ( σ ( H )) = H N .
结论 3: 若 N ⊆ H N \subseteq H N ⊆ H ,则 H N = H HN = H H N = H ,即 σ − 1 ( σ ( H ) ) = H \sigma^{-1}(\sigma(H)) = H σ − 1 ( σ ( H )) = H .
结论 4: 若 H H H 是 G G G 的正规子群,则 H ′ = σ ( H ) H' = \sigma(H) H ′ = σ ( H ) 也是 G ′ G' G ′ 的正规子群;若 H ′ H' H ′ 是 G ′ G' G ′ 的正规子群,则 H = σ − 1 ( H ′ ) H = \sigma^{-1}(H') H = σ − 1 ( H ′ ) 也是 G G G 的正规子群。
环(Ring)与域(Field)
环的定义与性质
设 R R R 是一个非空集合,其中有加法 “+ + + ” 和乘法 “⋅ \cdot ⋅ ” 两种二元代数运算,如果满足
a + b = b + a a + b = b + a a + b = b + a ;
a + ( b + c ) = ( a + b ) + c a + (b + c) = (a + b) + c a + ( b + c ) = ( a + b ) + c ;
R R R 种存在元素 0 0 0 ,满足 a + 0 = a a + 0 = a a + 0 = a ;
对任意 a ∈ R a \in R a ∈ R ,存在 − a ∈ R -a \in R − a ∈ R ,使得 a + ( − a ) = 0 a + (-a) = 0 a + ( − a ) = 0 ;
a ⋅ ( b ⋅ c ) = ( a ⋅ b ) ⋅ c a \cdot (b \cdot c) = (a \cdot b) \cdot c a ⋅ ( b ⋅ c ) = ( a ⋅ b ) ⋅ c ;
a ⋅ ( b + c ) = ( a ⋅ b ) + ( a ⋅ c ) a \cdot (b + c) = (a \cdot b) + (a \cdot c) a ⋅ ( b + c ) = ( a ⋅ b ) + ( a ⋅ c ) , ( a + b ) ⋅ c = ( a ⋅ c ) + ( b ⋅ c ) (a + b) \cdot c = (a \cdot c) + (b \cdot c) ( a + b ) ⋅ c = ( a ⋅ c ) + ( b ⋅ c ) .
则称 ( R , + , ⋅ ) (R, +, \cdot) ( R , + , ⋅ ) 为一个环 。
环的第一种证明方法:
R R R 非空;
+ + + 具有封闭性,满足交换律和结合律;
R R R 中存在加法单位元(通常称为环的零元);
对 R R R 中任意元素,存在加法逆元;
⋅ \cdot ⋅ 具有封闭性,满足结合律;
⋅ \cdot ⋅ 对 + + + 满足分配律;
环的第二种证明方法:
( R , + ) (R, +) ( R , + ) 是阿贝尔群;
( R , ⋅ ) (R, \cdot) ( R , ⋅ ) 是半群;
⋅ \cdot ⋅ 对 + + + 满足分配律。
例:
所有整数在数的加法和乘法下构成一个环 ( Z , + , ⋅ ) (\Z, +, \cdot) ( Z , + , ⋅ ) ,称为整数环 。
所有 n n n 阶矩阵在矩阵的加法和乘法下构成一个环,称为 n n n 阶矩阵环 。
整数模 n n n 的所有剩余类集合,在剩余类的加法和乘法下可以构成一个群。
所有有理数、实数、复数,在数的加法和乘法下都可分别构成环,称为有理数域 、实数域 和复数域 。
环的性质:
分配律的推广:∑ i = 1 m a i ∑ j = 1 n b j = ∑ i , j a i b j \displaystyle\sum_{i = 1}^m a_i \sum_{j = 1}^n b_j = \sum_{i, j} a_i b_j i = 1 ∑ m a i j = 1 ∑ n b j = i , j ∑ a i b j .
减法的分配律:a ( c − b ) = a c − a b , ( c − b ) a = c a − b a a(c - b) = ac - ab, (c - b)a = ca - ba a ( c − b ) = a c − ab , ( c − b ) a = c a − ba .
加法单位元即为乘法的零元:a ⋅ 0 = 0 , 0 ⋅ a = 0 a \cdot 0 = 0, \quad 0 \cdot a = 0 a ⋅ 0 = 0 , 0 ⋅ a = 0 .
乘数的符号可以交换和抵消:a ( − b ) = − ( a b ) , ( − a ) b = − ( a b ) , ( − a ) ( − b ) = a b a(-b) = -(ab), (-a)b = -(ab), (-a)(-b) = ab a ( − b ) = − ( ab ) , ( − a ) b = − ( ab ) , ( − a ) ( − b ) = ab .
对任意整数 m m m ,都有 a ( m b ) = ( m a ) b = m ( a b ) a(mb) = (ma)b = m(ab) a ( mb ) = ( ma ) b = m ( ab ) .
指数定律:a m + n = a m a n , ( a m ) n = a m n a^{m + n} = a^m a^n, \quad (a^m)^n = a^{mn} a m + n = a m a n , ( a m ) n = a mn .
特殊环的定义与性质
交换环: 若环中的乘法也满足交换律,则称其是一个交换环。
交换环的性质:
第三指数律成立:( a b ) n = a n b n (ab)^n = a^n b^n ( ab ) n = a n b n .
二项式定理成立:
( a + b ) n = a n + n a n − 1 b + n ( n − 1 ) 2 a n − 2 b 2 + ⋯ + b n (a + b)^n = a^n + na^{n - 1}b + \frac{n(n - 1)}{2}a^{n - 2}b^2 + \cdots + b^n
( a + b ) n = a n + n a n − 1 b + 2 n ( n − 1 ) a n − 2 b 2 + ⋯ + b n
含单位元环: 若环 R R R 中有且仅有一个元素 e e e 满足对任意 a ∈ R a \in R a ∈ R ,有 e a = a e = a ea = ae = a e a = a e = a ,则 e e e 为 R R R 的单位元,称 R R R 为含单位元环。
含单位元环的性质:
含单位元环的单位元是唯一确定的。
含单位元环的单位元 e e e 和加法的单位元 0 0 0 一定不相同。
任意环 R R R 均可扩充为一个含单位元环。
子环: 设 R R R 是环,S S S 是 R R R 的非空子集,若 S S S 在 R R R 的加法和乘法运算下仍是环,则称 S S S 是 R R R 的子环。
R R R 本身以及仅由零元构成的环 { 0 } \{ 0 \} { 0 } 是 R R R 的两个平凡子环 。
若大环有单位元,其子环未必有单位元;即时子环有单位元,其单位元未必与大环的单位元一致。
定理: 环 R R R 的非空子集 S S S 构成子环的充要条件是对任意 a ∈ S , b ∈ S a \in S, b \in S a ∈ S , b ∈ S ,满足 a − b ∈ S , a b ∈ S a - b \in S, ab \in S a − b ∈ S , ab ∈ S .
无零因子环: 设 R R R 是环,a , b ∈ R a, b \in R a , b ∈ R ,如果 a ≠ 0 , b ≠ 0 a \neq 0, b \neq 0 a = 0 , b = 0 ,但 a b = 0 ab = 0 ab = 0 ,则称 a , b a, b a , b 为零因子 。如果 R R R 中不存在这样元素,则称其为无零因子环。
例:
整数环是无零因子环。
矩阵环不是无零因子环,例如当元素个数为 2 时,有
[ 0 1 0 0 ] [ 1 0 0 0 ] = [ 0 0 0 0 ] \begin{bmatrix} 0 & 1 \\ 0 & 0 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 1 & 0 \\ 0 & 0 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 0 & 0 \\ 0 & 0 \end{bmatrix}
[ 0 0 1 0 ] [ 1 0 0 0 ] = [ 0 0 0 0 ]
无零因子环的性质:
环 R R R 是非零元环的充要条件是 R R R 中的非零元在乘法运算中满足消去律。
在无零因子环中,非零元在加法下的周期相同。
在无零因子环中,非零元在加法下的周期为 0 或一个质数。
整区(integral domain): 有单位元无零因子的交换环。
要证明环 ( R , + , ⋅ ) (R, +, \cdot) ( R , + , ⋅ ) 是整区,需要证明:
( R , + ) (R, +) ( R , + ) 是阿贝尔群;
( R , ⋅ ) (R, \cdot) ( R , ⋅ ) 是有单位元的半群(单位半群);
群中元素满足交换律和消去律(无零因子);
⋅ \cdot ⋅ 对 + + + 满足分配律。
例:
整数环、有理数环、实数环复数环都是整区。
矩阵环既不是交换环也不是无零元环,因此不是整区。
整数模 4 的所有剩余类集合 Z 4 \Z_4 Z 4 在剩余类的加法与乘法下构成一个含单位元的交换环,但其有零因子,所以不是整区。
除环(division ring): 也称为体 ,是非零元素能构成一个乘法群的环。
要证明环 ( R , + , ⋅ ) (R, +, \cdot) ( R , + , ⋅ ) 是除环,需要证明:
( R , + ) (R, +) ( R , + ) 是阿贝尔群;
设 R ∗ R^* R ∗ 是 R R R 的非零元素构成的集合,则 ( R ∗ , ⋅ ) (R^*, \cdot) ( R ∗ , ⋅ ) 是群;
⋅ \cdot ⋅ 对 + + + 满足分配律。
结论:若 R R R 是无零因子的有限环,且不只有一个元素,则 R R R 必为除环。
域和子域
域: 交换除环即称为域。域中除法运算成立,即 a b − 1 ab^{-1} a b − 1 可以写成 a b \dfrac{a}{b} b a .
要证明环 ( R , + , ⋅ ) (R, +, \cdot) ( R , + , ⋅ ) 是域,需要证明:
( R , + ) (R, +) ( R , + ) 是阿贝尔群;
( R ∗ , ⋅ ) (R^*, \cdot) ( R ∗ , ⋅ ) 是阿贝尔群;
⋅ \cdot ⋅ 对 + + + 满足分配律。
在域中,每一个非零元素都具有两个与之相联系的周期,一个是在加法群中的加法周期,一个是在乘法群中的乘法周期。
例:在有理数域、实数域和复数域中,每个非零元素的加法周期都为 0(无穷大),1 的乘法周期为 1,-1 的乘法周期为 2,其它非零元的乘法周期为 0.
定理 1: 域中所有非零元素都有相同的加法周期,且为 0 或一个质数。
定理 2: 域是整区,有限整区是域。
子域: 若除环 R R R (域 F F F ) 的一个子环仍为除环,则称为 R R R (F F F ) 的子除环 ;若同时又为域,则称为 R R R (F F F ) 的子域 。
例:整数环是实数域的子环,实数域是复数域的子域。
格(Lattice)
偏序格与代数格
偏序格: 设偏序集 ( L , ≤ ) (L, \leq) ( L , ≤ ) , 如果对于任意 a , b ∈ L a, b \in L a , b ∈ L ,L L L 的子集 { a , b } \{a, b\} { a , b } 在 L L L 中都有一个最大下界 inf { a , b } \inf\{a, b\} inf { a , b } 和一个最小上界 sup { a , b } \sup\{a, b\} sup { a , b } ,则称 ( L , ≤ ) (L,\leq) ( L , ≤ ) 为一个格。
结论:全序集必然是格,但偏序集不一定是格。
例 1:设 ρ ( S ) \rho(S) ρ ( S ) 是任意集合 S S S 的幂集,则对任意 A , B ∈ ρ ( S ) A, B \in \rho(S) A , B ∈ ρ ( S ) ,有
sup { A , B } = A ∪ B ∈ ρ ( S ) , inf { A , B } = A ∩ B ∈ ρ ( S ) \sup\{A, B\} = A \cup B \in \rho(S),\\
\inf\{A, B\} = A \cap B \in \rho(S) sup { A , B } = A ∪ B ∈ ρ ( S ) , inf { A , B } = A ∩ B ∈ ρ ( S )
因此部分序集 ( ρ ( S ) , ⊆ ) (\rho(S), \subseteq) ( ρ ( S ) , ⊆ ) 是一个格。
例 2:设 n n n 是正整数,S n S_n S n 是 n n n 的所有正因数的集合,D D D 是整除关系,则对任意 a , b ∈ S n a, b \in S_n a , b ∈ S n ,有
sup { a , b } = a , b 的最小公倍数 ∈ ρ ( S ) , inf { a , b } = a , b 的最大公因数 ∈ ρ ( S ) \sup\{a, b\} = a, b \ \text{的最小公倍数} \ \in \rho(S),\\
\inf\{a, b\} = a, b \ \text{的最大公因数} \ \in \rho(S) sup { a , b } = a , b 的最小公倍数 ∈ ρ ( S ) , inf { a , b } = a , b 的最大公因数 ∈ ρ ( S )
因此 ( S n , D ) (S_n, D) ( S n , D ) 是一个格。
格的 Hasse 图表示法:
需要注意的是,下列 Hasse 图不是格:
偏序子格: 设 ( L , ≤ ) (L,\leq) ( L , ≤ ) 是格,S ⊆ L S \subseteq L S ⊆ L ,如果 ( S , ≤ ) (S,\leq) ( S , ≤ ) 也是格,则称 ( S , ≤ ) (S,\leq) ( S , ≤ ) 是 ( L , ≤ ) (L,\leq) ( L , ≤ ) 的一个子格。
代数格: 设 L L L 是一个集合,∧ , ∨ \wedge, \vee ∧ , ∨ 是 L L L 上的两个二元代数运算,如果这两种运算对 L L L 中元素满足:
交换律:a ∧ b = b ∧ a , a ∨ b = b ∨ a a \wedge b = b \wedge a, a \vee b = b \vee a a ∧ b = b ∧ a , a ∨ b = b ∨ a ;
结合律:a ∧ ( b ∧ c ) = ( a ∧ b ) ∧ c , a ∨ ( b ∨ c ) = ( a ∨ b ) ∨ c a \wedge (b \wedge c) = (a \wedge b) \wedge c, a \vee (b \vee c) = (a \vee b) \vee c a ∧ ( b ∧ c ) = ( a ∧ b ) ∧ c , a ∨ ( b ∨ c ) = ( a ∨ b ) ∨ c ;
吸收律:a ∧ ( a ∨ b ) = a , a ∨ ( a ∧ b ) = a a \wedge (a \vee b) = a, a \vee (a \wedge b) = a a ∧ ( a ∨ b ) = a , a ∨ ( a ∧ b ) = a .
则称该代数系统 ( L , ∧ , ∨ ) (L, \wedge, \vee) ( L , ∧ , ∨ ) 为一个格。
由 ∧ , ∨ \wedge, \vee ∧ , ∨ 满足吸收律可推出它们也满足幂等律。
定理: 若 ( L , ∧ , ∨ ) (L, \wedge, \vee) ( L , ∧ , ∨ ) 是格,则 ( L , ∧ ) (L, \wedge) ( L , ∧ ) 和 ( L , ∨ ) (L, \vee) ( L , ∨ ) 是交换半群。
例 1:设 ρ ( S ) \rho(S) ρ ( S ) 是任意集合 S S S 的幂集,则 ( ρ ( S ) , ∩ , ∪ ) (\rho(S), \cap, \cup) ( ρ ( S ) , ∩ , ∪ ) 是一个代数格。又因为 ( ρ ( S ) , ⊆ ) (ρ(S),\subseteq) ( ρ ( S ) , ⊆ ) 是偏序格,可见对任意 A , B ∈ ρ ( S ) A, B \in \rho(S) A , B ∈ ρ ( S ) ,有
A ⊆ B ⟺ A ∩ B = A ⟺ A ∪ B = B A \subseteq B \iff A \cap B = A \iff A \cup B = B
A ⊆ B ⟺ A ∩ B = A ⟺ A ∪ B = B
例 2:设 n n n 是正整数,S n S_n S n 是 n n n 的所有正因数的集合,两个正整数的最大公因数运算为 ∧ \wedge ∧ ,最小公倍数运算为 ∨ \vee ∨ ,则 ( S n , ∧ , ∨ ) (S_n, \wedge, \vee) ( S n , ∧ , ∨ ) 是一个代数格。又因为 ( S n , D ) (S_n,D) ( S n , D ) 是偏序格,可见对任意 a , b ∈ S n a, b \in S_n a , b ∈ S n ,有
a D b ⟺ a ∧ b = a ⟺ a ∨ b = b aDb \iff a \wedge b = a \iff a \vee b = b
a D b ⟺ a ∧ b = a ⟺ a ∨ b = b
由上述例子,可以发现代数格与偏序格之间存在等价性 ,即:一个偏序格必是一个代数格;反之亦然。
代数子格: 设 ( L , ∧ , ∨ ) (L, \wedge, \vee) ( L , ∧ , ∨ ) 是代数格,若对于 S ⊆ L S \subseteq L S ⊆ L ,S S S 在运算 ∧ , ∨ \wedge, \vee ∧ , ∨ 下是封闭的,则称 ( S , ∧ , ∨ ) (S, \wedge, \vee) ( S , ∧ , ∨ ) 是 ( L , ∧ , ∨ ) (L, \wedge, \vee) ( L , ∧ , ∨ ) 的一个子格。
代数子格与偏序子格的关系: 设 ( L , ≤ ) (L, \leq) ( L , ≤ ) 是偏序格,( L , ∧ , ∨ ) (L, \wedge, \vee) ( L , ∧ , ∨ ) 是与其等价的代数格,且 S ⊆ L S \subseteq L S ⊆ L ,则
若 ( S , ∧ , ∨ ) (S, \wedge, \vee) ( S , ∧ , ∨ ) 是 ( L , ∧ , ∨ ) (L, \wedge, \vee) ( L , ∧ , ∨ ) 的代数子格,则 ( S , ≤ ) (S, \leq) ( S , ≤ ) 是 ( L , ≤ ) (L, \leq) ( L , ≤ ) 的偏序子格;
若 ( S , ≤ ) (S, \leq) ( S , ≤ ) 是 ( L , ≤ ) (L, \leq) ( L , ≤ ) 的偏序子格,则 ( S , ∧ , ∨ ) (S, \wedge, \vee) ( S , ∧ , ∨ ) 不一定 是 ( L , ∧ , ∨ ) (L, \wedge, \vee) ( L , ∧ , ∨ ) 的代数子格。
例:设 ( L , ∧ , ∨ ) (L, \wedge, \vee) ( L , ∧ , ∨ ) 是一个格,a , b ∈ L a, b \in L a , b ∈ L ,令 S = { x ∣ ( x ∈ L ) ∧ ( a ≤ x ≤ b ) } S = \{ x \mid (x \in L) \wedge (a \leq x \leq b) \} S = { x ∣ ( x ∈ L ) ∧ ( a ≤ x ≤ b )} ,其中 ≤ \leq ≤ 是与 ( L , ∧ , ∨ ) (L, \wedge, \vee) ( L , ∧ , ∨ ) 等价的偏序格中的部分序关系,证明 ( S , ∧ , ∨ ) (S, \wedge, \vee) ( S , ∧ , ∨ ) 是 L L L 的子格。
证:设 x , y ∈ S x, y \in S x , y ∈ S ,则 x , y ∈ L x, y \in L x , y ∈ L ,且 a ≤ x , y ≤ b a \leq x, y \leq b a ≤ x , y ≤ b ,所以
a ∧ a ≤ x ∧ y ≤ b ∧ b a ∨ a ≤ x ∨ y ≤ b ∨ b a \wedge a \leq x \wedge y \leq b \wedge b\\
a \vee a \leq x \vee y \leq b \vee b a ∧ a ≤ x ∧ y ≤ b ∧ b a ∨ a ≤ x ∨ y ≤ b ∨ b
即
a ≤ x ∧ y ≤ b , a ≤ x ∨ y ≤ b a \leq x \wedge y \leq b, \quad a \leq x \vee y \leq b
a ≤ x ∧ y ≤ b , a ≤ x ∨ y ≤ b
因此 x ∧ y , x ∨ y ∈ L x \wedge y, x \vee y \in L x ∧ y , x ∨ y ∈ L ,故运算 ∧ , ∨ \wedge, \vee ∧ , ∨ 在 S S S 上是封闭的,所以 ( S , ∧ , ∨ ) (S, \wedge, \vee) ( S , ∧ , ∨ ) 是 ( L , ∧ , ∨ ) (L, \wedge, \vee) ( L , ∧ , ∨ ) 的子格。
性质 1: 设 ( L , ≤ ) (L, \leq) ( L , ≤ ) 是一个格,对于任意 a , b ∈ L a, b \in L a , b ∈ L ,有
a ≤ b ⟺ a ∧ b = a ⟺ a ∨ b = b a \leq b \iff a \wedge b = a \iff a \vee b = b
a ≤ b ⟺ a ∧ b = a ⟺ a ∨ b = b
性质 2: 设 ( L , ≤ ) (L, \leq) ( L , ≤ ) 是一个格,对任意 a , b , c ∈ L a, b, c \in L a , b , c ∈ L ,若 b ≤ c b \leq c b ≤ c ,则有
a ∧ b ≤ a ∧ c , a ∨ b ≤ a ∨ c a \wedge b \leq a \wedge c, \quad a \vee b \leq a \vee c
a ∧ b ≤ a ∧ c , a ∨ b ≤ a ∨ c
性质 3: 设 ( L , ≤ ) (L, \leq) ( L , ≤ ) 是一个格,对任意 a , b , c ∈ L a, b, c \in L a , b , c ∈ L ,有
a ∨ ( b ∧ c ) ≤ ( a ∨ b ) ∧ ( a ∨ c ) ( a ∧ b ) ∨ ( a ∧ c ) ≤ a ∧ ( b ∨ c ) a \vee (b \wedge c) \leq (a \vee b) \wedge (a \vee c)\\
(a \wedge b) \vee (a \wedge c) \leq a \wedge (b \vee c) a ∨ ( b ∧ c ) ≤ ( a ∨ b ) ∧ ( a ∨ c ) ( a ∧ b ) ∨ ( a ∧ c ) ≤ a ∧ ( b ∨ c )
性质 4: 设 ( L , ≤ ) (L, \leq) ( L , ≤ ) 是一个格,对任意 a , b , c ∈ L a, b, c \in L a , b , c ∈ L ,有
a ≤ b ⟺ a ∨ ( b ∧ c ) ≤ b ∧ ( a ∨ c ) a \leq b \iff a \vee (b \wedge c) \leq b \wedge (a \vee c)
a ≤ b ⟺ a ∨ ( b ∧ c ) ≤ b ∧ ( a ∨ c )
例:设 ( L , ≤ ) (L, \leq) ( L , ≤ ) 是格,证明:
( a ∧ b ) ∨ ( c ∧ d ) ≤ ( a ∨ c ) ∧ ( b ∨ d ) (a \wedge b) \vee (c \wedge d) \leq (a \vee c) \wedge (b \vee d) ( a ∧ b ) ∨ ( c ∧ d ) ≤ ( a ∨ c ) ∧ ( b ∨ d ) ;
( a ∧ b ) ∨ ( b ∧ c ) ∨ ( c ∧ a ) ≤ ( a ∨ b ) ∧ ( b ∨ c ) ∧ ( c ∨ a ) (a \wedge b) \vee (b \wedge c) \vee (c \wedge a) \leq (a \vee b) \wedge (b \vee c) \wedge (c \vee a) ( a ∧ b ) ∨ ( b ∧ c ) ∨ ( c ∧ a ) ≤ ( a ∨ b ) ∧ ( b ∨ c ) ∧ ( c ∨ a ) .
证:
( a ∧ b ) ∨ ( c ∧ d ) ≤ [ ( a ∧ b ) ∨ c ] ∧ [ ( a ∧ b ) ∨ d ] ≤ ( a ∨ c ) ∧ ( b ∨ c ) ∧ ( a ∨ d ) ∧ ( b ∨ d ) ≤ [ ( a ∨ c ) ∧ ( a ∨ d ) ] ∧ [ ( b ∨ d ) ∧ ( b ∨ c ) ] ≤ ( a ∨ c ) ∧ ( b ∨ d ) \begin{aligned}
(a \wedge b) \vee (c \wedge d) &\leq [(a \wedge b) \vee c] \wedge [(a \wedge b) \vee d]\\
&\leq (a \vee c) \wedge (b \vee c) \wedge (a \vee d) \wedge (b \vee d)\\
&\leq [(a \vee c) \wedge (a \vee d)] \wedge [(b \vee d) \wedge (b \vee c)]\\
&\leq (a \vee c) \wedge (b \vee d)
\end{aligned} ( a ∧ b ) ∨ ( c ∧ d ) ≤ [( a ∧ b ) ∨ c ] ∧ [( a ∧ b ) ∨ d ] ≤ ( a ∨ c ) ∧ ( b ∨ c ) ∧ ( a ∨ d ) ∧ ( b ∨ d ) ≤ [( a ∨ c ) ∧ ( a ∨ d )] ∧ [( b ∨ d ) ∧ ( b ∨ c )] ≤ ( a ∨ c ) ∧ ( b ∨ d )
( a ∧ b ) ∨ ( b ∧ c ) ∨ ( c ∧ a ) ≤ { [ ( a ∧ b ) ∨ b ] ∧ [ ( a ∧ b ) ∨ c ] } ∨ ( c ∧ a ) = { b ∧ [ ( a ∧ b ) ∨ c ] } ∨ ( c ∧ a ) ≤ { [ b ∧ [ ( a ∧ b ) ∨ c ] ] ∨ c } ∧ { [ b ∧ [ ( a ∧ b ) ∨ c ] ] ∨ a } ≤ ( b ∨ c ) ∧ { [ ( a ∧ b ) ∨ c ] ∨ c } ∧ ( b ∨ a ) ∧ { [ ( a ∧ b ) ∨ c ] ∨ a } ≤ ( b ∨ c ) ∧ ( a ∨ b ) ∧ ( a ∨ c ) ∧ ( b ∨ c ) = ( a ∨ b ) ∧ ( b ∨ c ) ∧ ( c ∨ a ) \begin{aligned}
(a \wedge b) \vee (b \wedge c) \vee (c \wedge a) &\leq \{[(a \wedge b) \vee b] \wedge [(a \wedge b) \vee c]\} \vee (c \wedge a)\\
&= \{b \wedge [(a \wedge b) \vee c]\} \vee (c \wedge a)\\
&\leq \{[b \wedge [(a \wedge b) \vee c]] \vee c\} \wedge \{[b \wedge [(a \wedge b) \vee c]] \vee a\}\\
&\leq (b \vee c) \wedge \{[(a \wedge b) \vee c] \vee c\} \wedge (b \vee a) \wedge \{[(a \wedge b) \vee c] \vee a\}\\
&\leq (b \vee c) \wedge (a \vee b) \wedge (a \vee c) \wedge (b \vee c)\\
&= (a \vee b) \wedge (b \vee c) \wedge (c \vee a)
\end{aligned} ( a ∧ b ) ∨ ( b ∧ c ) ∨ ( c ∧ a ) ≤ {[( a ∧ b ) ∨ b ] ∧ [( a ∧ b ) ∨ c ]} ∨ ( c ∧ a ) = { b ∧ [( a ∧ b ) ∨ c ]} ∨ ( c ∧ a ) ≤ {[ b ∧ [( a ∧ b ) ∨ c ]] ∨ c } ∧ {[ b ∧ [( a ∧ b ) ∨ c ]] ∨ a } ≤ ( b ∨ c ) ∧ {[( a ∧ b ) ∨ c ] ∨ c } ∧ ( b ∨ a ) ∧ {[( a ∧ b ) ∨ c ] ∨ a } ≤ ( b ∨ c ) ∧ ( a ∨ b ) ∧ ( a ∨ c ) ∧ ( b ∨ c ) = ( a ∨ b ) ∧ ( b ∨ c ) ∧ ( c ∨ a )
n \bm{n} n 维格: 规定
( a 1 , ⋯ , a n ) ≤ n ( b 1 , ⋯ , b n ) ⟺ a i ≤ b i ( i = 1 , ⋯ , n ) (a_1, \cdots, a_n) \leq_n (b_1, \cdots, b_n) \iff a_i \leq b_i \ (i = 1, \cdots, n)
( a 1 , ⋯ , a n ) ≤ n ( b 1 , ⋯ , b n ) ⟺ a i ≤ b i ( i = 1 , ⋯ , n )
由上述元素和运算构成的格称为 n n n 维格,记作 ( L n , ≤ n ) (L^n, \leq_n) ( L n , ≤ n ) ,与其等价的代数格记作 ( L n , ∧ , ∨ ) (L^n, \wedge, \vee) ( L n , ∧ , ∨ ) ,于是对 L n L^n L n 中任意两个元素,显然有
( a 1 , ⋯ , a n ) ∧ ( b 1 , ⋯ , b n ) = ( a 1 ∧ b 1 , ⋯ , a n ∧ b n ) ( a 1 , ⋯ , a n ) ∨ ( b 1 , ⋯ , b n ) = ( a 1 ∨ b 1 , ⋯ , a n ∨ b n ) (a_1, \cdots, a_n) \wedge (b_1, \cdots, b_n) = (a_1 \wedge b_1, \cdots, a_n \wedge b_n)\\
(a_1, \cdots, a_n) \vee (b_1, \cdots, b_n) = (a_1 \vee b_1, \cdots, a_n \vee b_n) ( a 1 , ⋯ , a n ) ∧ ( b 1 , ⋯ , b n ) = ( a 1 ∧ b 1 , ⋯ , a n ∧ b n ) ( a 1 , ⋯ , a n ) ∨ ( b 1 , ⋯ , b n ) = ( a 1 ∨ b 1 , ⋯ , a n ∨ b n )
格的同态与同构
设 ( L 1 , ∧ , ∨ ) (L_1, \wedge, \vee) ( L 1 , ∧ , ∨ ) 和 ( L 2 , ∧ ′ , ∨ ′ ) (L_2, \wedge', \vee') ( L 2 , ∧ ′ , ∨ ′ ) 是格,映射 f : L 1 → L 2 f : L_1 \to L_2 f : L 1 → L 2 ,若对任意 a , b ∈ L 1 a, b \in L_1 a , b ∈ L 1 ,满足
f ( a ∧ b ) = f ( a ) ∧ ′ f ( b ) f ( a ∨ b ) = f ( a ) ∨ ′ f ( b ) f(a \wedge b) = f(a) \wedge' f(b)\\
f(a \vee b) = f(a) \vee' f(b) f ( a ∧ b ) = f ( a ) ∧ ′ f ( b ) f ( a ∨ b ) = f ( a ) ∨ ′ f ( b )
则称 f f f 为格 L 1 L_1 L 1 到 L 2 L_2 L 2 的同态映射 ,简称格同态 ;格 L L L 到自身的同态映射称为格的自同态映射 。
若 f : L 1 → L 2 f : L_1 \to L_2 f : L 1 → L 2 是双射(一一映射),则称格 L 1 L_1 L 1 和格 L 2 L_2 L 2 同构 ,此时对任意 x ∈ L 1 , y ∈ L 2 x \in L_1, y \in L_2 x ∈ L 1 , y ∈ L 2 ,有
f − 1 ( f ( x ) ) = x , f ( f − 1 ( y ) ) = y f^{-1}(f(x)) = x, f(f^{-1}(y)) = y
f − 1 ( f ( x )) = x , f ( f − 1 ( y )) = y
同态保序定理: 设 ( L 1 , ∧ , ∨ ) ≡ ( L 1 , ≤ ) (L_1, \wedge, \vee) \equiv (L_1, \leq) ( L 1 , ∧ , ∨ ) ≡ ( L 1 , ≤ ) 和 ( L 2 , ∧ ′ , ∨ ′ ) ≡ ( L 2 , ≤ ′ ) (L_2, \wedge', \vee') \equiv (L_2, \leq') ( L 2 , ∧ ′ , ∨ ′ ) ≡ ( L 2 , ≤ ′ ) 是格,映射 f : L 1 → L 2 f : L_1 \to L_2 f : L 1 → L 2 ,
若 f f f 是格同态映射,则 f f f 具有保序性 ,即对任意 a , b ∈ L 1 a, b \in L_1 a , b ∈ L 1 ,a ≤ b ⟺ f ( a ) ≤ ′ f ( b ) a \leq b \iff f(a) \leq' f(b) a ≤ b ⟺ f ( a ) ≤ ′ f ( b ) ;
若 f f f 是双射,则 f f f 为格同构映射当且仅当对任意 a , b ∈ L 1 a, b \in L_1 a , b ∈ L 1 ,a ≤ b ⟺ f ( a ) ≤ ′ f ( b ) a \leq b \iff f(a) \leq' f(b) a ≤ b ⟺ f ( a ) ≤ ′ f ( b ) .
定理 1: 设 L L L 是格,f f f 是其自同态映射,则 f ( x ) f(x) f ( x ) 是 L L L 的子格。
定理 2: 设 L 1 L_1 L 1 和 L 2 L_2 L 2 是格,若 f : L 1 → L 2 f : L_1 \to L_2 f : L 1 → L 2 是同构映射,则 f f f 的逆映射 f − 1 f^{-1} f − 1 是 L 2 L_2 L 2 到 L 1 L_1 L 1 的同构映射。
特殊格的定义与性质
有界格: 拥有一个最大元(记作全上界 1)和一个最小元(记作全下界 0)的格,即对任意 a ∈ L a \in L a ∈ L ,都有 0 ≤ a ≤ 1 0 \leq a \leq 1 0 ≤ a ≤ 1 .
结论:有限格必是有界格。令 L = { a 1 , a 2 , ⋯ , a n } L = \{ a_1, a_2, \cdots, a_n \} L = { a 1 , a 2 , ⋯ , a n } ,则
0 = a 1 ∧ a 2 ∧ ⋯ ∧ a n 1 = a 1 ∨ a 2 ∨ ⋯ ∨ a n 0 = a_1 \wedge a_2 \wedge \cdots \wedge a_n\\
1 = a_1 \vee a_2 \vee \cdots \vee a_n 0 = a 1 ∧ a 2 ∧ ⋯ ∧ a n 1 = a 1 ∨ a 2 ∨ ⋯ ∨ a n
但有界格不一定是有限格。
定理: 若 ( L , ∧ , ∨ , 0 , 1 ) (L, \wedge, \vee, 0, 1) ( L , ∧ , ∨ , 0 , 1 ) 是有界格,则对任意 a ∈ L a \in L a ∈ L ,恒有
a ∨ 0 = a , a ∧ 1 = a , a ∨ 1 = 1 , a ∧ 0 = 0 a \vee 0 = a, \quad a \wedge 1 = a, \\
a \vee 1 = 1, \quad a \wedge 0 = 0
a ∨ 0 = a , a ∧ 1 = a , a ∨ 1 = 1 , a ∧ 0 = 0
补元(余元): 在有界格 L L L 中,若存在 a , b ∈ L a, b \in L a , b ∈ L ,满足 a ∧ b = 0 , a ∨ b = 1 a \wedge b = 0, a \vee b = 1 a ∧ b = 0 , a ∨ b = 1 ,则称 b b b 为 a a a 的补元。
在有界格中,一个元素可能没有补元,也可能有一个或一个以上的补元。1 是 0 唯一的补元,反之亦然。
例:
有补格(有余格,complemented lattice): 若对有界格中任意一个元素,都至少 有一个补元,则称该有界格为有补格。
例:设 ρ ( S ) \rho(S) ρ ( S ) 是集合 S S S 的幂集,于是 ( ρ ( S ) , ⊆ ) (\rho(S),\subseteq) ( ρ ( S ) , ⊆ ) 是有补格,并且 ∅ \empty ∅ 和 S S S 是此格的界。对任意元素 A ∈ ρ ( S ) A \in \rho(S) A ∈ ρ ( S ) ,元素 S − A ∈ ρ ( S ) S - A \in \rho(S) S − A ∈ ρ ( S ) 是其补元。
n n n 维格 ( L n , ≤ n ) (L^n, \leq_n) ( L n , ≤ n ) 是一个有补格,并且 1 n = ( 1 , 1 , ⋯ , 1 ) , 0 n = ( 0 , 0 , ⋯ , 0 ) 1_n = (1, 1, \cdots, 1), 0_n = (0, 0, \cdots, 0) 1 n = ( 1 , 1 , ⋯ , 1 ) , 0 n = ( 0 , 0 , ⋯ , 0 ) 是界。对任意元素 ( a 1 , ⋯ , a n ) ∈ L n (a_1, \cdots, a_n) \in L^n ( a 1 , ⋯ , a n ) ∈ L n ,存在元素 ( b 1 , ⋯ , b n ) ∈ L n (b_1, \cdots, b_n) \in L^n ( b 1 , ⋯ , b n ) ∈ L n 是其补元,其中
b i = 0 ⟺ a i = 1 , b i = 1 ⟺ a i = 0 , ( i = 1 , ⋯ , n ) b_i = 0 \iff a_i = 1, \quad b_i = 1 \iff a_i = 0, \quad (i = 1, \cdots, n)
b i = 0 ⟺ a i = 1 , b i = 1 ⟺ a i = 0 , ( i = 1 , ⋯ , n )
分配格(distributive lattice): 若代数格 L L L 内的运算满足分配律,则称 L L L 为分配格。即对任意 a , b , c ∈ L a, b, c \in L a , b , c ∈ L ,有
a ∧ ( b ∨ c ) = ( a ∧ b ) ∨ ( a ∧ c ) a ∨ ( b ∧ c ) = ( a ∨ b ) ∧ ( a ∨ c ) a \wedge (b \vee c) = (a \wedge b) \vee (a \wedge c)\\
a \vee (b \wedge c) = (a \vee b) \wedge (a \vee c)
a ∧ ( b ∨ c ) = ( a ∧ b ) ∨ ( a ∧ c ) a ∨ ( b ∧ c ) = ( a ∨ b ) ∧ ( a ∨ c )
分配格的任意子格 仍是分配格。
分配格定义中的两个等式是等价的:
( a ∨ b ) ∧ ( a ∨ c ) = ( ( a ∨ b ) ∧ a ) ∨ ( ( a ∨ b ) ∧ c ) = a ∨ ( ( a ∧ c ) ∨ ( b ∧ c ) ) = ( a ∨ ( a ∧ c ) ) ∨ ( b ∧ c ) = a ∨ ( b ∧ c ) \begin{aligned}
(a \vee b) \wedge (a \vee c) &= ((a \vee b) \wedge a) \vee ((a \vee b) \wedge c)\\
&= a \vee ((a \wedge c) \vee (b \wedge c))\\
&= (a \vee (a \wedge c)) \vee (b \wedge c)\\
&= a \vee (b \wedge c)
\end{aligned} ( a ∨ b ) ∧ ( a ∨ c ) = (( a ∨ b ) ∧ a ) ∨ (( a ∨ b ) ∧ c ) = a ∨ (( a ∧ c ) ∨ ( b ∧ c )) = ( a ∨ ( a ∧ c )) ∨ ( b ∧ c ) = a ∨ ( b ∧ c )
分配格与 Hasse 图的关系:
其中 L 1 L_1 L 1 和 L 2 L_2 L 2 是分配格,而 L 3 L_3 L 3 和 L 4 L_4 L 4 不是,在 L 3 L_3 L 3 中
b ∧ ( c ∨ d ) = b ∧ e = b ( b ∧ c ) ∨ ( b ∧ d ) = a ∨ a = a b \wedge (c \vee d) = b \wedge e = b\\
(b \wedge c) \vee (b \wedge d) = a \vee a = a
b ∧ ( c ∨ d ) = b ∧ e = b ( b ∧ c ) ∨ ( b ∧ d ) = a ∨ a = a
在 L 4 L_4 L 4 中
d ∧ ( b ∨ c ) = d ∧ e = d ( d ∧ b ) ∨ ( d ∧ c ) = a ∨ c = c d \wedge (b \vee c) = d \wedge e = d\\
(d \wedge b) \vee (d \wedge c) = a \vee c = c
d ∧ ( b ∨ c ) = d ∧ e = d ( d ∧ b ) ∨ ( d ∧ c ) = a ∨ c = c
形状类似 L 3 L_3 L 3 的格称为钻石格 ,形状类似 L 4 L_4 L 4 的格称为五角格 。当且仅当 L L L 不含有与钻石格或五角格同构的子格 时,L L L 是分配格。任意一个链 都是分配格。
德摩根定律: 设 ( L , ∧ , ∨ ) (L, \wedge, \vee) ( L , ∧ , ∨ ) 是分配格,对任意 a , b ∈ L a, b \in L a , b ∈ L ,若存在对应的补元 a ′ , b ′ a', b' a ′ , b ′ ,则
( a ∧ b ) ′ = a ′ ∨ b ′ , ( a ∨ b ) ′ = a ′ ∧ b ′ (a \wedge b)' = a' \vee b', \quad (a \vee b)' = a' \wedge b'
( a ∧ b ) ′ = a ′ ∨ b ′ , ( a ∨ b ) ′ = a ′ ∧ b ′
定理: 设 ( L , ∧ , ∨ ) (L, \wedge, \vee) ( L , ∧ , ∨ ) 是分配格,对任意 a , b , c ∈ L a, b, c \in L a , b , c ∈ L ,如果满足 a ∧ c = b ∧ c , a ∨ c = b ∨ c a \wedge c = b \wedge c, a \vee c = b \vee c a ∧ c = b ∧ c , a ∨ c = b ∨ c ,则 a = b a = b a = b .
证明:
a = a ∧ ( a ∨ c ) = a ∧ ( b ∨ c ) = ( a ∧ b ) ∨ ( a ∧ c ) = ( a ∧ b ) ∨ ( b ∧ c ) = b ∧ ( a ∨ c ) = b ∧ ( b ∨ c ) = b \begin{aligned}
a &= a \wedge (a \vee c)\\
&= a \wedge (b \vee c)\\
&= (a \wedge b) \vee (a \wedge c)\\
&= (a \wedge b) \vee (b \wedge c)\\
&= b \wedge (a \vee c)\\
&= b \wedge (b \vee c)\\
&= b
\end{aligned} a = a ∧ ( a ∨ c ) = a ∧ ( b ∨ c ) = ( a ∧ b ) ∨ ( a ∧ c ) = ( a ∧ b ) ∨ ( b ∧ c ) = b ∧ ( a ∨ c ) = b ∧ ( b ∨ c ) = b
推论: 设 ( L , ∧ , ∨ ) (L, \wedge, \vee) ( L , ∧ , ∨ ) 是有补分配格,则对任意 a ∈ L a \in L a ∈ L ,a a a 的补元 a ′ a' a ′ 唯一。
证明:设 a ′ a' a ′ 和 a ′ ′ a'' a ′′ 都是 a a a 的补元,即
a ∧ a ′ = 0 , a ∨ a ′ = 1 a ∧ a ′ ′ = 0 , a ∨ a ′ ′ = 1 a \wedge a' = 0, \quad a \vee a' = 1\\
a \wedge a'' = 0, \quad a \vee a'' = 1 a ∧ a ′ = 0 , a ∨ a ′ = 1 a ∧ a ′′ = 0 , a ∨ a ′′ = 1
故 a ∧ a ′ = a ∧ a ′ ′ , a ∨ a ′ = a ∨ a ′ ′ a \wedge a' = a \wedge a'', a \vee a' = a \vee a'' a ∧ a ′ = a ∧ a ′′ , a ∨ a ′ = a ∨ a ′′ ,因此 a ′ = a ′ ′ a' = a'' a ′ = a ′′ .
模格(modular lattice): 若对格 ( L , ≤ ) ≡ ( L , ∧ , ∨ ) (L, \leq) \equiv (L, \wedge, \vee) ( L , ≤ ) ≡ ( L , ∧ , ∨ ) 中的任意 a , b , c ∈ L a, b, c \in L a , b , c ∈ L ,满足
a ≤ b ⟺ a ∨ ( b ∧ c ) = b ∧ ( a ∨ c ) a \leq b \iff a \vee (b \wedge c) = b \wedge (a \vee c)
a ≤ b ⟺ a ∨ ( b ∧ c ) = b ∧ ( a ∨ c )
则称 L L L 为模格。
分配格都是模格,但模格不一定是分配格。
模格的充要条件: 对任意 a , b , c ∈ L a, b, c \in L a , b , c ∈ L ,如果
a ≤ b , a ∧ c = b ∧ c , a ∨ c = b ∨ c a \leq b, \quad a \wedge c = b \wedge c, \quad a \vee c = b \vee c
a ≤ b , a ∧ c = b ∧ c , a ∨ c = b ∨ c
则必有 a = b a = b a = b .
模格与 Hasse 图的关系:
其中 L 1 , L 2 L_1, L_2 L 1 , L 2 和 L 3 L_3 L 3 都是模格,而 L 4 L_4 L 4 不是,在 L 4 L_4 L 4 中
c ≤ d , c ∨ ( b ∧ d ) = c , ( c ∨ b ) ∧ d = d c \leq d, \quad c \vee (b \wedge d) = c, \quad (c \vee b) \wedge d = d
c ≤ d , c ∨ ( b ∧ d ) = c , ( c ∨ b ) ∧ d = d
当且仅当 L L L 不含有与五角格同构的子格 时,L L L 是模格,此时若 L L L 不含有与钻石格同构的子格,则 L L L 是分配格。