n-余表现维数与环扩张
4-有限域-代数基础-域扩张

子域( subfield )
设
F 是域, K是 F 的子集, 若K关于F 的运算构成域, 则K
称为F 的子域, F 称为K 的扩域.
若K是F的子域, 则1K = 1F 子域的交仍是子域 素域 素域同构于Fp 或 Q
1
Field Extensions
向量空间(vector space)
则称X是F
的一组基, 称 |X| 是域扩张F/K的维数, 记为[F: K].
若[F:
K]是有限的,则称F/K是有限(维数)扩张。
3
Field Extensions
基(basis)、维数(dimension)
定理
设M是L上的有限扩张,L是K上的有限扩张,则
有 [M : K] = [M : L][L: K].
则F是K上的向量空间.
2
Field Extensions
基(basis)、维数(dimension)
设X是F
的子集1x1 + r2x2 + + rnxn = 0, riK ri = 0. 则X称为线性无关的.
若子集 XF是线性无关的并且 X可以生成 F,
设K是域,
A是加法交换群, 是KA到A的函数, (r, a)
记为ra. 若对任意的r, sK和 a, b A
r(a b) ra rb;
(r s)a ra sa;
r(sa) (rs)a; 1Ka a,
则A称为K上的向量空间.
若K是F的子域,
定理
设E和F是K上的扩域, uE和vF是K上的代数元,
有限域有限域的结构有限域特征

乘法群Fq*中有相同的阶。
推论 若Fqm是Fqm中的本原元,则关于Fq的共轭元
都是Fqm中的本原元。
Fqm的Fq-自同构 若是Fqm的自同构并且对于aFq 有(a) = a, 则称是 Fqm的Fq-自同构。
Fqm的Fq-自同构 定理 Fqm的全体不同的Fq-自同构为0, 1,…, m1, 其
模 f(x)的乘法: g(x)h(x) (mod f(x))
是否域? F关于加法构成群 F\{0}关于乘法构成群 F是 pn元有限域
Fp[x]/(f(x)) F
16元有限域F24 f(x) = x4 + x +1是F2上的不可约多项式
F = ({0, 1, x, x+1, x2 , x2 +1, x2 +x , x2 + x +1 , x3 , x3+1 ,
有限域的元素个数 特征为 p的有限域F 都是Fp上的有限(维数)扩张。 |F | = pn, n = [F: Fp].
任意给定素数 p和正整数n, 是否一定存在 pn元有限域? 如何构造有限域?
有限域的存在性与唯一性 存在性
定理 对每个素数 p和每个整数n, 存在 pn元有限域. 证明
不可约多项式的根
元素 Fqn在Fq上的极小多项式 : 首一, 不可约 设 f(x)是Fq上的n次不可约多项式, 是 f(x)在Fq扩域上
的根 (问: 是否有重根?)
f(x)的全体根 , q, q2,…, qn1 Fq()是qn元有限域, Fq() Fqn 是 f(x)的分裂域
Fq上的n次不可约多项式的分裂域同构 Fqn
16元有限域F24 f(x) = x4 + x +1是F2上的不可约多项式 g(x) = x4 + x3 +1是F2上的不可约多项式 F2[x]/(f(x)) F2[x]/(g(x)) 能否给出同构映射?(作业)
基扩张定理

基扩张定理近年来,机器学习领域的发展迅速,不断引起了学术界的注意。
去年,Friedman等人发表了一篇新的论文,《基扩张定理》。
这篇论文简要地总结了机器学习中的一个重要概念基扩张定理,它是一个用于评估机器学习模型有效性的理论工具。
基扩张定理表明,机器学习算法可以很好地拟合既定的训练数据,并且在未知样本上表现良好。
下面,我们将更深入地介绍基扩张定理,其重要性以及拟合它。
首先,我们要讨论基扩张定理的定义,它是由Freidman等人在去年定义的一种理论工具,用来评估一个机器学习模型的有效性。
然而,基扩张定理不仅仅用于评估,它还涉及到模型的拟合工作。
基扩张定理由以下三个部分构成:扩张定理,基准定理和拟合定理。
扩张定理,也被称为VC维数定理,它认为:对于机器学习算法,训练数据集的大小与减小训练误差的速度是正相关的;训练数据集越大,学习将会更快。
基准定理认为,机器学习模型在给定的训练数据上的表现会落后于给定的基准模型;拟合定理认为,机器学习模型会在新的未知样本上表现良好。
基扩张定理通常用于解释学习模型的表现。
简而言之,它提供了一种方法来评估机器学习算法,该方法可以帮助我们更好地理解训练数据集的大小对模型的影响,并且也可以帮助我们更好地预测模型在未知数据上的表现。
此外,基扩张定理也对拟合机器学习模型很重要。
它可以帮助我们确定训练数据集的大小,以及如何用更少的训练数据拟合更好的模型。
通常,机器学习模型的效果取决于两个因素:模型的复杂度以及训练数据集的大小。
基扩张定理可以帮助我们确定最优的训练数据集大小,以及最佳的模型复杂度。
因此,基扩张定理是机器学习领域的一个重要理论工具,它可以用于评估机器学习模型的有效性,也可以帮助我们有效拟合机器学习模型。
虽然基扩张定理有助于确定模型的有效性和可靠性,但有时候它也会遇到一些挑战。
有时候,模型的表现会受到训练数据集中的噪声的影响,基扩张定理也会面临着拟合这种噪声的挑战。
此外,基扩张定理也受到训练数据集的大小的限制,有时候它可能无法准确地指示出模型的有效性和可靠性。
模与环的SGP-内射维数

另一种 是利用 E t x" 0来定义 . 于内射维数而言 , R ”= 对 这
两 种 定 义 一 致 , 对 于 广 义 内 射 维 数 , 两 种 做 法 未 必 一 但 这
致. 文分别利用 以上 两种 方式对 广义 内射 维数 , S P 本 即 G
S P一内射模 , G 如果对任何 P ∈S 都有 E t( 。E 0 显 。 , x P , ): .
然 内射模是 S P一内射模. G 定义2 设 E是 R一模 , s是 S G一投射 R一 模簇 , E的 S P一内射维数定义为 : G
环或模 , 以通过 它们 的维数对 其性质 进行刻 画. 于推 可 对
一 f( 。E) P, 一 因 此 可 得
( oE) … , 于 P是 投 射 E一模 列 , P: =… 一 P一 P 一 P
一
内 射 维数 进 行 定 义 , 证 明 了 这 两 种 定 义 是 一 致 的 , 并 同
时把 内射维 数 的一些 性质 推 广到 S P一内射 维数 , 用 G 利 S P一内射维数 讨论 S P一内射模的一些性质. G G 本文假设 所有 的环 都是 交换环 , 所有 的模都 是酉 模. D i ens N j ho r s n i 和 abMadu定义 了 5 sB i G一投 射模 , 并给 出了其等价刻 画以及一 些基本 性质. 尺一模 为 S 称 G—
Ke o d :S * rjciemo ue ;S P—ijciemo ue ;S P—ijciedme s n y w r s G -poe t d ls G v net d ls G v net i n i v o
维数的研究是同调代 数的一个主要 内容 , 随着 同调理
第16讲 剩余类环

例1
写出剩余类加群Z15的
(5) 全部理想; ([0]), ([1]) = Z15, ([5])={[0], [5], [10]}= ([10]), ([3])={ [0], [3], [6], [9], [12]} = ([6])= ([9])= ([12]). (6) 全部可逆元; { [1], [2], [4], [7], [8], [11], [13], [14]} (7) 全部零因子; { [3], [5], [9], [10], [12]}
例1
写出剩余类加群Z15的
(2) 全部生成元; { [1], [2], [4], [7], [8], [11], [13], [14]} (4) 每个元素的负元; (6) 全部可逆元;
(1) 全部元素; { [0], [1], …, [14]} (3) 全部全部子加群; (5) 全部理想;
(8)[1]=[14], [2]=[13], (7) [1]= Z15, Z15是域吗? [0], 全部零因子; [3]=[12], [4]=[11], [5]={[0], [5], [10]}= [10], 说明理由。 [3]={ [0], [3], [6], [9], [12]} [5]=[10], [6]=[9], [7]=[8]. = [6]= [9]= [12].
结论 而 a 和 b 可由 d 生成: 由理想的吸收性得 d∈N,
定理1 整数环是主理想环
启示: N的极小生成集只能有一个数.
a = qd , b = hd, q, h∈Z.
即N是主理想, 其生成元必然是
N中绝对值最小的数, 设为 n, 则 N = (n) = nZ = {qn: q∈Z}
二 商环的结构
nZ={nk: k∈Z} ◁Z.
Fn-内射模与几乎优越扩张

Fn-内射模与几乎优越扩张
李德梅;周德旭
【期刊名称】《福建师范大学学报:自然科学版》
【年(卷),期】2010(26)2
【摘要】将具有平坦维数≤n的模类Fn引入研究Fn-内射模与Fn-平坦模,得到了wD(R)≤n,Fm=Fn,Fn=P0,Fn=P1的等价刻画.在环的几乎优越扩张S≥R下,给出了Fn-内射模与Fn-平坦模的性质.
【总页数】5页(P1-4)
【关键词】平坦维数;Fn-内射模;Fn-平坦模;几乎优越扩张
【作者】李德梅;周德旭
【作者单位】福建师范大学数学与计算机科学学院
【正文语种】中文
【中图分类】O153.3
【相关文献】
1.IP-内射环的扩张与IP-拟内射模 [J], 王云霞;陈建龙
2.拟内射半模与伪内射半模 [J], 王聪;黄福生
3.GP-内射半模与n-P-内射半模 [J], 杨俊燕;黄福生
4.几乎相关内射性和扩张模 [J], 陈治中
5.直内射模与扩张直内射模 [J], 陈治中
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三角矩阵环上相对于对偶对的Gorenstein同调模
三角矩阵环上相对于对偶对的Gorenstein同调模三角矩阵环上相对于对偶对的Gorenstein同调模引言Gorenstein同调模是代数学中一个重要的研究对象,广泛应用于代数几何、模表示论等领域。
在本文中,我们将讨论三角矩阵环上相对于对偶对的Gorenstein同调模,并探讨其一些性质和应用。
一、三角矩阵环的定义首先,我们给出三角矩阵环的定义。
设R为一个环,n为正整数。
R的n × n的三角矩阵环定义为:T(n, R) = {A = (aij) ∈ Mn(R) | aij = 0,当 i > j}。
其中Mn(R)表示R上的n × n矩阵的集合。
三角矩阵环可以看作是矩阵环的一个特殊情况,它的乘法单位元为单位矩阵,具有一些特殊的性质。
二、Gorenstein同调模的定义接下来,我们回顾Gorenstein同调模的定义。
设R为一个Noether环,M为一个R模。
我们称M为Gorenstein同调模,如果存在一个正整数d,使得对于任意i,有:ExtiR(M, R) ≅ Extnd-iR(M, R)。
其中Ext*表示外推函子,ExtiR(M, R)表示M的第i个扩张模。
三、相对于对偶对的Gorenstein同调模现在,我们引入相对于对偶对的Gorenstein同调模的概念。
设R为一个Noether环,M为一个有限生成的R模。
我们称M为相对于对偶对的Gorenstein同调模,如果存在一个对偶对K = (K1, K2)(即K1和K2均为有限生成的R模,并且有一个自然同构:HomR(M, K1) ≅ HomR(K2, R)),满足以下两个条件:1. 对于任意i,有:ExtiR(M, R) ≅ Ext^-i(K1, R)。
2. 存在一个正整数d,对于任意i,有:ExtiR(M, R) ≅ Extnd-i(K2, R)。
相对于对偶对的Gorenstein同调模在代数学中具有重要的地位,它为研究Gorenstein同调模提供了一种新的视角。
环变换下的Dc-投射模及其维数
14 西北 师 范 Journal of Northwest 大 学 学 报 Normal University (自然科学版)
(Natura1 Science) 第51卷2015年第4期
Vo1.51 2O15 No.4
环变换下的Dc一投射模及其维数 王占平,梁春丽 (西北师范大学数学与统计学院,甘肃兰州730070)
摘要:在环R的优越扩张和局部化上研究相对于半对偶R一模C的Ding一投射模(即D 一投射模)及其维数.证明了在环 R的优越扩张s上,M是D 一投射R一模当且仅当S ̄R M是Ds@Rc一投射S-模;M的D 一投射维数等于sOR M的 Ds ̄ c一投射维数. 关键词: 一投射模;半对偶模;优越扩张;局部化 中图分类号:O 153.3 文献标志码:A 文章编号:1001—988 X(2015)04—0014—04
D 一proj ective modules and its dimension under change of rings WANG Zhan—ping,LIANG Chun—li (College of Mathematics and Statistics,Northwest Normal University,Lanzhou 730070,Gansu,China)
Abstract:The Ding—projective modules and its dimension with respect to a semidualizing R—module C(that is,D 一projective modules)are investigated under excellent extension and localization of a ring.It is proved that M is D 一projective R—modules if and only if SoR M is Ds ̄Rc—projective s—modules,and that the D 一 projective dimension of M is equal to the Ds ̄Rc—dimen—sion of SoR M. Key words:D 一projective modules;semidualizing modules;excellent extension;localization
关于Cotorsion模与n-Cotorsion模
1 预备知识
环 R 是有单位元的结合环 , 所有 R2 模都是酉 χ 模 . 令 χ是 R2 模类 , X ∈ . 称同态 f : M ϖ X 是模 M 的χ 2 预包络 , 如果对 任意模 Y ∈χ, 任意 同态 g :
M ϖ Y , 存在同态 h : X ϖ Y, 使得 g = h f . 进而 , 若当 Y = X , g = f 时 , 满足 f = hf 的 h 必为 X 的自同构 ,
任 伟
(西北师范大学 数学 与信 息科 学学院 ,甘肃 兰州 730070)
摘 要: 讨论了模的 Cotorsio n 包络和 n2Cotorsion ( 预) 包络的一些性质 , 给出了 w D ( R) ≤n 的一 个刻划 . 关键词 : Cotorsion 模 ; n2Cot orsion 模 ; ( 预 ) 包络 中图分类号 : O153. 3 文献标识码 : A 文章编号 :100420366 ( 2008) 0420029204
On Cot or sion an d n2Cot or sion Modules
R EN Wei
( Colleg e of Ma thematies a n d I n f roma tio n Science , N o rth west N or mal U ni versi ty , L an zho u 730070 , Ch in a)
则称 f : M ϖ X是模 M 的χ 2 包络 . 称单同态 f : M ϖ X 是模 M 的特殊χ 2 ( 预 ) 包络 , 如果 f 是 M 的χ 2( 预 ) 包 络 , 且 Co ker ( f ) ∈⊥χ. 对偶地 , 可以定义 χ 2 ( 预) 覆 盖及特殊 χ 2( 预 ) 覆盖 . 称左 R2 模 C 是 Cotor sion 模 , 如果对任意平坦 模 F , Ext ( F, C) = 0 . Cotor sion 模类包含所有纯 内射 ( 内射) 模 . Bican 证明了结合环 R 上模的平坦 覆盖与 Cotor sion 包络的存在性 [ 2 ] . 任意模都有内射 包络 , 但模的投射覆盖不一定存在 . 从这点看 , 平坦 模与内射模具有更多的对偶性质 . Cotorsion 模类是
关于有限平坦表现模
( S c h o o l o f Ma t h e ma t i c s a n d C o mp u t e r S c i e n c e , F u j i a n No r ma l U n i v e r s i t y , F u z h o u F u j i a n 3 5 0 0 0 7 , C h i n a )
n a me l y F F P - i n j e c t i v e mo d u l e wa s g i v e n t o c h a r a c t e i r z e r i g h t F - c o h e r e n t i r n g s a n d i r g h t F - r e g u l a r i r n g s .U n d e r
E x t . 正 交模 即 F F P . 内射 模 , 刻 画 了右 凝 聚 环 与 右 F - 正则环。 在 环 的 几 乎优 越 扩 张 S 兄 下 , 证 明 了 S为 右 凝 聚 环 当且仅 当 R 为右 凝 聚环 , S为 右 F - 正 则 环 当且仅 当 R 为右 F - 正 则环 。
模, 如果 正合 列 0 一 — F— 一 0其 中 F为有 限
生成 自由模 , K为有限生成余平坦模 , 由此给出了
正则 环 的一 些 刻 画 。2 0 0 2年 , S a n g B u m L e e在 文
这 里 每 个 都 是 有 限生 成 自由模 ( 等价 地 , 投 射 模) 。显 然地 , 每个 有 限生 成投射 模是 n 一 表现 ( 任 意 n∈N) ; 模 是 0 一 表 现模 ( 1 一 表 现模 ) 当且仅 当 它是 有 限生 成 的 ( 有 限表 现 的 ) ; 每个 ( +1) .
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0 引 言
本 文 总设环 为有 单位 元 的结合 环 ,模 均 为 酉
Hale Waihona Puke 正合列 。 U … l模 , 记 表示模 的内 射维 数 。其余 未 指 明 的定 义 用 和符号 可参 见文 【】 2 。 1和【] 18 94年 , 在 文【] 义 并研 究了模 的有 Ng H. 3定 限 表现维 数 .i 的概念 , dm) 它度 量 了 一个模 与 有
Ab t a t Us g n c pe e td mo ue,w t d c h o c p o -o rsn e i n i O e ( ) sr c : i -o rsn d ls e i r u e te c n e  ̄ f n e pe e t dme s n C P d M n e n o d o
限 表现 模 的距离 。1 8 9 9年丁 南 庆教授 在 文[]h 4 q定
这里每个 是有限余生成内射模 。显然地 , 每个 有限余生成内射模是 n 余表现 的 ( . 任意 ∈ ; N)
模 是 0 余 表现 模 当且 仅 当它 是有 限余生 成 的 ; . 每个 ( 1) 余 表现 模都 是 n 余 表现 的 ,反 之未 卅 . . 必。 于是 , 果每个 . 如 余表现 右 . 模是 (+ . 竹 1)余
第 1 5卷 第 5期
20 0 8年 1 0月
莆 田 学 院 学 报
J un l f o r a o Pu n t a Un v ri i ie st y
中图 分 类 号 : 5 . O1 3 3
VO .5 1 No5 1 . Oc 2 0 L 08
文 章 编 号 :6 24 4 ( 0 8 0 .0 0 1 7 - 1 3 2 0 50 1 - 3 J 1
i Pe M ) " f CO d( -COP, d( ) f r e c g t R- d l , . 1 o a h f h mo u e i W e a s b an s me r l t n f t e -o r s n e lo o ti o ai s o h c p e t d e o e
( . c o l f te ais n o u r c n eFj r l iesy F z o ui 5 0 7 C ia 1 Sh o Ma m t d mpt i c,ui NomaUnvr t, uh uVj n3 00 , hn ; o h ca C e Se n a i a 2 C l g f o p tr dn oma o , ui giuuead oet . ol e C m ue a Ifr t n Fj nA r l r F rsyUnvr t,u h uFj n3 00 , hn ) e o n i a ct n r ie i F z o ui 5 0 2 C ia sy a
o mo ue M n h rce z a i h n e c h rn r g R,h t s R i ih n e e h rn i n o l fa d l a d c aa tr e f t -o o ee t i ta i, i g n s g t -o o ee t f a d ny r
d e so s o m i n i n f mo u e n e i g e t n in d ls u d r a rn x e so .
Ke wo ds: c p ee td mo ue 竹一o rsne i n in; -o o cc tr g y r 竹-o rsne d l; c p e td dme so 竹 c c h rn i e n
文 献 标 识码 : A
n余表 维 与 扩 . 现 数 环 张
龚志伟 , 周德旭 , 一
( . 建师范大学 数 学与计算机科 学学院,福建 福 州 3 0 0 ; I福 5 0 7 2 福建农林大学 计算机与信 息学院 ,福建 福州 3 0 0 . 5 02)
摘 要 : 一 利用 余表现模 定义了模 舾 的 伽 余表现 雏数 C PdM ) 画了右 伽 余凝 聚环 , O .( , 刻 即丑 为右 伽 余凝 聚环 当且仅 当对 于任意 右 R 模 , - 均有 C P dM) C P dM)并研 究 了在环扩 张下模 的 伽 余表现雏数的 O e( = O , ( , o r
表现 的 , 则称 环 为右 n 余 凝聚 环[ . 5 1 。在下 文 中 ,
义了 的 有限生成 维 数Ygd( )它度 量 了模 .. M ,
与有限生成模的距离 。 作为推广 , 薛卫民教授在文
[] 5中研 究了 n 表现 模和 . 表 现模 的性 质 。右 一 余 R一 模 称 为 n 余 表现 模 【 是 指 存 在 一 右 R. 一 5 】 , 模
收 稿 日期 : 0 80—0 2 0 .62
用 C P 表 示所 有 . 表现 右 . O. 余 模组成 的模 类。 受此 启发 , 文利 用 n 余 表现 模 定义 了模 本 . 的 n 余 表现 维数 C P ̄ M )它 度 量 了一个 模 与 . O, d( ,
基金项 目: 福建省教 育厅科技 项 目A 类 (A0 22 J 0 0 9 ; J 5 1 ,A 60 ) 福建省科技厅 F 5项 目( 07 53 ) 20F08
若干 关 系式 。
关键词 : - n 余表现模; . n 余表现维数; 余凝聚环
n Co r s n e Di e so s n Ex e so o A Ri g - p ee td m n i n a d tn in f n
GONG i i2 Z Zh - HOU - u we , Dex