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02 June, 2014

[IVA] Chapter 1, Section 5, Exercise 1, 6, 13

Exercise 1.

f \in \mathbb{C}[x]n = \mathrm{deg}f > 0 なる多項式とすると定理1-1-7よりf(a_n)=0 となる a_n \in \mathbb{C} が存在する。
すると系1-5-3の議論と同様にして f = q (x-a_n), \; q \in \mathbb{C}[x], \; \mathrm{deg} q = n-1 となる。すると数学的帰納法より f = q_0 (x-a_1) \cdots (x - a_n), \; \mathrm{deg} q_0 = 0 となってq_0 は定数であるが、f の最高次係数を c とすると q_0 = c となるのは明らか。

Exercise 7.

入力: f_1, \cdots f_s
 f_1, \cdots f_s の中で最も次数の低いものを f_i とする。(同じ次数のものが複数有る場合は添字iが最小のものを選択する。
j = 1, \cdots s, \; i \neq j なる j に対して q_j = \mathrm{LT}(f_j) / \mathrm{LT}(f_i) から定まるq_j を用いてr_j = f_j  - q_j f_i としてf_jf_i で割った余りを求める。
\{r_j \;|\; j=1,\cdots,s, j \neq i\} が全て0の場合、\mathrm{GCD}=f_i
さもなければ r_1, \cdots, r_{i-1}, f_i, r_{i+1}, \cdots, r_s の中で零多項式で無いもののみを選んで入力とする。

\mathrm{deg} r_j < \mathrm{deg} f_i であるからループを回す毎に入力の次数は減少するため、アルゴリズムが停止する事が保証される。

Exercise 13.

f = a_0 x^n + a_1 x^{n-1} + \cdots + a_{n-1}x + a_n とするとき、

af = (a a_0) x^n + (a a_1) x^{n-1} + \cdots + (a a_n) ゆえ
(af)' = n (a a_0) x^{n-1} + (n-1)(a a_1) x^{n-2} + \cdots + (a a_{n-1}) ゆえ
(af)' = a f'

n = \mathrm{max}(\mathrm{deg}f, \mathrm{deg}g) としてf,g を共にn次のk[x]と看做して、

f = a_0 x^n + a_1 x^{n-1} + \cdots + a_{n-1}x + a_n

g = b_0 x^n + b_1 x^{n-1} + \cdots + b_{n-1}x + b_n とするとき、

f+g = (a_0+b_0) x^n + (a_1+b_1) x^{n-1} + \cdots + (a_{n-1}+b_{n-1})x + (a_n+b_n)
(f+g)' = n(a_0+b_0) x^{n-1} +  \cdots + (a_{n-1}+b_{n-1}) = f' + g'

上記より線形性が保証されるので、f = x^n, \; g=x^m という単項式について考えれば充分である。
(fg)' = (x^{n+m})' = (n+m)x^{n+m-1}
f'g + fg' = nx^{n-1}x^m + x^n mx^{m-1} = (n+m)x^{n+m-1}
よって示せた。



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