ガロア理論を使って方程式を解いた事ありますか?

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【例題1】 EX1-RT1  EX1-RT2  EX1-RT3  EX1-RT4   ガロア群
         \(f(x)=x^3+3x+1\)           \(S_3\)
【例題2】 EX2  \(f(x)=x^3-3x+1\)           \(A_3\)
【例題3】 EX3  \(f(x)=x^5-10x^3+5x^2+10x+1\)  \( \ \ C_5\)
【例題4】 EX4  \(f(x)=x^4+4x+2\)           \(S_4\)


    【補足1】 APX1 代数体上での因数分解
    【補足2】 APX2 1の原始冪乗根 \("\omega \ and \ \zeta_5"\) の計算
    【補足3】 APX3 巡回多項式と円分方程式 \(\Phi_{17}(x)\)
    【補足4】 APX4 添加数生成時の計算のポイント
    【補足5】 APX5 \(x^3-2=0, \ x^5-3=0\) に関して
    【補足6】 APX6 拡大体 \(F_i\) での計算の注意点

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APX1-2 元吉論文のアルゴリズムでの\(f(x)\)の因数分解計算

  元吉アルゴリズム  \(f(x) \ \in F_0[x]\) の代数体 \(F_0(v)\) 上での因数分解法

(step.1)  \(v\) の定義多項式を \(g(x)\) とする。但し \(g(v)=0\) である。

(step.2) \(f(x-s \cdot v)\) と \(g(v)\) とで、\(v\) に関する終結式  \(Res(f(x-sv),g(v),v)=R(x)\)
     を求めるが、この時 \(R(x)\) が無平方になるように\(s\)を決める。

(step.3) \(R(x)\) を \(F_0\) 上で因数分解する。  \(R(x)=(-1) \cdot R_1(x)R_2(x)R_3(x)\)
      (注【例題2】の場合、符号を気にしないように(-1)を抜き出しました)

(step.4) 各\(R_i(x)\)と\(f(x-sv)\) とのGCDをとる。
     \(f_i(x)=GCD(R_i(x),f(x-sv))\) とすると
     \(f(x)=f_1(x+sv)f_2(x+sv)f_3(x+sv)\) となって因数分解が出来る。

実は、上記アルゴリズムの(step.1)~(step.3)までは、既に前節で計算が完了しております。
簡単に結果を再掲します。 (なお、以下の計算では \([s=-1]\) としております。)

\begin{align} \setCounter{33} (step.1) \quad &f(x)=x^3-3x+1=(x-\alpha)(x-\beta)(x-\gamma) \qquad g(v)=v^3-9v-9 \\ &\notag \\ (step.2) \quad &Res(f(x+v),g(v),v)=R(x) \notag \\ & \qquad =-(x^3-21x+37)(x^3-12x-8)(x^3-3x+1)\\ \notag \\ (step.3) \quad &R(x)=-R_1(x) \cdot R_2(x) \cdot R_3(x) \notag \\ \notag \\ & R_1(x)=x^3-21x+37, \quad R_2(x)=x^3-12x-8, \quad R_3(x)=x^3-3x+1\\ \end{align}


以降は「(step.4) 各 \(R_i(x)\) と \(f(x-sv)\) とのGCDをとる。」を計算してみます。

GCDの計算は共通因子を求める計算です。 では、「 \(R_i(x)\) と \(f(x-sv)\) の共通因子は何か?」
前頁の式(25)より \(R_i(x)\) は式(37)で表現されます。一方 \(f(x+v)\) を \(\{ \ v,\alpha,\beta,\gamma \ \}\) を 使って、1次式の積で表現したのが式(38)です。更に \(\bbox[#FFC0CB]{[ \ v_1=v \ ]}\) である事を考慮すると、 \(f(x+v)\) の3つの因子と、\(R_i\) の同じ色の中で共通因子を探すと、 簡単に見つける事が出来て、各GCDは式(39)となる事が判ります。
逆に考えると、式(38)は\(f(x+v)\)が代数体\(F_0(v)\)で1次式に因数分解された式です。即ち式(38)の 各1次多項式が計算出来れば、\(f(x)\)が因数分解されたことになります。「その各1次多項式は 式(39)ですよ」と言っているわけですね。これが、代数体上での因数分解とGCDを結びつけている ポイントだと思います。

   元吉アルゴリズムの核心が式(37)~(39)に凝縮されているのではないでしょうか!

\begin{align} &\left\{ \begin{array}{l} R_1(x)=\bbox[#FFFF00]{ H_1=(x+v_1-\alpha)(x+v_4-\beta)(x+v_5-\gamma)}\\ R_2(x)=\bbox[#7FFF00]{ H_2=(x+v_1-\beta)(x+v_4-\gamma)(x+v_5-\alpha)}\\ R_3(x)=\bbox[#00FFFF]{ H_3=(x+v_1-\gamma)(x+v_4-\alpha)(x+v_5-\beta)} \end{array} \right. \\ \notag \\ &f(x+v)=\bbox[#FFFF00]{ (x+v-\alpha) }\bbox[#7FFF00]{(x+v-\beta)}\bbox[#00FFFF]{(x+v-\gamma)} \\ \notag \\ &\left\{ \begin{array}{l} f_1(x)=GCD(R_1(x),f(x+v))=GCD(H_1,f(x+v))=\bbox[#FFFF00]{(x+v-\alpha)}\\ f_2(x)=GCD(R_2(x),f(x+v))=GCD(H_2,f(x+v))=\bbox[#7FFF00]{(x+v-\beta)}\\ f_3(x)=GCD(R_3(x),f(x+v))=GCD(H_3,f(x+v))=\bbox[#00FFFF]{(x+v-\gamma)} \end{array} \right. \\ \end{align}


計算例:互除法による \(R_1(x)\) と \(f(x+v)\) のGCDの計算

それでは、実際に互除法を用いて \(r_i\) と \(f(x+v)\) のGCDを求めてみます。
互除法は変数 \(x\) に関して実行されていることに注意してください。計算は \(g(v)\) が生成する 代数体 \(F_0(v)\) 上で計算しております。 又、計算過程の式が見やすいように、各ステップを行列表示しております。更に計算が複雑にならないように、 剰余された多項式の最高次数の係数を \(c_i\) として抜き出し、各 \(r_i\) の最高次数の係数が \(1\) となるように しました。その際 \(c_i\) の逆数 \(ic_i\) も求めておきました。

\begin{align} &(step.4-0) \notag \\ \notag \\ &r_0=R_1={{x}^{3}}-21 x+17 \\ &r_1=f(x+v)=(x+v)^3-3(x+v)-1={{x}^{3}}+3 v {{x}^{2}}+3 {{v}^{2}} x-3 x+{{v}^{3}}-3 v-1 \notag \\ &\qquad \qquad \qquad ={{x}^{3}}+3 v {{x}^{2}}+3 {{v}^{2}} x-3 x+6 v+10 \quad ( \ mod \ g(v) \ )\\ \notag \\ &(step.4-1) \ Euclidean Algorithm \notag \\ \notag \\ &\begin{pmatrix} r_0\\r_1 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} q_1 & c_2 \\ 1 & 0 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} r_1\\r_2 \end{pmatrix} \qquad Q_1= \begin{pmatrix} q_1 & c_2 \\ 1 & 0 \end{pmatrix} \qquad Q_1^{-1}=\frac{1}{c_2}\cdot \begin{pmatrix} 0 & c_2 \\ 1 & -q_1 \end{pmatrix} \\ \notag \\ &q_1=1 \qquad r_2={{x}^{2}}+\frac{2 {{v}^{2}} x}{3}+v x-6 x-{{v}^{2}}+11 \\ &c_2=-3v \qquad \frac{1}{c_2}=ic_2=\frac{1}{3}-\frac{{{v}^{2}}}{27} \qquad c_2\cdot ic_2=1 \quad ( \ mod \ g(v) \ ) \notag \\ \notag \\ &(step.4-2) \ Euclidean Algorithm \notag \\ \notag \\ &\begin{pmatrix} r_1\\r_2 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} q_2 & c_3 \\ 1 & 0 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} r_2\\r_3 \end{pmatrix} \qquad Q_2= \begin{pmatrix} q_2 & c_3 \\ 1 & 0 \end{pmatrix} \qquad Q_2^{-1}=\frac{1}{c_3} \cdot \begin{pmatrix} 0 & c_3 \\ 1 & -q_2 \end{pmatrix} \\ \notag \\ &q_2=x-\frac{2 {{v}^{2}}}{3}+2 v+6 \qquad \bbox[#FFFF00]{r_3=x+\frac{{{v}^{2}}}{3}+v-2} \\ &c_3=-2 {{v}^{2}}+4 v+16 \qquad \frac{1}{c_3}=ic_3=-\frac{3 {{v}^{2}}}{38}+\frac{7 v}{38}+\frac{17}{38} \qquad c_3\cdot ic_3=1 \quad ( \ mod \ g(v) \ ) \notag \\ \notag \\ &(step.4-3) \ Euclidean Algorithm \notag \\ \notag \\ &\begin{pmatrix} r_2\\r_3 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} q_3 & c_4 \\ 1 & 0 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} r_3\\r_4 \end{pmatrix} \qquad Q_3= \begin{pmatrix} q_3 & c_4 \\ 1 & 0 \end{pmatrix} \qquad Q_3^{-1}=\frac{1}{c_4} \cdot \begin{pmatrix} 0 & c_4 \\ 1 & -q_3 \end{pmatrix} \\ \notag \\ &q_3=x+\frac{{{v}^{2}}}{3}-4 \qquad r_4=0 \\ &c_4=1 \qquad \frac{1}{c_4}=ic_4=1 \qquad c_4\cdot ic_4=1 \quad ( \ mod \ g(v) \ ) \notag \\ \end{align}

式(47)より判るように、剰余された余りの多項式が \(r_4=0\) となりましたので、式(40)(41)の \(r_0\) と \(r_1\) のGCDは式(30)の \(r_3\) である事が判りました。 同様な計算を \(R_2(x),R_3(x)\) に対しても実行しますと式(48)となります。 以上で式(39)の3つの共通因子(GCD)を求める事が出来ました。

\begin{align} &\left\{ \begin{array}{l} \quad f_1(x)=GCD(R_1(x),f(x+v))=\bbox[#FFFF00]{ r_3=x+\frac{{{v}^{2}}}{3}+v-2}\\ \quad f_2(x)=GCD(R_2(x),f(x+v))=\bbox[#7FFF00]{ x-\frac{2 {{v}^{2}}}{3}+2 v+4 }\\ \quad f_3(x)=GCD(R_3(x),f(x+v))=\bbox[#00FFFF]{x+\frac{{{v}^{2}}}{3}-2 } \end{array} \right. \\ \end{align}

次ページに続く


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  1st upload: 2023/06/17
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