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定理Theorem

线性化多项式与有限域算子代数

Linearized polynomial operator algebra · q-polynomial and Dickson matrix

用q幂多项式唯一表示有限域上的全部底域线性算子,构造迹插值、Moore与Dickson矩阵、复合逆及迹伴随的可解性证书。

x↦x2在实数上不是线性映射,在特征二的域上却保持加法;相对于二元底域,它还保持标量乘法。这不是符号上的巧合。把适当的幂次放在一起,就能把有限域的所有底域线性算子写成单变量多项式,并在多项式、坐标矩阵和迹读数之间来回转换。

形式陈述 ​

系数在大域,线性却只相对于小域 ​

设 K=Fq、L=Fqn、n≥1。q-线性化多项式是

(1)ℓ(X)=∑i=0daiXqi,ai∈L.

这里最低一项为 a0X,没有非零常数项。由 (x+y)qi=xqi+yqi 和 cqi=c(c∈K),代入得到的 x↦ℓ(x) 是 K-线性映射。一般不对 L 线性。

限定为 0≤i<n 时,每个 K-线性算子 h:L→L 都有唯一表示(1)。因此

(2){∑i=0n−1aiXqi:ai∈L}⟷EndK(L)

是一一对应。左侧的加法逐项进行,乘法则用复合后按函数约简,单位元是 X。对应保持这两种运算,故是 K-代数同构。不要把左侧的乘法误换成普通多项式乘法。

一份迹对偶表直接给出全部系数 ​

取任意有序 K-基 E=(e0,…,en−1) 及其迹对偶基 E∗=(e0∗,…,en−1∗),记 T=TrL/K。坐标恢复公式给

(3)h(x)=∑jh(ej)T(ej∗x)=∑i=0n−1(∑jh(ej)(ej∗)qi)xqi.

所以只要知道 h 在基上的值,就能明确构造

(4)ai=∑j=0n−1h(ej)(ej∗)qi.

这不是先猜系数再试代入,而是从每一个坐标泛函系统地拼出算子。

直觉

为什么这么稀疏的幂次仍足够 ​

普通多项式可以有很多项,线性化多项式只保留 1,q,q2,… 次幂。但每个系数 ai 有 n 个底域坐标,n 项恰好提供 n2 个 K-参数,与一个 n×n 矩阵相同。

参数数目相同还不够,必须证明没有两个系数表表示同一个算子。若次数小于 qn 的非零多项式在全部 qn 个域元素上为零,就违反根数界。因此次数至多 qn−1 的不同线性化多项式给不同函数。式(3)证明满射,根数界证明单射,两边合起来才得到(2)。

Moore矩阵检测的是底域独立性 ​

对 r 个元素 v0,…,vr−1∈L,1≤r≤n,定义

(5)B(v0,…,vr−1)=(vjqi)0≤i,j<r.

这个Moore矩阵在 L 上可逆,当且仅当 vj 在 K 上线性无关。若有底域线性关系,对其各次Frobenius作用,便得到同一个列关系。反之,矩阵奇异给非零行系数 ci∈L,使 ∑icivjqi=0。相应线性化多项式于是消去整个 K-张成空间。若 vj 独立,这个空间有 qr 个元素,但该非零多项式次数至多 qr−1,矛盾。

要特别留意两个域:矩阵行列式在 L 中算,所检测的向量关系却在 K 中取系数。若把后者也换成 L-线性无关,那么 L 作为自身的一维空间根本放不下两个独立元素。

Dickson矩阵与普通坐标矩阵怎样对齐 ​

固定基 E,令 A 是 ℓ 的 K-坐标矩阵,列 j 为 [ℓ(ej)]E。把缺少的系数补零至 a0,…,an−1,定义

(6)Dℓ=(aj−iqi)0≤i,j<n,B=(ejqi)0≤i,j<n,

系数下标 j−i 模 n。对 v(x)=(x,xq,…,xqn−1)t,逐行展开有

v(ℓ(x))=Dℓv(x).

对每个基向量代入,左侧也等于 B[ℓ(ej)]E,所以

(7)DℓB=BA,Dℓ=BAB−1.

B 由(5)可逆。于是 det⁡Dℓ=det⁡A∈K,且 rankLDℓ=rankKA。最后一个等式也需要说明扩域不会改变底域矩阵的秩:底域上的可逆消元已经把 A 化成同一个单位块与零块,放到 L 中这些消元仍可逆。

例子与边界

十六元域中一份双重可逆证书 ​

仍取 a4=a+1,底域为 F2,幂基为 (1,a,a2,a3)。考虑

ℓ(X)=X4+aX.

它的普通坐标矩阵与Dickson矩阵分别为

(8)A=(1110110001110011),Dℓ=(a0100a20110a+10010a2+1).

二者行列式均为一。式(7)说明它们认证同一个可逆算子,虽然一个在底域中、一个在扩域中。

复合逆为

(9)m(X)=(a3+a)X+(a2+a)X4.

把(9)代入 ℓ,并使用 x16=x,可以验得 ℓ(m(x))=x;反向复合也为恒等。矩阵逆给出的基向量像,代入(4),会恢复相同系数。这里只得到 L 上的函数逆,形式多项式的复合不等于一阶多项式 X。

普通乘法与复合次序都不能混用 ​

在普通多项式环里,X⋅X=X2;但作为算子,恒等映射与自身复合仍是 X。更明显地,在特征二,X 与 X2 都线性化,普通积 X3 却不一定保持加法。

复合通常不交换。设 F(X)=Xq、Ma(X)=aX,则

F∘Ma=aqXq,Ma∘F=aXq.

当 a∉K 时不同。一般地,若 ℓ=∑iaiXqi、m=∑jbjXqj,则

(10)ℓ∘m=∑i,jaibjqiXqi+j.

在 L 上作为函数使用时,把 i+j 模 n 汇总系数;作为形式多项式时则保留原次数。也正由(10)有 Dℓ∘m=DℓDm,次序与“先 m、后 ℓ”一致。

非零形式多项式也可能是零算子 ​

Xqn−X 是非零形式多项式,却在 L 上处处为零。式(2)的唯一性所以必须限定 q-次数小于 n。高次表达按 xqn=x 约简以后才得到唯一系数表,不能从原表达“写了非零项”推断算子非零。

即使保留唯一低次代表,非零算子也未必可逆。下面的 X2+aX 有两个核元素,它与(8)仅差一个幂次,性质却不同。

推论与应用

迹伴随把“有没有解”变成可检查的障碍 ​

由迹配对非退化,对每个 K-线性 ℓ,存在唯一 ℓ† 满足

(11)T(yℓ(x))=T(ℓ†(y)x)(x,y∈L).

取 j≡−i(modn)、0≤j<n,利用 T(uqj)=T(u),得到

T(yaixqi)=T((yai)qjx).

因此伴随的 Xqj 系数是 aiqj。尤其 i=0 留下 a0X。这是相对于迹配对的伴随;一般基的坐标矩阵并不直接取转置,而应结合该基的Gram矩阵。

若 z∈ker⁡ℓ†,(11)给 T(zℓ(x))=0。故 imℓ⊆(ker⁡ℓ†)⊥。若 G 为迹配对在同一基下的Gram矩阵,伴随矩阵为 G−1AtG,从而秩相同;右侧维数为 n−dim⁡ker⁡ℓ†=rankℓ,所以包含实际为相等。于是

(12)ℓ(x)=b 有解⟺T(bz)=0 对每个 z∈ker⁡ℓ†.

只需检查伴随核的一组 K-基。若找到一个解 x0,全部解就是 x0+ker⁡ℓ;核维数为 d 时恰有 qd 个解。

一份失败与一份完整解集 ​

在十六元域取 s(X)=X2+aX。因 s(X)=X(X+a),有 ker⁡s={0,a}。伴随为

s†(X)=X8+aX,ker⁡s†={0,1+a2+a3}.

记非零伴随核元素为 z0。T(z0)=1,所以 s(x)=1 无解;这是一份具体的迹障碍,不是求解器没找到候选。

另一方面,s(1)=1+a,故 s(x)=1+a 的全部解为 {1,1+a}。核有两个元素,任何一个成功右端都必须有两个原像,不能因为先找到 1 就宣布唯一。

实现与成本 ​

得到基和迹对偶后,(4)需要 O(n2) 次扩域乘加及相应Frobenius幂;(10)朴素复合也有 n2 对系数。构造坐标矩阵再做消元需 O(n3) 次底域算术,可给核、像及逆;这与在全部 qn 个域元素上试值是不同规模的算法。域元素的位表示、底域算术和Frobenius的实现成本另计。

子空间多项式下一步将核和像本身编码为稀疏根积,给交、和及全解纤维的另一种精确证书。终点任务要求同时交出(8)、(9)、伴随核和不可解右端,避免只检验一种表示。

参考资料
  • Baofeng Wu、Zhuojun Liu,Linearized polynomials over finite fields revisited,2013年v2,§2.3的全部线性算子表示、§3的迹表示、§4 Theorem4.1、Lemma4.2、Proposition4.3的Dickson代数与矩阵相似关系。本文固定列坐标与 Dij=aj−iqi,逐式证明转换方向。
  • 同文§4讨论复合逆的矩阵接口。本文的迹伴随公式、右端可解性以及十六元域算例由迹不变性和配对非退化直接推导,不将伴随与原文的adjugate(伴随矩阵余子式构造)混为同一概念。
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