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第 9 章:域、理想、代数元与扩张次数 ​

本章对象:\mathbb{Q} 是有理数域;R 是含单位元的交换环;I 是理想;F\subseteq E\subseteq K 是域塔。F(\alpha ) 是生成域,[K:F] 是向量空间维数;span 表示所有给定域系数的线性组合。

9.1 域与域扩张:允许使用哪些数 ​

现在开始进入和“根式解”真正连接的另一半:域(field)。

这一步先只回答一个问题:

我们怎样严格描述“目前允许使用哪些数,以及这些数之间允许做哪些运算”?

假设我们从有理数开始:

\mathbb Q=\left\{\frac pq:p,q\in\mathbb Z,\ q\neq0\right\}.

如果我们只允许做:

+,\quad -,\quad \times,\quad \div

而且除数不能是 0,那么从有理数出发,永远还是有理数。

例如:

\frac23+\frac57=\frac{29}{21}\in\mathbb Q,
\frac23\cdot\frac57=\frac{10}{21}\in\mathbb Q,
\frac{2/3}{5/7}=\frac{14}{15}\in\mathbb Q.

所以 \mathbb Q 对四则运算是“封闭”的。

这就是域最核心的直觉:

\boxed{\text{一个域,是一个可以自由做四则运算而不会跑出去的数系}}

当然,正式定义稍微严格一些。

一个集合 F,如果有加法和乘法,并满足:

(F,+)

是一个阿贝尔群,

同时非零元素

F^\times=F\setminus\{0\}

在乘法下也是一个阿贝尔群,

再加上乘法对加法满足分配律:

a(b+c)=ab+ac,

那么 F 就叫一个域。

这里其实就是把我们前面学过的“群”用到了两次。

第一次是加法:

(F,+).

所以必须有:

0,

每个 a 有加法逆元:

-a.

第二次是乘法:

(F\setminus\{0\},\times).

所以必须有:

1,

每个非零 a 有乘法逆元:

a^{-1}.

也就是可以除以 a。

因此:

\boxed{\text{域就是既能加减,又能乘除的代数系统}}

最典型的例子是:

\mathbb Q,\quad \mathbb R,\quad \mathbb C.

它们都是域。

但整数:

\mathbb Z

不是域。

为什么?

因为:

2\in\mathbb Z,

但它的乘法逆元:

\frac12

不在 \mathbb Z 中。

所以整数不能在内部自由做除法。


现在这个概念为什么和方程有关?

考虑:

x^2-2=0.

如果我们只在

\mathbb Q

里面工作,那么它没有根。

因为:

\sqrt2\notin\mathbb Q.

于是我们想做一件事:

在原来的有理数域里“加入”一个新数 \sqrt2。

加入以后,我们当然不能只拥有一个孤零零的 \sqrt2。

因为如果这是一个域,那就必须还能做加减乘除。

所以必须至少包含:

1+\sqrt2,
3-2\sqrt2,
\frac{1}{1+\sqrt2},

等等。

而:

\frac{1}{1+\sqrt2}
=
\sqrt2-1.

最后会发现,这个新域里的每个元素都可以写成:

\boxed{a+b\sqrt2,\qquad a,b\in\mathbb Q}

这个新域记作:

\boxed{\mathbb Q(\sqrt2)}.

读作:

\mathbb Q adjoining \sqrt2

中文通常说:

在 \mathbb Q 上添加 \sqrt2 得到的域。

这一步非常重要,因为以后所谓“用根式解方程”,本质上就是不断做:

F
\subset
F(\sqrt[n_1]{a_1})
\subset
F(\sqrt[n_1]{a_1},\sqrt[n_2]{a_2})
\subset\cdots

也就是:

\boxed{\text{不断往已有的域里加入根式}}

所以“根式解”最终会变成一个关于域扩张的问题。

下一步最自然就是仔细讲:

\boxed{\mathbb Q(\sqrt2)\text{ 为什么恰好都是 }a+b\sqrt2\text{,不会需要更复杂的形式}}

这会正式引出“域扩张”的概念。

9.2 先定义环和理想,理解吸收性质 ​

原问题:你得解释理想是什么吧

对,这里确实应该先把“理想(ideal)”讲清楚,不然前面那句话是悬空的。

先从我们已经熟悉的结构开始。

一个环 R 里有两种运算:

+,\qquad \times.

例如:

\mathbb Z

就是一个环。

现在我们想从 R 里面挑一个子集 I,希望它在某种意义上“对环运算很稳定”。

理想要求两件事。

第一,I 对加法本身要形成一个群。也就是如果

a,b\in I,

那么:

a-b\in I.

例如偶数集合:

2\mathbb Z=\{\ldots,-4,-2,0,2,4,\ldots\}

满足这一点。

第二,这才是理想最特殊的地方:

\boxed{
a\in I,\quad r\in R
\Longrightarrow
ra\in I
}

如果是交换环,也等价于

ar\in I.

意思是:

理想里的一个元素,乘上整个环里的任意元素,都不能跑出理想。

例如在

R=\mathbb Z

里,

I=2\mathbb Z

是一个理想。

因为如果

a=2k

是偶数,而

r\in\mathbb Z,

那么:

ra=r(2k)=2(rk),

仍然是偶数。

所以:

2\mathbb Z

是 \mathbb Z 的理想。

同理:

3\mathbb Z,\quad5\mathbb Z,\quad12\mathbb Z

都是理想。


为什么不能只说“子群”?

因为子群只管一种运算。

比如:

2\mathbb Z

是整数加法群

(\mathbb Z,+)

的子群。

但是“理想”还额外要求:

\boxed{\text{外面的环元素可以乘进来}}

所以理想比“加法子群”要求更强。

可以先记:

\boxed{
\text{理想}
=
\text{加法子群}
+
\text{对整个环的乘法吸收}
}

这里常说理想具有 吸收性。

因为:

r\in R,\quad a\in I

以后,

ra

被“吸”回 I 里面。


现在就能理解为什么域同态的核是理想。

假设:

\varphi:R\to S

是环同态。

它的核是:

\ker\varphi
=
\{a\in R:\varphi(a)=0\}.

首先,如果

a,b\in\ker\varphi,

那么:

\varphi(a)=0,\qquad\varphi(b)=0.

于是:

\varphi(a-b)
=
\varphi(a)-\varphi(b)
=
0.

所以:

a-b\in\ker\varphi.

这说明它是加法子群。

再看吸收性。

如果:

a\in\ker\varphi,\qquad r\in R,

那么:

\varphi(ra)
=
\varphi(r)\varphi(a).

因为:

\varphi(a)=0,

所以:

\varphi(ra)
=
\varphi(r)\cdot0
=
0.

因此:

ra\in\ker\varphi.

所以:

\boxed{\ker\varphi\text{ 是 }R\text{ 的理想}}

现在再回头看域 K。

假设:

I\subseteq K

是一个理想,而且里面有一个非零元素:

a\in I,\qquad a\neq0.

因为 K 是域,所以:

a^{-1}\in K.

而理想有吸收性,所以既然

a\in I

且

a^{-1}\in K,

就必须有:

a^{-1}a\in I.

但:

a^{-1}a=1.

所以:

1\in I.

接下来任取:

x\in K.

因为:

1\in I,

又因为 x\in K,利用理想的吸收性:

x\cdot1\in I.

于是:

x\in I.

所以整个 K 都在 I 里:

I=K.

因此域只有两个理想:

\boxed{\{0\},\quad K}.

这就是前面那个结论的完整背景。

9.3 域的理想为什么只有零理想和整个域 ​

这里是在解释:为什么域 K 只有两个理想:\{0\} 和整个 K。

假设 I 是 K 的一个理想,而且 I 里有某个非零元素

a\in I,\qquad a\neq 0.

理想有一个关键性质:

\boxed{a\in I,\ r\in K\quad\Longrightarrow\quad ra\in I}

也就是说,理想里的元素乘上环(这里是域)中的任意元素,结果还必须留在理想里。

因为 K 是域,而 a\neq0,所以 a 有逆元:

a^{-1}\in K.

现在在上面的理想性质里取

r=a^{-1}.

因为 a\in I,所以

a^{-1}a\in I.

但

a^{-1}a=1.

所以:

\boxed{1\in I}.

这一步就是你选中的那句话的意思。

然后一旦 1\in I,事情就结束了。因为任取一个

x\in K,

利用理想的性质:

x\cdot1\in I.

而

x\cdot1=x.

所以任意 x\in K 都属于 I。

因此:

I=K.

所以一个域里的理想只有两种可能:

\boxed{I=\{0\}}

或者,只要它含有任意一个非零元素,就立即变成:

\boxed{I=K}.

这也就是前面说“域同态的核只能是 \{0\} 或整个域”的根本原因。

9.4 完整验证 ℚ(√ 2) 的元素形式 ​

现在就把这件事彻底讲清楚:

\boxed{\mathbb Q(\sqrt2)=\{a+b\sqrt2\mid a,b\in\mathbb Q\}}

为什么正好是这种形式?

先从“加入 \sqrt2”是什么意思说起。

我们原来只有:

\mathbb Q.

现在要求新的域里还必须有:

\sqrt2.

既然它是域,就必须对四则运算封闭。

所以至少会产生:

1+\sqrt2,\quad
3\sqrt2,\quad
\frac52-7\sqrt2

等等。

这些显然都属于:

a+b\sqrt2.

关键问题是:

继续乘、除以后,会不会出现 (\sqrt2)^2,(\sqrt2)^3 之类,从而需要更高次项?

先看乘法。

设

x=a+b\sqrt2,
y=c+d\sqrt2.

那么:

xy
=
(a+b\sqrt2)(c+d\sqrt2).

展开:

=ac+ad\sqrt2+bc\sqrt2+bd(\sqrt2)^2.

但:

(\sqrt2)^2=2.

所以:

xy
=
(ac+2bd)+(ad+bc)\sqrt2.

仍然是:

\boxed{\text{有理数}+\text{有理数}\cdot\sqrt2}.

高次项自动被压回来了。

例如:

(\sqrt2)^3
=
2\sqrt2,
(\sqrt2)^4
=
4.

所以根本不需要保留:

(\sqrt2)^2,(\sqrt2)^3,\ldots

作为新的独立东西。


加减更简单:

(a+b\sqrt2)+(c+d\sqrt2)
=
(a+c)+(b+d)\sqrt2.

仍然是同样形式。

取负号:

-(a+b\sqrt2)
=
-a-b\sqrt2.

也还是同样形式。

真正需要检查的是除法。

假设:

a+b\sqrt2\neq0.

我们希望:

\frac1{a+b\sqrt2}

仍然写成:

c+d\sqrt2.

方法就是乘共轭:

\frac1{a+b\sqrt2}
\cdot
\frac{a-b\sqrt2}{a-b\sqrt2}.

得到:

\frac{a-b\sqrt2}{a^2-2b^2}.

因为:

a,b\in\mathbb Q,

所以:

a^2-2b^2\in\mathbb Q.

而且只要

a+b\sqrt2\neq0,

这个分母不会为 0。

因此:

\frac1{a+b\sqrt2}
=
\frac{a}{a^2-2b^2}
-
\frac{b}{a^2-2b^2}\sqrt2.

两个系数仍然都是有理数。

所以逆元仍然属于这个集合。

于是:

\{a+b\sqrt2:a,b\in\mathbb Q\}

确实是一个域。

而且它包含:

\mathbb Q

和

\sqrt2.

因此它就是“包含 \mathbb Q 和 \sqrt2 的最小域”:

\boxed{\mathbb Q(\sqrt2)}.

这里“最小”很重要,意思不是数值大小,而是:

只加入为了保证域运算不得不加入的东西,不额外加入别的数。

比如:

\pi

当然也可以和 \sqrt2 一起放进一个更大的域,但仅仅从 \mathbb Q 加入 \sqrt2,并不会被迫得到 \pi。


现在再看一个很重要的结构。

\mathbb Q(\sqrt2)

里的每个数都能唯一写成:

a+b\sqrt2.

这里实际上只有两个“基本方向”:

1,\qquad \sqrt2.

所以我们常写:

\mathbb Q(\sqrt2)
=
\operatorname{span}_{\mathbb Q}\{1,\sqrt2\}.

它作为一个 \mathbb Q-向量空间,维数是:

2.

于是定义:

\boxed{
[\mathbb Q(\sqrt2):\mathbb Q]=2
}

这个数字叫:

\boxed{\text{域扩张的次数 degree}}

直觉上就是:

从 \mathbb Q 扩张到 \mathbb Q(\sqrt2),需要两个基底方向 1,\sqrt2。

这一步非常关键,因为后面如果加入一个满足三次不可约方程的数,扩张次数可能是 3;加入五次根,次数也可能变化。

下一步最自然的是讲:

\boxed{\text{什么是代数元、最小多项式,以及为什么扩张次数等于最小多项式的次数}}

因为 \sqrt2 之所以只需要 1,\sqrt2,根本原因就是它满足:

x^2-2=0.

9.5 代数元、最小多项式、扩张次数 ​

现在讲三个紧密相关的概念:

\boxed{\text{代数元}}
\quad\to\quad
\boxed{\text{最小多项式}}
\quad\to\quad
\boxed{\text{扩张次数}}

先用 \sqrt2 这个最熟悉的例子。

我们知道:

\sqrt2

满足

x^2-2=0.

而这个多项式的系数都在 \mathbb Q 里。

所以我们说:

\boxed{\sqrt2\text{ 是 }\mathbb Q\text{ 上的代数元}}

更一般地,如果一个数 \alpha 满足某个非零多项式方程

a_n\alpha^n+\cdots+a_1\alpha+a_0=0

其中

a_i\in F,

那么称:

\boxed{\alpha\text{ 是域 }F\text{ 上的代数元}}

英文是 algebraic element。

例如:

\sqrt2

是 \mathbb Q 上的代数元;

\sqrt[3]{2}

也是,因为它满足

x^3-2=0.

而像 \pi,e 相对于 \mathbb Q 则不是代数元,它们是超越数。


但一个数通常会满足很多多项式。

比如 \sqrt2 满足:

x^2-2=0,

当然也满足:

(x^2-2)(x+7)=0,

即:

x^3+7x^2-2x-14=0.

甚至还满足:

(x^2-2)^5=0.

所以仅仅说“它满足一个多项式”信息太多、太冗余。

我们真正想找的是:

最简单、最低次数的那个多项式。

对 \sqrt2,就是:

x^2-2.

这个多项式叫:

\boxed{\sqrt2\text{ 在 }\mathbb Q\text{ 上的最小多项式}}

英文:

minimal polynomial


正式一点说,如果 \alpha 是 F 上的代数元,那么它的最小多项式 m_\alpha(x) 是:

\boxed{\text{系数在 }F\text{ 中、首一、次数最低,并且满足 }m_\alpha(\alpha)=0\text{ 的多项式}}

“首一”就是最高次项系数取 1。

例如:

m_{\sqrt2}(x)=x^2-2.

为什么不能有一次多项式?

如果有:

x-a=0,\qquad a\in\mathbb Q,

那么就意味着:

\sqrt2=a\in\mathbb Q,

矛盾。

所以最低次数确实是 2。


现在看:

\sqrt[3]{2}.

它满足:

x^3-2=0.

如果这个多项式在 \mathbb Q 上不可约,那么它就是最小多项式。

这里的“不可约”意思是:

不能在 \mathbb Q[x] 里分解成两个次数都更低的非恒定多项式。

对于:

x^3-2,

如果它在 \mathbb Q 上可约,因为它是三次多项式,就一定有一个有理根。

但有理根只能是:

\pm1,\pm2,

都不成立。

所以它不可约。

因此:

m_{\sqrt[3]2}(x)=x^3-2.

现在来到最重要的结论。

如果:

m_\alpha(x)

在 F 上的次数是:

n,

那么:

F(\alpha)

里的每个元素都可以唯一写成:

\boxed{
a_0+a_1\alpha+\cdots+a_{n-1}\alpha^{n-1}
}

其中:

a_i\in F.

为什么只需要到 \alpha^{n-1}?

因为最小多项式给了一个关系:

\alpha^n+c_{n-1}\alpha^{n-1}+\cdots+c_0=0.

所以:

\alpha^n
=
-c_{n-1}\alpha^{n-1}-\cdots-c_0.

也就是说:

\boxed{\alpha^n\text{ 可以用更低次幂表示}}

于是:

\alpha^{n+1},\alpha^{n+2},\ldots

也都能不断降次。

例如 \sqrt2 满足:

\alpha^2=2,

所以任何高次幂都只能化成:

a+b\alpha.

而 \sqrt[3]2 满足:

\alpha^3=2.

所以任何元素都可以化成:

a+b\alpha+c\alpha^2.

也就是:

\boxed{
\mathbb Q(\sqrt[3]2)
=
\{a+b\sqrt[3]2+c\sqrt[3]4:a,b,c\in\mathbb Q\}
}

因此:

[\mathbb Q(\sqrt[3]2):\mathbb Q]=3.

于是得到一个非常重要的定理:

\boxed{
[F(\alpha):F]
=
\deg m_\alpha(x)
}

也就是:

加入一个代数元后,域扩张的次数,等于这个元素最小多项式的次数。

例如:

[\mathbb Q(\sqrt2):\mathbb Q]=2,

因为:

m_{\sqrt2}(x)=x^2-2.

而:

[\mathbb Q(\sqrt[3]2):\mathbb Q]=3,

因为:

m_{\sqrt[3]2}(x)=x^3-2.

下一步最自然的是讲:

\boxed{\text{如果连续加入多个数,扩张次数怎样相乘}}

也就是塔式定理:

[K:F]=[K:E][E:F].

这会直接帮助我们理解“不断加入根式”的结构。

补充证明:最小多项式为什么不可约,为什么给出扩张次数 ​

F 是域,\alpha 是 F 上的代数元。存在非零多项式使它为零,因此在所有这类多项式中选次数最小的,并除以首项系数,得到首一多项式 m。若 m=uv,其中 u,v 都是正次数,则 0=m(\alpha )=u(\alpha )v(\alpha ),在域中必有一个因子为零,违反最小次数。所以 m 不可约。

多项式除法表明:若 p(\alpha )=0,把 p 除以 m 得 p=qm+r,\deg r<\deg m。代入 \alpha 后 r(\alpha )=0,最小性迫使 r=0。因此所有在 \alpha 处为零的多项式恰好是 m 的倍数,也证明首一最小多项式唯一。

设 d=\deg m。任何多项式表达式都能化简为 1、\alpha、…、\alpha ^{d-1} 的 F 线性组合。还要检查除法不会跑出去:若 q(\alpha )\neq 0,则不可约的 m 与 q 互素;多项式 Euclid 算法给出 u q+v m=1,所以 q(\alpha )^{-1}=u(\alpha )。于是这些多项式表达式已是一个域,即 F[\alpha ]=F(\alpha )。

若这 d 个元素线性相关,就存在次数小于 d 的非零多项式使 \alpha 为零,矛盾。因此它们是一组基,[F(\alpha ):F]=d。这也解释“生成元”不能直接当作向量空间的基。

这里用到的多项式 Euclid 算法:重复带余除法,余数次数严格下降,最后非零余数为最大公因式;从最后一步逆向代入,就把最大公因式写成两个原多项式的组合。互素时该组合可归一化为 1。

原例子的有理根定理也可以直接检查:若互素整数 p,q 的比 p/q 是整系数多项式 a_d x^{d}+\ldots +a_{0} 的根,乘以 q^{d} 后,p 整除 a_{0}q^{d},q 整除 a_dp^{d}。因 p,q 互素,得到 p\mid a_{0}、q\mid a_d;首一时 q=\pm 1。因此 x^{3}-2 的有理根只可能是 ±1、±2。

补充例子:√ 2 不在 ℚ,√ 3 不在 ℚ(√ 2) ​

若 \surd 2=p/q,取互素整数 p,q,则 p^{2}=2q^{2},p 必为偶数;写 p=2r 后 q^{2}=2r^{2},q 也为偶数,矛盾。

若 \surd 3=a+b\surd 2,a,b\in \mathbb{Q},平方得 3=a^{2}+2b^{2}+2ab\surd 2。因 \surd 2 无理,ab=0。若 b=0,则 a^{2}=3;若 a=0,则 b^{2}=3/2。两者都不可能是有理数的平方:一个有理数平方的约分分子和分母中,各素因子的指数都是偶数,而 3、3/2 不满足。因此 \surd 3 不在 \mathbb{Q}(\surd 2),原塔式定理例子中的第二层确实是二次扩张。

9.7 塔式定理的乘积基构造 ​

现在讲塔式定理(tower law),它回答一个很自然的问题:

如果不是一次只加入一个数,而是连续扩张几次,最终扩张次数怎么计算?

假设有三层域:

F\subset E\subset K.

如果

[E:F]=m,

而

[K:E]=n,

那么:

\boxed{[K:F]=[K:E]\,[E:F]=nm}

这就是塔式定理。

先不急着证明,先看一个具体例子。

从

\mathbb Q

开始,先加入:

\sqrt2.

得到:

E=\mathbb Q(\sqrt2).

我们已经知道:

[E:\mathbb Q]=2,

因为一个基可以取:

\{1,\sqrt2\}.

现在再加入:

\sqrt3.

得到:

K=\mathbb Q(\sqrt2,\sqrt3).

现在我们把 K 看成是在 E 上加入 \sqrt3:

K=E(\sqrt3).

如果 \sqrt3\notin E,那么它在 E 上仍然满足:

x^2-3=0,

而且这个多项式在 E 上仍不可约,于是:

[K:E]=2.

所以塔式定理告诉我们:

[K:\mathbb Q]
=
[K:E][E:\mathbb Q]
=
2\times2
=
4.

因此:

\boxed{
[\mathbb Q(\sqrt2,\sqrt3):\mathbb Q]=4
}

这和我们直接观察也一致。

因为这个域里的元素都可以写成:

(a+b\sqrt2)+(c+d\sqrt2)\sqrt3,

展开:

a+b\sqrt2+c\sqrt3+d\sqrt6.

所以:

\mathbb Q(\sqrt2,\sqrt3)
=
\{a+b\sqrt2+c\sqrt3+d\sqrt6:
a,b,c,d\in\mathbb Q\}.

它在 \mathbb Q 上有四个基本方向:

1,\quad
\sqrt2,\quad
\sqrt3,\quad
\sqrt6.

因此维数确实是 4。


现在解释为什么塔式定理成立。

假设:

[E:F]=m,

取 E 在 F 上的一组基:

e_1,\dots,e_m.

也就是说,任意 e\in E 都能唯一写成:

e=a_1e_1+\cdots+a_me_m,
\qquad a_i\in F.

再假设:

[K:E]=n,

取 K 在 E 上的一组基:

k_1,\dots,k_n.

那么任意 x\in K 可以写成:

x=b_1k_1+\cdots+b_nk_n,
\qquad b_j\in E.

但每个 b_j 又能写成:

b_j=\sum_{i=1}^m a_{ij}e_i,
\qquad a_{ij}\in F.

代回去:

x
=
\sum_{j=1}^n
\left(
\sum_{i=1}^m a_{ij}e_i
\right)k_j.

整理:

x
=
\sum_{i=1}^m\sum_{j=1}^n
a_{ij}(e_i k_j).

所以从 F 的角度看,K 可以由这些元素张成:

e_i k_j.

一共有:

mn

个。

进一步可以证明它们线性无关,因此它们正好构成 K 在 F 上的一组基。

于是:

\boxed{[K:F]=mn}.

这件事为什么对“根式解”重要?

因为所谓根式解,本质上就是建立一座这样的塔:

F=F_0
\subset
F_1
\subset
F_2
\subset
\cdots
\subset
F_r,

每一步都通过加入一个根式:

F_{i+1}=F_i(\alpha_i),

其中:

\alpha_i^{n_i}\in F_i.

比如:

\alpha_i=\sqrt[n_i]{a_i}.

所以根式解不是一句模糊的“用了几次开方”,而是:

\boxed{\text{存在一串通过加入根式得到的域扩张,使方程的根最终落在最上面的域里。}}

这就是以后“根式可解”严格定义的基础。

下一步最自然的是进入另一个核心概念:

\boxed{\text{分裂域(splitting field)}}

因为一个多项式可能不止一个根,而 Galois 理论真正关心的是:

把这个多项式的所有根都加入以后得到的最小域。

补充证明:塔式定理中乘积基的线性无关性 ​

原对话证明了 e_{i}k_{j} 张成 K,下面补齐线性无关。若

\sum_{j=1}^{n}\left(\sum_{i=1}^{m}a_{ij}e_i\right)k_j=0,
\qquad a_{ij}\in F,

由于 k_{1},\ldots ,k_{n} 在 E 上线性无关,每个括号均为 0;由于 e_{1},\ldots ,e_{m} 在 F 上线性无关,每个 a_{ij}=0。所以乘积集合是一组基,[K:F]=[K:E][E:F]。

保留每一次追问,认真走完每一步证明。