वलय पर रैखिक समीकरण

बीजगणित में, एक क्षेत्र (गणित) पर रैखिक समीकरणों और रैखिक समीकरणों की प्रणालियों का व्यापक अध्ययन किया जाता है। एक फ़ील्ड पर इसका मतलब है कि समीकरणों के गुणांक और जो समाधान ढूंढ रहे हैं वे किसी दिए गए फ़ील्ड से संबंधित हैं, आमतौर पर वास्तविक संख्या या जटिल संख्याएं। यह आलेख उसी समस्या के लिए समर्पित है जहां फ़ील्ड को क्रमविनिमेय अंगूठी, या आमतौर पर नोथेरियन रिंग अभिन्न डोमेन द्वारा प्रतिस्थापित किया जाता है।

एकल समीकरण के मामले में, समस्या दो भागों में विभाजित हो जाती है। सबसे पहले, आदर्श सदस्यता समस्या, जिसमें एक गैर-सजातीय समीकरण दिया गया है
 * $$a_1x_1 + \cdots + a_kx_k=b$$

साथ $$a_1, \ldots, a_k$$ तथा $b$ दी गई अंगूठी में (गणित) $R$, यह तय करने के लिए कि क्या इसका कोई समाधान है $$x_1, \ldots, x_k$$ में $R$, और, यदि कोई हो, एक प्रदान करने के लिए। यह तय करने के लिए राशि है कि क्या $b$ द्वारा उत्पन्न आदर्श (रिंग थ्योरी) से संबंधित है $a_{i}$. इस समस्या का सबसे सरल उदाहरण है, के लिए $k = 1$ तथा $b = 1$, अगर तय करने के लिए $a$ में एक इकाई (रिंग थ्योरी) है $R$.

सिजीजी समस्या में शामिल है, दिया गया है $k$ तत्वों $$a_1, \ldots, a_k$$ में $R$, के सिजीगी (गणित) के मॉड्यूल (गणित) के जनरेटर की एक प्रणाली प्रदान करने के लिए $$(a_1, \ldots, a_k),$$ यह उन तत्वों के submodule के जनरेटर की एक प्रणाली है $$(x_1, \ldots, x_k)$$ में $R^{k}$ जो सजातीय समीकरण के समाधान हैं
 * $$a_1x_1 + \cdots + a_kx_k=0.$$ सबसे सरल मामला, कब $k = 1$ के एनीहिलेटर (रिंग थ्योरी) के जनरेटर की एक प्रणाली खोजने के लिए $a_{1}$.

आदर्श सदस्यता समस्या के समाधान को देखते हुए, इसमें syzygies के मॉड्यूल के तत्वों को जोड़कर सभी समाधान प्राप्त किए जा सकते हैं। दूसरे शब्दों में, सभी समाधान इन दो आंशिक समस्याओं के समाधान द्वारा प्रदान किए जाते हैं।

कई समीकरणों के मामले में, उप-समस्याओं में समान अपघटन होता है। पहली समस्या सबमॉड्यूल सदस्यता समस्या बन जाती है। दूसरे को सिजीजी समस्या भी कहा जाता है।

एक अंगूठी ऐसी है कि अंकगणितीय संचालन (जोड़, घटाव, गुणा) के लिए कलन विधि हैं और उपरोक्त समस्याओं के लिए एक गणना योग्य अंगूठी या प्रभावी अंगूठी कहा जा सकता है। कोई यह भी कह सकता है कि वलय पर रेखीय बीजगणित प्रभावी है।

लेख उन मुख्य छल्लों पर विचार करता है जिनके लिए रैखिक बीजगणित प्रभावी है।

सामान्यता
तालमेल समस्या को हल करने में सक्षम होने के लिए, यह आवश्यक है कि तालमेल का मॉड्यूल सूक्ष्म रूप से उत्पन्न मॉड्यूल हो, क्योंकि एक अनंत सूची का उत्पादन करना असंभव है। इसलिए, यहां जिन समस्याओं पर विचार किया गया है, वे केवल एक नोथेरियन वलय, या कम से कम एक सुसंगत वलय के लिए समझ में आती हैं। वास्तव में, यह लेख निम्नलिखित परिणाम के कारण नोथेरियन इंटीग्रल डोमेन तक ही सीमित है।
 * एक नोथेरियन इंटीग्रल डोमेन को देखते हुए, यदि आदर्श सदस्यता समस्या को हल करने के लिए एल्गोरिदम हैं और एकल समीकरण के लिए सहजीवन समस्या है, तो कोई उनसे समीकरणों की प्रणालियों से संबंधित समान समस्याओं के लिए एल्गोरिदम निकाल सकता है।

एल्गोरिदम के अस्तित्व को साबित करने के लिए यह प्रमेय उपयोगी है। हालाँकि, व्यवहार में, सिस्टम के लिए एल्गोरिदम सीधे डिज़ाइन किए जाते हैं।

एक क्षेत्र (गणित) एक प्रभावी वलय है जैसे ही किसी के पास जोड़, घटाव, गुणा और गुणक व्युत्क्रमों की गणना के लिए एल्गोरिदम होता है। वास्तव में, सबमॉड्यूल सदस्यता समस्या को हल करना वह है जिसे आमतौर पर सिस्टम को हल करना कहा जाता है, और सिजीजी समस्या को हल करना रैखिक समीकरणों की प्रणाली के मैट्रिक्स (गणित) के शून्य स्थान की गणना है। दोनों समस्याओं के लिए मूल एल्गोरिथम गाऊसी उन्मूलन है।

प्रभावी छल्लों के गुण
होने देना $R$ एक प्रभावी क्रमविनिमेय अंगूठी बनें।
 * यदि कोई तत्व है तो परीक्षण के लिए एक एल्गोरिदम है $a$ एक शून्य भाजक है: यह रैखिक समीकरण को हल करने के बराबर है $ax = 0$.
 * यदि कोई तत्व है तो परीक्षण के लिए एक एल्गोरिदम है $a$ एक इकाई (रिंग थ्योरी) है, और यदि यह है, तो इसके व्युत्क्रम की गणना करना: यह रैखिक समीकरण को हल करने के बराबर है $ax = 1$.
 * एक आदर्श दिया $I$ द्वारा उत्पन्न $a_{1}, ..., a_{k}$,
 * दो तत्वों के परीक्षण के लिए एक एल्गोरिदम है $R$ में एक ही छवि है $R/I$: की छवियों की समानता का परीक्षण $a$ तथा $b$ समीकरण को हल करने के बराबर है $a = b + a_{1}&hairsp;z_{1} + ⋯ + a_{k}&thinsp;z_{k}$;
 * रैखिक बीजगणित प्रभावी है $R/I$: एक रैखिक प्रणाली को हल करने के लिए $R/I$, यह लिखने के लिए पर्याप्त है $R$ और के एक तरफ जोड़ने के लिए $i$समीकरण $a_{1}&hairsp;z_{i,1} + ⋯ + a_{k}&thinsp;z_{i,&hairsp;k}$ (के लिये $i = 1, ...$), जहां $z_{i,&hairsp;j}$ नए अज्ञात हैं।
 * रेखीय बीजगणित बहुपद वलय पर प्रभावी होता है $$R[x_1, \ldots, x_n]$$ अगर और केवल अगर किसी के पास एक एल्गोरिदम है जो बहुपदों के बहुपद की डिग्री की ऊपरी सीमा की गणना करता है जो समीकरणों की रैखिक प्रणालियों को हल करते समय हो सकता है: यदि किसी के पास एल्गोरिदम को हल करना है, तो उनके आउटपुट डिग्री देते हैं। विलोम (तर्क), यदि कोई समाधान में होने वाली डिग्री के ऊपरी भाग को जानता है, तो कोई अज्ञात बहुपदों को अज्ञात गुणांक वाले बहुपदों के रूप में लिख सकता है। फिर, जैसा कि दो बहुपद समान हैं यदि और केवल यदि उनके गुणांक समान हैं, तो समस्या के समीकरण गुणांक में रैखिक समीकरण बन जाते हैं, जिसे एक प्रभावी वलय पर हल किया जा सकता है।

पूर्णांकों पर या एक प्रमुख आदर्श डोमेन
पूर्णांकों पर इस लेख में संबोधित सभी समस्याओं को हल करने के लिए एल्गोरिदम हैं। दूसरे शब्दों में, रैखिक बीजगणित पूर्णांकों पर प्रभावी होता है; विवरण के लिए रेखीय डायोफैंटाइन प्रणाली देखें।

अधिक आम तौर पर, रैखिक बीजगणित एक प्रमुख आदर्श डोमेन पर प्रभावी होता है यदि जोड़, घटाव और गुणा के लिए एल्गोरिदम होते हैं, और
 * फॉर्म के समीकरणों को हल करना $ax = b$, यानी परीक्षण कर रहा है कि क्या $a$ का भाजक है $b$, और, यदि यह स्थिति है, तो भागफल की गणना करना $a/b$,
 * कंप्यूटिंग बेज़ाउट की पहचान, जो दी गई है $a$ तथा $b$, कंप्यूटिंग $s$ तथा $t$ ऐसा है कि $as + bt$ का सबसे बड़ा सामान्य विभाजक है $p$ तथा $q$.

यह सामान्य मामले में एक यूनिमॉड्यूलर मैट्रिक्स की धारणा को विस्तारित करने के लिए उपयोगी है, जिसे यूनिमॉड्यूलर एक स्क्वायर मैट्रिक्स कहा जाता है जिसका निर्धारक एक इकाई (रिंग थ्योरी) है। इसका मतलब यह है कि निर्धारक व्युत्क्रमणीय है और इसका तात्पर्य है कि यूनिमॉड्यूलर मेट्रिसेस बिल्कुल व्युत्क्रमणीय मेट्रिसेस हैं, ऐसे व्युत्क्रम मैट्रिक्स की सभी प्रविष्टियाँ डोमेन से संबंधित हैं।

उपरोक्त दो एल्गोरिदम का अर्थ है कि दिया गया $a$ तथा $b$ प्रिंसिपल आइडियल डोमेन में, एक यूनिमॉड्यूलर मैट्रिक्स की गणना करने वाला एक एल्गोरिदम है
 * $$\begin{bmatrix} s&t\\u&v \end{bmatrix}$$

ऐसा है कि
 * $$\begin{bmatrix} s&t\\u&v \end{bmatrix} \begin{bmatrix}  a\\b \end{bmatrix}

= \begin{bmatrix}\gcd(a,b)\\0 \end{bmatrix}. $$ (यह एल्गोरिदम लेने के द्वारा प्राप्त किया जाता है $s$ तथा $t$ बेज़ाउट की पहचान के गुणांक, और के लिए $u$ तथा $v$ का भागफल $−b$ तथा $a$ द्वारा $as + bt$; इस विकल्प का तात्पर्य है कि वर्ग मैट्रिक्स का निर्धारक है $1$.)

इस तरह के एक एल्गोरिथ्म होने पर, मैट्रिक्स के स्मिथ सामान्य रूप की गणना बिल्कुल पूर्णांक मामले में की जा सकती है, और यह प्रत्येक रैखिक प्रणाली को हल करने के लिए एक एल्गोरिथ्म प्राप्त करने के लिए रैखिक डायोफैंटाइन प्रणाली में वर्णित लागू करने के लिए पर्याप्त है।

मुख्य मामला जहां यह आमतौर पर उपयोग किया जाता है, एक क्षेत्र पर एकतरफा बहुपदों की अंगूठी पर रैखिक प्रणालियों का मामला है। इस मामले में, उपरोक्त यूनिमॉड्यूलर मैट्रिक्स की गणना के लिए विस्तारित यूक्लिडियन एल्गोरिथ्म का उपयोग किया जा सकता है; देखना ब्योरा हेतु।

एक फ़ील्ड पर बहुपद रिंग करता है
रेखीय बीजगणित एक बहुपद वलय पर प्रभावी होता है $$k[x_1, \ldots, x_n]$$ एक क्षेत्र पर (गणित) $k$. यह पहली बार 1926 में ग्रेट हरमन द्वारा सिद्ध किया गया है। हरमन के परिणामों से उत्पन्न एल्गोरिदम केवल ऐतिहासिक रुचि के हैं, क्योंकि प्रभावी कंप्यूटर संगणना की अनुमति देने के लिए उनकी कम्प्यूटेशनल जटिलता बहुत अधिक है।

सबूत है कि रैखिक बीजगणित बहुपद के छल्ले और कंप्यूटर कार्यान्वयन पर प्रभावी है, वर्तमान में ग्रोबनेर आधार पर आधारित हैं। ग्रोबनर आधार सिद्धांत।

इस पेज में लापता आंतरिक लिंक की सूची

 * रेखीय समीकरण
 * गुणक
 * रैखिक समीकरणों की प्रणाली
 * अंगूठी (गणित)
 * आदर्श (अंगूठी सिद्धांत)
 * इकाई (अंगूठी सिद्धांत)
 * विनाशक (अंगूठी सिद्धांत)
 * सुसंगत अंगूठी
 * अंतिम रूप से उत्पन्न मॉड्यूल
 * खाली स्थान
 * गाउस विलोपन
 * गुणात्मक प्रतिलोम
 * बहुपद की अंगूठी
 * एक बहुपद की डिग्री
 * बातचीत (तर्क)
 * रैखिक डायोफैंटाइन प्रणाली
 * महत्तम सामान्य भाजक
 * उलटा मैट्रिक्स
 * सिद्ध
 * उलटा मैट्रिक्स
 * अविभाज्य बहुपद
 * अभिकलनात्मक जटिलता