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§ 8。 范数和痕迹
在本段中,K 表示域。
1. 记起
令 A 为 K 上的有限次数 n n n 的代数。对于每个 x ∈ A x \in A x ∈ A ,我们用 A 的 L x L_x L x 线性映射 a ↦ x a a \mapsto xa a ↦ x a 表示其自身。我们回想一下(III,p. 543),L x L_x L x 的迹称为x相对于A的迹,记为T r A / K ( x ) \mathrm{Tr}_{A/K}(x) Tr A / K ( x ) ;同样,L x L_x L x 的行列式称为x相对于A的范数,并用N A / K ( x ) N_{A/K}(x) N A / K ( x ) 表示。 A 的 n 元素的序列 ( x 1 , . . . , x n ) (x_1, ..., x_n) ( x 1 , ... , x n ) 的判别式是由定义矩阵 ( T r A / K ( x i x j ) ) 1 ≤ i , j ≤ n (\mathrm{Tr}_{A/K}(x_i x_j))_{1 \leq i,j \leq n} ( Tr A / K ( x i x j ) ) 1 ≤ i , j ≤ n 的行列式D A / K ( x 1 , . . . , x n ) D_{A/K}(x_1, ..., x_n) D A / K ( x 1 , ... , x n ) (III,p. 549)。
令 K' 为 K 的扩张,并令 A ′ = A ( K ′ ) A' = A_{(K')} A ′ = A ( K ′ ) 为通过标量的扩张从 A 导出的 K' 代数。我们有公式
(1)
T r A ′ / K ′ ( 1 ⊗ x ) = T r A / K ( x ) .1 , N A ′ / K ′ ( 1 ⊗ x ) = N A / K ( x ) .1
\mathrm{Tr}_{A'/K'}(1 \otimes x) = \mathrm{Tr}_{A/K}(x) . 1 , \quad N_{A'/K'}(1 \otimes x) = N_{A/K}(x) . 1
Tr A ′ / K ′ ( 1 ⊗ x ) = Tr A / K ( x ) .1 , N A ′ / K ′ ( 1 ⊗ x ) = N A / K ( x ) .1 对于所有x ∈ A x \in A x ∈ A (III,p. 544)。对于 A 的每个序列 ( x 1 , . . . , x n ) (x_1, ..., x_n) ( x 1 , ... , x n ) 元素我们有
(2)
D A ′ / K ′ ( 1 ⊗ x 1 , . . . , 1 ⊗ x n ) = D A / K ( x 1 , . . . , x n ) .1 ,
D_{A'/K'}(1 \otimes x_1, ..., 1 \otimes x_n) = D_{A/K}(x_1, ..., x_n) . 1 ,
D A ′ / K ′ ( 1 ⊗ x 1 , ... , 1 ⊗ x n ) = D A / K ( x 1 , ... , x n ) .1 , 从第一个公式(1)开始如下。
2. 范数和 etale 代数中的痕迹
设 A 是 K 上(有限)次数 n n n 的 etale 代数。到定义时,存在 K 的扩张 L 以及 A 的不同同态 u 1 , . . . , u n u_1, ..., u_n u 1 , ... , u n 到 L 中,具有以下属性。
a) A A A 到L L L 的每个同态等于u i u_i u i 之一(V,p. 29,Cor.); b) 存在 L L L -代数同构 u : A ( L ) → L n u : A_{(L)} \to L^n u : A ( L ) → L n 使得
u ( 1 ⊗ x ) = ( u 1 ( x ) , … , u n ( x ) ) for all x ∈ A .
u(1 \otimes x) = (u_1(x), \ldots, u_n(x)) \quad \text{for all } x \in A .
u ( 1 ⊗ x ) = ( u 1 ( x ) , … , u n ( x )) for all x ∈ A .
此外,K K K 的每个代数闭扩张L L L 都具有上述性质(V,p. 30,命题2)。
我们在下面修复L , u 1 , … , u n L, u_1, \ldots, u_n L , u 1 , … , u n 。设 x ∈ A x \in A x ∈ A ;我们将证明公式
Tr A / K ( x ) ⋅ 1 = ∑ i = 1 n u i ( x ) , N A / K ( x ) ⋅ 1 = ∏ i = 1 n u i ( x ) .
\text{Tr}_{A/K}(x) \cdot 1 = \sum_{i=1}^n u_i(x) , \quad \text{N}_{A/K}(x) \cdot 1 = \prod_{i=1}^n u_i(x) .
Tr A / K ( x ) ⋅ 1 = i = 1 ∑ n u i ( x ) , N A / K ( x ) ⋅ 1 = i = 1 ∏ n u i ( x ) .
Let v v v be multiplication by l ⊗ x l \otimes x l ⊗ x in A ( L ) A_{(L)} A ( L ) ; with respect to the basis of A ( L ) A_{(L)} A ( L ) which is the image under u − 1 u^{-1} u − 1 of the canonical basis of L n L^n L n , the matrix of the linear mapping v v v is diagonal, with diagonal elements u 1 ( x ) , … , u n ( x ) u_1(x), \ldots, u_n(x) u 1 ( x ) , … , u n ( x ) . 我们结论那个
T r A ( L ) / L ( 1 ∘ x ) ⋅ 1 = ∑ r = 1 n u i ( x ) , whence Tr A / K ( x ) ⋅ 1 = ∑ i = 1 n u i ( x ) by (1) ;
Tr_{A_{(L)}/L}(1 \circ x) \cdot 1 = \sum_{r=1}^n u_i(x) , \quad \text{whence} \quad \text{Tr}_{A/K}(x) \cdot 1 = \sum_{i=1}^n u_i(x) \text{ by (1)} ;
T r A ( L ) / L ( 1 ∘ x ) ⋅ 1 = r = 1 ∑ n u i ( x ) , whence Tr A / K ( x ) ⋅ 1 = i = 1 ∑ n u i ( x ) by (1) ;
范数的情况也类似处理。
进一步令( x 1 , … , x n ) (x_1, \ldots, x_n) ( x 1 , … , x n ) 为A A A 元素序列,令U为矩阵
( u i ( x j ) ) 1 ≤ i , j ≤ n
(u_i(x_j))_{1 \leq i,j \leq n}
( u i ( x j ) ) 1 ≤ i , j ≤ n
令( t i j ) = ′ U . U (t_{ij}) = 'U . U ( t ij ) = ′ U . U 。通过第一个公式 (3) 我们有
Tr A / K ( x i x j ) ⋅ 1 = ∑ k = 1 n u k ( x i x j ) = ∑ k = 1 n u k ( x i ) u k ( x j ) = t i j ;
\text{Tr}_{A/K}(x_i x_j) \cdot 1 = \sum_{k=1}^n u_k(x_i x_j) = \sum_{k=1}^n u_k(x_i) u_k(x_j) = t_{ij} ;
Tr A / K ( x i x j ) ⋅ 1 = k = 1 ∑ n u k ( x i x j ) = k = 1 ∑ n u k ( x i ) u k ( x j ) = t ij ;
经过到行列式,我们得到
D A / K ( x 1 , … , x r ) ⋅ 1 = [ det u i ( x j ) ] 2 .
D_{A/K}(x_1, \ldots, x_r) \cdot 1 = [\det u_i(x_j)]^2 .
D A / K ( x 1 , … , x r ) ⋅ 1 = [ det u i ( x j ) ] 2 .
— 令 A A A 为有限次数中的交换代数除以 K K K 。那么下面的条件是等价的 : a) 代数 A A A 是 etale。 b) A A A 存在判别式非零的基。 c) 对于A A A 中的每个x ≠ 0 x \neq 0 x = 0 ,A A A 中都存在y y y ,使得Tr A / K ( x y ) ≠ 0 \text{Tr}_{A/K}(xy) \neq 0 Tr A / K ( x y ) = 0 。 *此外,当满足这些条件时,A A A 的任何基的判别式都是非零的。
引用了 1 · 被以下引用 2 引用了 定理 1, V § 6
被以下引用 注 (1), AC V § 2 , 推论
我们将证明当A A A 假设为etale时,A A A 相对于A A A 的任何基( x 1 , … , x n ) (x_1, \ldots, x_n) ( x 1 , … , x n ) 在K K K 上的判别式不为零;这将特别建立蕴涵a ) ⇒ b ) a) \Rightarrow b) a ) ⇒ b ) 。由(4)式,结合上述记号,足以证明矩阵 U是可逆的,或者等价地,线性方程组的系统
∑ i = 1 n λ i u i ( x j ) = 0 ( for 1 ≤ j ≤ n )
\sum_{i=1}^n \lambda_i u_i(x_j) = 0 \quad (\text{for } 1 \leq j \leq n)
i = 1 ∑ n λ i u i ( x j ) = 0 ( for 1 ≤ j ≤ n )
L 中只有解 λ 1 = ⋯ = A , = 0 \lambda_1 = \cdots = A, = 0 λ 1 = ⋯ = A , = 0 。现在,关系 (5) 意味着∑ i = 1 n λ i u i ( x ) = 0 \sum_{i=1}^n \lambda_i u_i(x) = 0 ∑ i = 1 n λ i u i ( x ) = 0 对于所有x ∈ A x \in A x ∈ A ,从而λ i = 0 \lambda_i = 0 λ i = 0 对于1 ≤ i ≤ n 1 \leq i \leq n 1 ≤ i ≤ n ,通过定理关于同态(V,p. 27,Th.1)的线性独立性。
b)和c)的等价是以下一般引理的推论:
令 V 为 K 和 B 上有限维的向量空间,在 * V x V 上为双线性 形式。设( v 1 , … , v n ) (v_1, \ldots, v_n) ( v 1 , … , v n ) 是*V*的基*超过*K*和*Δ = det B ( v i , v j ) \Delta = \det B(v_i, v_j) Δ = det B ( v i , v j ) 。那么A ≠ 0 A \neq 0 A = 0 当且仅*如果*,对于V中的每个x ≠ 0 x \neq 0 x = 0 ,V中存在y使得B ( x , y ) ≠ 0 B(x, y) \neq 0 B ( x , y ) = 0 。
被以下引用 1 被以下引用 命题 3, VIII § 19
我们有 A ≠ 0 A \neq 0 A = 0 当且仅当系统线性方程
∑ i = 1 n λ i B ( v i , v j ) = 0 ( 1 ≤ j ≤ n )
\sum_{i=1}^n \lambda_i B(v_i, v_j) = 0 \quad (1 \leq j \leq n)
i = 1 ∑ n λ i B ( v i , v j ) = 0 ( 1 ≤ j ≤ n )
K 中只有解 A , = ⋯ = A , = 0 A, = \cdots = A, = 0 A , = ⋯ = A , = 0 。如果我们放入 x = ∑ i = 1 n λ i v i x = \sum_{i=1}^n \lambda_i v_i x = ∑ i = 1 n λ i v i ,则上面的系统等价于 1 ≤ j ≤ n 1 \leq j \leq n 1 ≤ j ≤ n 的 B ( x , v j ) = 0 B(x, v_j) = 0 B ( x , v j ) = 0 ,或者,由于 ( v 1 , … , v n ) (v_1, \ldots, v_n) ( v 1 , … , v n ) 是 V 的基在 K 上,对于所有的B ( x , y ) = 0 B(x, y) = 0 B ( x , y ) = 0 y ∈ V y \in V y ∈ V 、从而引理。
让我们证明条件 c) 意味着 A 被约简。设 x 为 A 的幂零元 :对于任何 y ∈ A y \in A y ∈ A 元素 xy 都是幂零的,因此向量空间 A 的自同态 L x y L_{xy} L x y 也是幂零的。现在下面的引理意味着T r ( x y ) = 0 \mathrm{Tr}(xy) = 0 Tr ( x y ) = 0 对于所有y ∈ A y \in A y ∈ A ,从而x = 0 x = 0 x = 0 在假设c)下。
令V为K上有限维的向量空间和V的u u u 幂零自同态,则为T r ( u ) = 0 \mathrm{Tr}(u) = 0 Tr ( u ) = 0 。
引用了 1 引用了 定理 4, V § 6
对于每个整数 n ≥ 0 n \geq 0 n ≥ 0 ,令 V n V_n V n 为 u n u^n u n 的像。由于u u u 是幂零的,因此存在整数r ≥ 0 r \geq 0 r ≥ 0 使得V 0 = V , V r = 0 V_0 = V, V_r = 0 V 0 = V , V r = 0 和V i ≠ V i + 1 V_i \neq V_{i+1} V i = V i + 1 对于0 ≤ i < r − 1 0 \leq i < r - 1 0 ≤ i < r − 1 。令 d i d_i d i 为 V i − 1 V_{i-1} V i − 1 的维数(对于 1 ≤ i ≤ r 1 \leq i \leq r 1 ≤ i ≤ r )。存在V的基( x 1 , … , x d ) (x_1, \ldots, x_d) ( x 1 , … , x d ) 使得向量x j x_j x j 与d − d i < j ≤ d d - d_i < j \leq d d − d i < j ≤ d 形式基V i − 1 V_{i-1} V i − 1 (对于1 ≤ i ≤ r 1 \leq i \leq r 1 ≤ i ≤ r )。我们有u ( V i − 1 ) ⊂ V i u(V_{i-1}) \subset V_i u ( V i − 1 ) ⊂ V i ,因此基( x 1 , … , x d ) (x_1, \ldots, x_d) ( x 1 , … , x d ) 的矩阵和u u u 的对角线元素是零。因此我们有 T r ( u ) = 0 \mathrm{Tr}(u) = 0 Tr ( u ) = 0 和引理。
最后让我们证明 b) 蕴涵 a)。令( x 1 , … , x n ) (x_1, \ldots, x_n) ( x 1 , … , x n ) 为A除以K的基,使得D A / K ( x 1 , … , x n ) ≠ 0 D_{A/K}(x_1, \ldots, x_n) \neq 0 D A / K ( x 1 , … , x n ) = 0 。令 K' 为 K 的扩张,A' 为由 A 的标量扩张和 1 ≤ i ≤ n 1 \leq i \leq n 1 ≤ i ≤ n 的 x i ′ = 1 ⊗ x i x'_i = 1 \otimes x_i x i ′ = 1 ⊗ x i 导出的 K' 代数。到公式 (2) (V, p. 47) 我们有D A ′ / K ′ ( x 1 ′ , … , x n ′ ) ≠ 0 D_{A'/K'}(x'_1, \ldots, x'_n) \neq 0 D A ′ / K ′ ( x 1 ′ , … , x n ′ ) = 0 。 应用 A' 的前面结果我们看到 A' 被约简,因此代数 A 是 etale (V, p. 34, Th. 4)。
— 令 E 为 K 的扩张 有限 次数。为了使 E 可分离,E 中存在 a 使得 T r E / K ( a ) ≠ 0 \mathrm{Tr}_{E/K}(a) \neq 0 Tr E / K ( a ) = 0 是必要且充分的。
引用了 1 · 被以下引用 2 引用了 命题 1
被以下引用 习题 9, § 11 , 命题 5, VIII § 20
根据命题1,条件是必要的。相反,假设存在a ∈ E a \in E a ∈ E 使得T r E / K ( a ) ≠ 0 \mathrm{Tr}_{E/K}(a) \neq 0 Tr E / K ( a ) = 0 。给定E中的x ≠ 0 x \neq 0 x = 0 ,如果我们放入y = a x ′ y = a x' y = a x ′ ,则T r E / K ( x y ) ≠ 0 \mathrm{Tr}_{E/K}(xy) \neq 0 Tr E / K ( x y ) = 0 。现在,命题 1 表明 E 是 K 上的 etale 代数,因此是 K 的可分扩张。
3. 范数以及有限次数扩张的痕迹
代数(III,p. 548)中的传递性公式在扩张或有限次数的情况下意味着以下命题。
— 令 F 为 K 的有限次数的扩张,E 为 F 的子扩展。那么对于每个 x ∈ F x \in F x ∈ F ,我们有
Tr F / K ( x ) = Tr E / K ( Tr F / E ( x ) ) N F / K ( x ) = N E / K ( N F / E ( x ) ) .
\text{Tr}_{F/K}(x) = \text{Tr}_{E/K}(\text{Tr}_{F/E}(x)) \\
\text{N}_{F/K}(x) = \text{N}_{E/K}(\text{N}_{F/E}(x)) .
Tr F / K ( x ) = Tr E / K ( Tr F / E ( x )) N F / K ( x ) = N E / K ( N F / E ( x )) .
— 将m = [ F : E ] m = [F : E] m = [ F : E ] ;那么对于每个 x ∈ E x \in E x ∈ E 我们有
Tr F / K ( x ) = m ⋅ Tr E / K ( x ) N F / K ( x ) = N E / K ( x ) m .
\text{Tr}_{F/K}(x) = m \cdot \text{Tr}_{E/K}(x) \\
\text{N}_{F/K}(x) = \text{N}_{E/K}(x)^m .
Tr F / K ( x ) = m ⋅ Tr E / K ( x ) N F / K ( x ) = N E / K ( x ) m .
被以下引用 1 被以下引用 命题 3
— 令 E 为 K 的有限次数 n 的扩张,以及 E 的 x 元素,K 上的次数 d。将 f ( X ) = X d + ∑ i = 1 d a i X d − i f(X) = X^d + \sum_{i=1}^d a_i X^{d-i} f ( X ) = X d + ∑ i = 1 d a i X d − i 写为 K 上的 X 的最小多项式。然后我们有
Tr E / K ( x ) = − n d a 1 N E / K ( x ) = ( ( ( − 1 ) d a d ) n / d = ( − 1 ) n a d n / d .
\text{Tr}_{E/K}(x) = - \frac{n}{d} a_1 \\
\text{N}_{E/K}(x) = (((-1)^d a_d)^{n/d} = (-1)^n a_d^{n/d} .
Tr E / K ( x ) = − d n a 1 N E / K ( x ) = ((( − 1 ) d a d ) n / d = ( − 1 ) n a d n / d .
引用了 1 · 被以下引用 1 引用了 推论
被以下引用 引理 3
令 R 为交换环、f ( X ) = X d + ∑ i = 1 d a i X d − i f(X) = X^d + \sum_{i=1}^d a_i X^{d-i} f ( X ) = X d + ∑ i = 1 d a i X d − i R [ X ] \mathbf{R}[X] R [ X ] 、A R-代数 R [ X ] / ( f ) \mathbf{R}[X]/(f) R [ X ] / ( f ) 和 A 中 X 的 x 剩余类类。然后是 Tr A / R ( x ) = − a 1 \text{Tr}_{A/R}(x) = -a_1 Tr A / R ( x ) = − a 1 和 N A / R ( x ) = ( − 1 ) d a d \text{N}_{A/R}(x) = (-1)^d a_d N A / R ( x ) = ( − 1 ) d a d 。
引用了 1 引用了 命题 3
由科。 (IV, p. 11) 序列 ( 1 , x , . . . , x d − 1 ) (1, x, ..., x^{d-1}) ( 1 , x , ... , x d − 1 ) 是 A 的基 ;进一步我们有
x ⋅ 1 = x , x ⋅ x = x 2 , … , x ⋅ x d − 2 = x d − 1 ,
x \cdot 1 = x , \quad x \cdot x = x^2 , \ldots , x \cdot x^{d-2} = x^{d-1} ,
x ⋅ 1 = x , x ⋅ x = x 2 , … , x ⋅ x d − 2 = x d − 1 , x ⋅ x d − 1 = − a d ⋅ 1 − a d − 1 ⋅ x − … − a 1 ⋅ x d − 1
x \cdot x^{d-1} = -a_d \cdot 1 - a_{d-1} \cdot x - \ldots - a_1 \cdot x^{d-1}
x ⋅ x d − 1 = − a d ⋅ 1 − a d − 1 ⋅ x − … − a 1 ⋅ x d − 1
矩阵用x相对于A A A 的基( 1 , x , . . . , x d − 1 ) (1, x, ..., x^{d-1}) ( 1 , x , ... , x d − 1 ) 表达乘法,因此是以下形式(我们采用d = 5 d = 5 d = 5 来修正想法):
( 0 0 0 0 − a 1 0 0 0 − a 0 1 0 0 − a 3 0 0 1 0 − a 2 0 0 0 1 − a 1 )
\begin{pmatrix}
0 & 0 & 0 & 0 & -a \\
1 & 0 & 0 & 0 & -a \\
0 & 1 & 0 & 0 & -a_3 \\
0 & 0 & 1 & 0 & -a_2 \\
0 & 0 & 0 & 1 & -a_1
\end{pmatrix}
0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 − a − a − a 3 − a 2 − a 1
这个矩阵的痕迹明显是− a -a − a ;行列式可以通过第一行展开来计算,然后我们发现
( − 1 ) d − 1 ( − a d ) = ( − 1 ) d a d .
(-1)^{d-1} (-a_d) = (-1)^d a_d .
( − 1 ) d − 1 ( − a d ) = ( − 1 ) d a d .
对于这个编号的其余部分,我们用 K 的有限次数的 E 扩张和 E 的 x x x 元素表示。我们将指出在各种情况下如何计算范数和x x x 的踪迹。
a) 可分扩张 的情况:假设E在K上与次数n n n 可分,用K的Ω \Omega Ω 代数闭包和σ 1 , … , σ n \sigma_1, \ldots, \sigma_n σ 1 , … , σ n 表示E与R的n n n 不同的K K K 同态。 公式 (3) (V V V , p. 48) 我们在 R 中有
Tr E / K ( x ) = ∑ i = 1 n σ i ( x ) , N E / K ( x ) = ∏ i = 1 n σ i ( x ) .
\text{Tr}_{E/K}(x) = \sum_{i=1}^n \sigma_i(x) , \quad N_{E/K}(x) = \prod_{i=1}^n \sigma_i(x) .
Tr E / K ( x ) = i = 1 ∑ n σ i ( x ) , N E / K ( x ) = i = 1 ∏ n σ i ( x ) .
b) p 根式扩展的情况 :假设 K 具有特征 p > 0 p > 0 p > 0 并且扩张 E 是 p 根式;存在整数e ≥ 0 e \geq 0 e ≥ 0 使得[ E : K ] = p e [E:K] = p^e [ E : K ] = p e (V V V ,p. 26,命题4)。如果f f f 是x x x 在K上的高度,则x x x 在K上的最小多项式是X p f − x p f X^{p^f} - x^{p^f} X p f − x p f (V V V ,p. 24,命题1)。根据第 3 条命题,我们有 N E / K ( x ) = ( x p f ) p e / p f N_{E/K}(x) = (x^{p^f})^{p^e/p^f} N E / K ( x ) = ( x p f ) p e / p f ,从而
N E / K ( x ) = x p e = x [ E : K ]
N_{E/K}(x) = x^{p^e} = x^{[E:K]}
N E / K ( x ) = x p e = x [ E : K ]
对于迹,我们找到Tr E / K ( x ) = − p e − f a \text{Tr}_{E/K}(x) = -p^{e-f} a Tr E / K ( x ) = − p e − f a ,其中a a a 是多项式X p f − x p f X^{p^f} - x^{p^f} X p f − x p f 中X p f − 1 X^{p^f-1} X p f − 1 的系数;在其他字中,我们有
Tr E / K ( x ) = p e ⋅ x = [ E : K ] x = { x if [ E : K ] = 1 0 if [ E : K ] > 1.
\text{Tr}_{E/K}(x) = p^e \cdot x = [E:K] x = \begin{cases} x & \text{if } [E:K] = 1 \\ 0 & \text{if } [E:K] > 1 . \end{cases}
Tr E / K ( x ) = p e ⋅ x = [ E : K ] x = { x 0 if [ E : K ] = 1 if [ E : K ] > 1.
c) 一般情况 :我们可以总结范数的计算和跟踪如下命题:
令 p 为 K 的有限次数的 K 和 E 扩张的特征指数。令 σ 1 , … , σ n \sigma_1, \ldots, \sigma_n σ 1 , … , σ n 为 E 与 K 的代数闭包 Ω \Omega Ω 的不同 K 同态,并令 p e = [ E : K ] i p^e = [E:K]_i p e = [ E : K ] i 。对于每个 x ∈ E x \in E x ∈ E ,我们都有 Ω \Omega Ω
被以下引用 1 被以下引用 命题 5, AC V § 2
Tr E / K ( x ) = p e ⋅ ∑ i = 1 n σ i ( x ) , N E / K ( x ) = ( ∏ i = 1 n σ i ( x ) ) p e .
\text{Tr}_{E/K}(x) = p^e \cdot \sum_{i=1}^n \sigma_i(x) , \quad N_{E/K}(x) = \left( \prod_{i=1}^n \sigma_i(x) \right)^{p^e} .
Tr E / K ( x ) = p e ⋅ i = 1 ∑ n σ i ( x ) , N E / K ( x ) = ( i = 1 ∏ n σ i ( x ) ) p e .
令E为E中K的相对可分闭包;则E s E_s E s 是K的次数n n n 的可分扩张和E的σ 1 , … , σ n \sigma_1, \ldots, \sigma_n σ 1 , … , σ n 诱导不同的K同态,转化为R;此外,E 是 E 的近似根式扩展,pe ^e e 度(V V V 、p. 44、第 13 条命题和p. 46)。因此,第 4 条命题由公式 (6)、(7)、(13)、(14) 和 (12) 得出。
习题
参见习题为 § 8 。