首页 > 其他分享 >线性代数1

线性代数1

时间:2023-10-23 15:46:03浏览次数:28  
标签:limits bmod 线性代数 equiv prod 定理 mod

数论相关知识点:

Q1:为什么由费马小定理可以得出 \(a^{-1}\equiv a^{P-2}(\mod P)\)

线性代数:

1. 费马小定理

首先明确一个事情,当 \(a\) 不为 \(P\) 的倍数的时候,不存在 \(x\neq y,1\leq x,y<p\),使得 \(xa\equiv ya \ (\bmod P)\)

因为如果条件成立,则 \(x\mod P=y\mod P\),又因为 \(x\neq y\) 不符合条件。

我们仔细一想,发现 \(\forall x\in[1,P-1],ax\%P\) 皆不相等。则 \(ax\) 在 \(\mod P\) 意义下仍为 \(1\sim P-1\)

所以 \(\prod\limits_{i=1}^{P-1}i\equiv \prod\limits_{i=1}^{P-1}ai \ (\bmod P)\)

又因为 \(\prod\limits_{i=1}^{P-1}i\) 显然不是 \(P\) 的倍数,所以:\(a^{P-1}\equiv1 \ (\bmod P)\)

注意:此定理仅适用于P为质数且a不是P的倍数的时候

\({\uppercase\expandafter{\romannumeral2} }\)

同时我们可以通过费马小定理,解决逆元问题。当 \(P\) 为质数的时候, \(a^{P-1}\equiv 1 \ (\bmod P)\Rightarrow a^{-1}\equiv a^{P-2} \ (\bmod P)\)

总结到这里的时候,想到一个十分常用的东西 \(a^x\equiv a^{x\%(P-1)} \ (\bmod P)\)

发现 \(a^x\equiv a^{x\%(P-1)}\times a^{t\times (P-1)} \ (\bmod P)\) 我们根据费马小定理,可以得出 \(a^x\equiv a^{x\%(P-1)} \ (\bmod P)\)

2.

标签:limits,bmod,线性代数,equiv,prod,定理,mod
From: https://www.cnblogs.com/Candycar/p/17755851.html

相关文章

  • 2023 版 Java和python开发线性代数探索
    目录前景提示需求分析1、初始化不需要指定矩阵的尺寸,并且可以直接传入数据。2、可以计算2x2矩阵的逆3、可以做2x2的矩阵乘法Java版本开发一、开发详情1、开发一个子类,如图所示。2、根据问题修改子类,父类,以便真实可用解决1、初始化不需要指定矩阵的尺寸,并且可以直接传入数据。解决......
  • 线性代数01
    配图是:ArianaGrande,2023年世界最美女人第三名。这是麻省理工18.06课程,线性代数(LinearAlgebra),讲课的是W.GilbertStrang。课本用的书是《IntroductiontoLinearAlgebra》。coursewebpage上有大量的exercises、matlab代码、课程的syllabus。课程的网页是web.mit.edu/......
  • 关于<<十天内掌握线性代数>>
    中午吃完饭,上网看新闻,突然看到一篇文章<<十天内掌握线性代数:惊人的超速学习实验>>。文中讲述了一个叫ScottYoung的人,一年内学完了MIT4年全部33门的计算机课程,并全都通过考试(MIT,麻省理工学院,世界排名第二,可不像国内院校背背书就能去考试的)。文中要点简单总结一下以便今后学习时......
  • MIT 18.06 线性代数 - 22. 对角化和矩阵的幂
    关于斐波那契数列计算第n个数,使用矩阵特征向量和特征值求解:Fibonacci数列的定义是:\(F(0)=0\),\(F(1)=1\)并且对于\(n>1\),\(F(n)=F(n-1)+F(n-2)\)。我们可以使用线性代数中的特征向量和特征值来求解Fibonacci数列。首先,我们可以将Fibonacci数列写为一个线性系统的形式:\[\b......
  • 《线性代数》6. 线性相关、线性无关与生成空间
    线性组合回忆一下向量的两个最基本的运算:向量加法:\(\vec{v}+\vec{w}\)向量乘法:\(k\vec{v}\)这两个基本运算构建了线性代数中最重要的一个概念:线性组合。对于若干个\(n\)维向量\(\vec{v_{1}},\vec{v_{2}},\vec{v_{3}},...,\vec{v_{p}}\),那么\(k_{1}·\vec{v_{1}}+k......
  • 程序员的线性代数教程!Jupyter 代码和视频可能更适合你
    红色石头的个人博客:www.redstonewill.com推荐一份适合程序员的线性代数教程,包含理论和源码。教程地址为:https://github.com/fastai/numerical-linear-algebra本教程的重点是以下问题:我们如何以可接受的速度和可接受的精度进行矩阵计算?这份教程来自于旧金山大学的分析学硕士2017暑......
  • 《线性代数》5. 线性系统
    什么是线性系统系统这个概念有点抽象,之前学的矩阵就可以看作是一个系统,线性系统和初中学的线性方程组是比较类似的。比如:\(\begin{cases}x+2y=5\\3x+4y=6\end{cases}\)但这里的重点是线性,所谓线性就是,未知数只能是一次方项。像\(x^{2}-1=0\)、\(\sqrt{z}-4=0\)......
  • 《线性代数》4. 矩阵的高级话题
    更多的变换矩阵之前我们说矩阵可以看作是向量的函数,矩阵可以改变一个点的坐标,比如将一个点的横坐标扩大a倍,纵坐标扩大b倍,那么就可以让如下矩阵与之相乘。\(T=\begin{Bmatrix}a&0\\0&b\end{Bmatrix}\)本次就来介绍更多的变换矩阵,假设我们希望一个点沿着\(x\)轴翻转,......
  • 《线性代数》3. 矩阵,线性代数中最重要的概念
    什么是矩阵前面我们介绍了向量,它是线性代数中最基本的元素,但提到线性代数,估计更多人第一时间想到的是矩阵(Matrix)。\(\begin{Bmatrix}1&2&3&4\\5&6&7&8\\9&10&11&12\end{Bmatrix}\)如果说向量是对数的拓展,一个向量表示一组数,那么矩阵就是对向量的拓展,一......
  • 《线性代数》2. 向量的高级话题
    规范化和单位向量在了解完向量的基础知识后,我们来探讨更多和向量有关的高级话题。首先向量是一个有向线段,由原点指向空间中的某一个点,所以向量除了具有方向之外,还应该具有大小。比如有两个向量\(\vec{u}\)、\(\vec{w}\),分别是\((3,4)^{T}\)、\((4,3)^{T}\),那么它们的长度是多......