如果你也在 怎样代写数论Number theory MATH346个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。数论Number theory（或旧时的算术或高等算术）是纯数学的一个分支，主要致力于研究整数和整数值的函数。德国数学家卡尔-弗里德里希-高斯（1777-1855）说：”数学是科学的女王–数论是数学的女王。”数论家研究素数以及由整数组成的数学对象（例如有理数）或定义为整数的概括（例如代数整数）的属性。
数论Number theory整数既可以被视为本身，也可以被视为方程的解（刁藩几何）。数论中的问题通常最好通过研究分析对象（例如黎曼Zeta函数）来理解，这些对象以某种方式编码整数、素数或其他数论对象的属性（分析数论）。人们也可以研究实数与有理数的关系，例如，由后者逼近的实数（Diophantine逼近）。
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数学代写|数论代写Number Theory代考|Norm and Trace
In this section, the notions of norm and trace ${ }^7$ are introduced and some important results related to these are proved which are used in the subsequent chapters.
Definition Let $K / F$ be a finite extension of fields, then $K$ is a finite-dimensional vector space over $F$. For $\alpha$ belonging to $K$, consider the $F$-linear transformation $T_\alpha$ of $K$ defined by $T_\alpha(\xi)=\alpha \xi$ for every $\xi \in K$. The characteristic polynomial of this linear transformation is called the characteristic polynomial of $\alpha$ relative to the extension $K / F$. Thus if $\left{v_1, v_2, \ldots, v_n\right}$ is a (vector space) basis of the extension $K / F$ and $\alpha v_i=\sum_{j=1}^n a_{i j} v_j, a_{i j} \in F$, then the characteristic polynomial of $\alpha$ relative to $K / F$ is determinant of the matrix $(X I-A)$, where $A=\left(a_{i j}\right)_{i, j}$ and $I$ is the $n \times n$ identity matrix.
Remark 1.12 With notations as in the above definition, it may be pointed out that the characteristic polynomial of $\alpha$ relative to $K / F$ is independent of the choice of the basis $\left{v_1, v_2, \ldots, v_n\right}$ of $K / F$. If $\left{v_1^{\prime}, v_2^{\prime}, \ldots, v_n^{\prime}\right}$ is another basis of $K / F$, then the matrix $B=\left(b_{i j}\right){i, j}$ of the linear transformation $T\alpha$ with respect to $\left{v_1^{\prime}, v_2^{\prime}, \ldots, v_n^{\prime}\right}$ defined by $\alpha v_i^{\prime}=\sum_{j=1}^n b_{i j} v_j^{\prime}$ is similar to the matrix $A$. In fact, $B=P A P^{-1}$, where $P$ is the transition matrix from $\left{v_1, v_2, \ldots, v_n\right}$ to $\left{v_1^{\prime}, v_2^{\prime}, \ldots, v_n^{\prime}\right}$, because
$$
\left[\begin{array}{c}
\alpha v_1 \
\alpha v_2 \
\vdots \
\alpha v_n
\end{array}\right]=A\left[\begin{array}{c}
v_1 \
v_2 \
\vdots \
v_n
\end{array}\right],\left[\begin{array}{c}
\alpha v_1^{\prime} \
\alpha v_2^{\prime} \
\vdots \
\alpha v_n^{\prime}
\end{array}\right]=B\left[\begin{array}{c}
v_1^{\prime} \
v_2^{\prime} \
\vdots \
v_n^{\prime}
\end{array}\right],\left[\begin{array}{c}
v_1^{\prime} \
v_2^{\prime} \
\vdots \
v_n^{\prime}
\end{array}\right]=P\left[\begin{array}{c}
v_1 \
v_2 \
\vdots \
v_n
\end{array}\right]
$$
and hence
$$
\left[\begin{array}{c}
\alpha v_1^{\prime} \
\alpha v_2^{\prime} \
\vdots \
\alpha v_n^{\prime}
\end{array}\right]=P\left[\begin{array}{c}
\alpha v_1 \
\alpha v_2 \
\vdots \
\alpha v_n
\end{array}\right]=P A\left[\begin{array}{c}
v_1 \
v_2 \
\vdots \
v_n
\end{array}\right]=P A P^{-1}\left[\begin{array}{c}
v_1^{\prime} \
v_2^{\prime} \
\vdots \
v_n^{\prime}
\end{array}\right]
$$
which shows that $B=P A P^{-1}$.
数学代写|数论代写Number Theory代考|Some Simple Properties of Norm and Trace
Let $K$ be an extension of degree $n$ of a field $F$. Let $\alpha, \beta$ be in $K$ and $a \in F$. Then the following hold:
(i) $\operatorname{Tr}{K / F}(a)=n a$ and $N{K / F}(a)=a^n$.
(ii) $\operatorname{Tr}{K / F}(\alpha+\beta)=\operatorname{Tr}{K / F}(\alpha)+\operatorname{Tr}{K / F}(\beta)$. (iii) $N{K / F}(\alpha \beta)=N_{K / F}(\alpha) N_{K / F}(\beta)$.
Proof The first two assertions follow immediately from the definition of norm and trace. We prove (iii). For an element $\alpha$ belonging to $K$, let $T_\alpha$ be as in the above definition and $M\left(T_\alpha\right)$ denote its matrix with respect to a fixed basis $\left{v_1, v_2, \ldots, v_n\right}$ of $K / F$. Note that $T_{\alpha \beta}=T_\alpha \circ T_\beta$. Therefore
$$
M\left(T_{\alpha \beta}\right)=M\left(T_\alpha \circ T_\beta\right)=M\left(T_\beta\right) M\left(T_\alpha\right) .
$$
Consequently
$$
N_{K / F}(\alpha \beta)=\operatorname{det}\left(M\left(T_{\alpha \beta}\right)\right)=\operatorname{det}\left(M\left(T_\beta\right) M\left(T_\alpha\right)\right)=N_{K / F}(\alpha) N_{K / F}(\beta)
$$
as desired.
数论代写
数学代写|数论代写数论代考|范数与迹
.
在本节中，我们将介绍范数和迹${ }^7$的概念，并证明与之相关的一些重要结果，这些结果将在后面的章节中使用
设$K / F$是域的有限扩展，则$K$是$F$上的有限维向量空间。对于属于$K$的$\alpha$，考虑由$T_\alpha(\xi)=\alpha \xi$对每个$\xi \in K$定义的$K$的$F$ -线性变换$T_\alpha$。这个线性变换的特征多项式称为$\alpha$相对于扩展名$K / F$的特征多项式。因此，如果$\left{v_1, v_2, \ldots, v_n\right}$是扩展$K / F$和$\alpha v_i=\sum_{j=1}^n a_{i j} v_j, a_{i j} \in F$的一个(向量空间)基，则$\alpha$相对于$K / F$的特征多项式是矩阵$(X I-A)$的行行式，其中$A=\left(a_{i j}\right)_{i, j}$和$I$是$n \times n$的单位矩阵
注释1.12根据上述定义中的符号，可以指出，$\alpha$相对于$K / F$的特征多项式与$K / F$的基$\left{v_1, v_2, \ldots, v_n\right}$的选择无关。如果$\left{v_1^{\prime}, v_2^{\prime}, \ldots, v_n^{\prime}\right}$是$K / F$的另一组基，则由$\alpha v_i^{\prime}=\sum_{j=1}^n b_{i j} v_j^{\prime}$定义的关于$\left{v_1^{\prime}, v_2^{\prime}, \ldots, v_n^{\prime}\right}$的线性变换$T\alpha$的矩阵$B=\left(b_{i j}\right){i, j}$类似于矩阵$A$。实际上，$B=P A P^{-1}$，其中$P$是从$\left{v_1, v_2, \ldots, v_n\right}$到$\left{v_1^{\prime}, v_2^{\prime}, \ldots, v_n^{\prime}\right}$的转换矩阵，因为
$$
\left[\begin{array}{c}
\alpha v_1 \
\alpha v_2 \
\vdots \
\alpha v_n
\end{array}\right]=A\left[\begin{array}{c}
v_1 \
v_2 \
\vdots \
v_n
\end{array}\right],\left[\begin{array}{c}
\alpha v_1^{\prime} \
\alpha v_2^{\prime} \
\vdots \
\alpha v_n^{\prime}
\end{array}\right]=B\left[\begin{array}{c}
v_1^{\prime} \
v_2^{\prime} \
\vdots \
v_n^{\prime}
\end{array}\right],\left[\begin{array}{c}
v_1^{\prime} \
v_2^{\prime} \
\vdots \
v_n^{\prime}
\end{array}\right]=P\left[\begin{array}{c}
v_1 \
v_2 \
\vdots \
v_n
\end{array}\right]
$$
，因此
$$
\left[\begin{array}{c}
\alpha v_1^{\prime} \
\alpha v_2^{\prime} \
\vdots \
\alpha v_n^{\prime}
\end{array}\right]=P\left[\begin{array}{c}
\alpha v_1 \
\alpha v_2 \
\vdots \
\alpha v_n
\end{array}\right]=P A\left[\begin{array}{c}
v_1 \
v_2 \
\vdots \
v_n
\end{array}\right]=P A P^{-1}\left[\begin{array}{c}
v_1^{\prime} \
v_2^{\prime} \
\vdots \
v_n^{\prime}
\end{array}\right]
$$
，这表明$B=P A P^{-1}$ .
数学代写|数论代写数论代考| Norm和Trace的一些简单性质
.
设$K$为某字段$F$的度$n$的扩展。让$\alpha, \beta$在$K$和$a \in F$中。然后保持如下:
(i) $\operatorname{Tr}{K / F}(a)=n a$和$N{K / F}(a)=a^n$ .
(ii) $\operatorname{Tr}{K / F}(\alpha+\beta)=\operatorname{Tr}{K / F}(\alpha)+\operatorname{Tr}{K / F}(\beta)$。(iii) $N{K / F}(\alpha \beta)=N_{K / F}(\alpha) N_{K / F}(\beta)$ .
证明前两个断言直接来源于范数和迹的定义。我们证明(iii)。对于属于$K$的元素$\alpha$，设$T_\alpha$如上述定义，$M\left(T_\alpha\right)$表示它关于$K / F$的固定基$\left{v_1, v_2, \ldots, v_n\right}$的矩阵。注意$T_{\alpha \beta}=T_\alpha \circ T_\beta$。因此
$$
M\left(T_{\alpha \beta}\right)=M\left(T_\alpha \circ T_\beta\right)=M\left(T_\beta\right) M\left(T_\alpha\right) .
$$
因此
$$
N_{K / F}(\alpha \beta)=\operatorname{det}\left(M\left(T_{\alpha \beta}\right)\right)=\operatorname{det}\left(M\left(T_\beta\right) M\left(T_\alpha\right)\right)=N_{K / F}(\alpha) N_{K / F}(\beta)
$$
as desired.
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。