如果你也在 怎样代写抽象代数Abstract Algebra MATH411这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。抽象代数Abstract Algebra是代数的一组高级课题，涉及抽象代数结构而不是通常的数系。这些结构中最重要的是群、环和场。通用代数是一个相关的学科，它将代数结构的类型作为单一对象进行研究。例如，群的结构是普遍代数中的一个单一对象，它被称为群的变种。
抽象代数Abstract Algebra在代数（数学中一个已经很广泛的部门）中，抽象代数（偶尔也称为现代代数）是对代数结构的研究。代数结构包括群、环、场、模块、向量空间、网格和代数。抽象代数这个术语是在20世纪初创造的，目的是将这一研究领域与代数的旧部分区分开来，更具体地说，是与初等代数，即在计算和推理中使用变量来表示数字。
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数学代写|抽象代数代写Abstract Algebra代考|Ideals in ℤ and in 𝐹[𝑥]
All of the ideals we’ve examined so far have been principal ideals of the form $\langle a\rangle=$ ${a \cdot r \mid r \in R}$, i.e., the set of all multiples of a fixed element $a \in R$. The next example shows that not every ideal is principal.
Example 31.31. Let $A$ be the set of all polynomials in $\mathbb{Z}[x]$ with an even constant term. For instance, consider $f(x)=3 x^{101}-171 x^{52}+x+12$ and $g(x)=5 x-21$, which are elements of $\mathbb{Z}[x]$. The constant terms of $f(x)$ and $g(x)$ are 12 (which is even) and $-21$ (which isn’t even), respectively. Therefore, $f(x) \in A$ and $g(x) \notin A$. In the exercises, you’ll show that (1) $A$ is an ideal of $\mathbb{Z}[x]$, but (2) $A$ is not a principal ideal; i.e., there does not exist an element $\alpha(x) \in \mathbb{Z}[x]$ such that $A=\langle\alpha(x)\rangle$.
Example 31.32. We’ve seen that $\langle 5\rangle=5 \mathbb{Z}$ is an ideal of $\mathbb{Z}$. Other ideals of $\mathbb{Z}$ include $\langle 2\rangle=2 \mathbb{Z},\langle 12\rangle=12 \mathbb{Z}$, and more generally, $\langle n\rangle=n \mathbb{Z}$, where $n$ is a fixed integer. These include the two extremes, i.e., the ring $\mathbb{Z}$ itself, $\langle 1\rangle=\mathbb{Z}$, and the trivial ideal $\langle 0\rangle={0}$.
It turns out that every ideal of $\mathbb{Z}$ is principal, as the following theorem states. We’ll start the proof but will leave it to you as an exercise to finish writing it.
数学代写|抽象代数代写Abstract Algebra代考|Big picture stuff
We continue to highlight the connections between the ring of integers $\mathbb{Z}$ and the polynomial ring $F[x]$, where $F$ is a field. As Theorems $31.33$ and $31.34$ indicate, both rings satisfy the condition that every ideal is principal. More generally, an integral domain whose ideals are all principal is called a principal ideal domain (or PID). And $\mathbb{Z}$ and $F[x]$ are classic examples of a PID.
For another connection, we restate an early observation in the language of principal ideals. In Chapter 3, Exercises #12 and #13, we proved the following:
Let $m, n \in \mathbb{Z}$. Then $n \mid m$ if and only if $\langle m\rangle \subseteq\langle n\rangle$.
We wrote $m \mathbb{Z}$ and $n \mathbb{Z}$ in Chapter 3 , but we saw in this chapter that those are equivalent to the principal ideals $\langle m\rangle$ and $\langle n\rangle$, respectively. Now, one of the exercises in this chapter states the following:
Let $f(x), g(x) \in F[x]$. Then $g(x) \mid f(x)$ if and only if $\langle f(x)\rangle \subseteq\langle g(x)\rangle$.
The actual proof is in $\mathbb{R}[x]$, but the argument remains the same in a more general setting of $F[x]$. Note how these statements are saying the same thing in two different rings $\mathbb{Z}$ and $F[x]$
抽象代数代写
数学代写|抽象代数代写Abstract Algebra代考|Ideals in $\mathbb{Z}$ and in $F[x]$
到目前为止我们已经研究过的所有理想都是形式的主要理想 $\langle a\rangle=a \cdot r \mid r \in R$ ，即固定元表的所有倍数的集 合 $a \in R$. 下一个例子表明并非每个理想都是主要的。
示例 31.31。让 $A$ 是所有多项式的集合 $\mathbb{Z}[x]$ 有一个偶常数项。例如，考虑 $f(x)=3 x^{101}-171 x^{52}+x+12$ 和 $g(x)=5 x-21$ ，这是元維 $\mathbb{Z}[x]$. 的常数项 $f(x)$ 和 $g(x)$ 是 12 (偶数) 并且-21 (这不是偶数)，分别。所 以， $f(x) \in A$ 和 $g(x) \notin A$. 在练习中，您将证明 (1) $A$ 是一个理想的 $\mathbb{Z}[x]$ ，但是 (2) $A$ 不是主要理想; 即，不存 在一个元素 $\alpha(x) \in \mathbb{Z}[x]$ 这样 $A=\langle\alpha(x)\rangle$.
示例 31.32。我们已经看到了 $\langle 5\rangle=5 \mathbb{Z}$ 是一个理想的 $\mathbb{Z}$. 其他的理想 $\mathbb{Z}$ 包括 $\langle 2\rangle=2 \mathbb{Z},\langle 12\rangle=12 \mathbb{Z}$ ，更一般 地， $\langle n\rangle=n \mathbb{Z}$ ，在哪里 $n$ 是固定整数。这些包括两个极端，即环 $\mathbb{Z}$ 本身， $\langle 1\rangle=\mathbb{Z}$ ，和琐碎的理想 $\langle 0\rangle=0$. 事实证明，每一个理想 $\mathbb{Z}$ 是主要的，如下定理所述。我们将开始证明，但将把它作为练习留给您完成编写。
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我们继续强调整数环之间的联系 $\mathbb{Z}$ 和多项式环 $F[x]$ ，在哪里 $F$ 是一个字段。作为定理 $31.33$ 和 $31.34$ 表明，两 个环都满足每个理想都是主要的条件。更一般地说，其理想都是主理想的积分域称为主理想域 (或 PID)。和Z 和 $F[x]$ 是 PID 的经典示例。
对于另一个联系，我们用主要理想的语言重申了早期的观察。在第 3 章的练习１2 和１3 中，我们证明了以下 内容:
让 $m, n \in \mathbb{Z}$. 然后 $n \mid m$ 当且仅当 $\langle m\rangle \subseteq\langle n\rangle$.
我们写 $m \mathbb{Z}$ 和 $n \mathbb{Z}$ 在第 3 章中，但我们在本章中看到这些等同于主要理想 $\langle m\rangle$ 和 $\langle n\rangle$ ，分别。现在，本章中的一 个练习陈述如下:
让 $f(x), g(x) \in F[x]$.然后 $g(x) \mid f(x)$ 当且仅当 $\langle f(x)\rangle \subseteq\langle g(x)\rangle$.
实际证明在 $\mathbb{R}[x]$ ，但论点在更一般的设置中保持不变 $F[x]$. 请注意这些陈述是如何在两个不同的环中表达同一 件事的 $\mathbb{Z}$ 和 $F[x]$
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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。