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基本区域、格行列式与正交化

前置笔记:格与格基。

设 B=[b1,…,bn]∈Rm×nB=[b_1,\ldots,b_n]\in\mathbb R^{m\times n} 列满秩,Λ=L(B)\Lambda=\mathcal L(B)。以下使用欧氏内积与范数,体积均指 span⁡(B)\operatorname{span}(B) 中的 nn 维体积。

基本区域

基 BB 对应的基本平行多面体为

P(B)={Bx:x∈[0,1)n}.\mathcal P(B)=\{Bx:x\in[0,1)^n\}.

它沿所有格向量平移后,构成整个线性空间的不交划分:

span⁡(B)=⨆v∈Λ(v+P(B)).\operatorname{span}(B) =\bigsqcup_{v\in\Lambda}\bigl(v+\mathcal P(B)\bigr).

半开区间保证边界点只属于一个区域。这可以直接从坐标分解 x=⌊x⌋+(x−⌊x⌋)x=\lfloor x\rfloor+(x-\lfloor x\rfloor) 理解。

基本区域并不唯一;P(B)\mathcal P(B) 是其中一种,其形状依赖所选的基 [1, p. 2; 2, pp. 10–11]。

格行列式

格行列式是基本区域的体积,也是格自身的不变量:

det⁡Λ:=vol⁡n(P(B))=det⁡(BTB).\det\Lambda :=\operatorname{vol}_n\bigl(\mathcal P(B)\bigr) =\sqrt{\det(B^TB)}.

当 m=nm=n 时,det⁡Λ=∣det⁡B∣\det\Lambda=|\det B|。

换成等价格基 B′=BUB'=BU,其中 UU 为幺模矩阵,有

det⁡(B′TB′)=(det⁡U)2det⁡(BTB)=det⁡(BTB).\det(B'^TB') =(\det U)^2\det(B^TB) =\det(B^TB).

因此,基本区域的形状可以改变,体积保持不变。

det⁡Λ\det\Lambda 的倒数刻画单位体积内的渐近格点数密度;比较疏密时,应在相同维数和尺度下理解 [1, p. 4; 2, pp. 12–13]。

Gram–Schmidt 正交化

定义

bi∗=bi−∑j<iμi,jbj∗,μi,j=⟨bi,bj∗⟩∥bj∗∥2.b_i^* =b_i-\sum_{j<i}\mu_{i,j}b_j^*, \qquad \mu_{i,j} =\frac{\langle b_i,b_j^*\rangle}{\|b_j^*\|^2}.

bi∗b_i^* 是 bib_i 在前面基向量所张空间的正交补上的分量,满足:

  • b1∗,…,bn∗b_1^*,\ldots,b_n^* 两两正交,但不要求长度为 11。
  • 每个前缀张成的空间保持不变: span⁡(b1,…,bi)=span⁡(b1∗,…,bi∗)\operatorname{span}(b_1,\ldots,b_i)=\operatorname{span}(b_1^*,\ldots,b_i^*)。
  • 结果依赖基及其排列顺序。
  • bi∗b_i^* 通常不属于原格,故正交化通常不是保持原格不变的换基。

最后一条与第一篇的幺模换基条件相呼应:Gram–Schmidt 使用的投影系数一般不是整数 [1, pp. 4–5; 2, pp. 8–10]。

二维例子:扣除投影,保留垂直分量

取 b1=(2,0)Tb_1=(2,0)^T、b2=(1,2)Tb_2=(1,2)^T,则 b1∗=b1b_1^*=b_1,且

μ2,1=⟨b2,b1∗⟩∥b1∗∥2=12,b2∗=b2−12b1∗=(02).\mu_{2,1} =\frac{\langle b_2,b_1^*\rangle}{\|b_1^*\|^2} =\frac12, \qquad b_2^* =b_2-\frac12b_1^* =\begin{pmatrix}0\\2\end{pmatrix}.

也就是把 b2b_2 分解为沿 b1b_1 的投影 (1,0)T(1,0)^T 与垂直分量 (0,2)T(0,2)^T,再扣除前者。

  • 正交化通常改变格。 b2∗=−12b1+b2b_2^*=-\tfrac12b_1+b_2。由于原基下坐标唯一且包含非整数系数,b2∗∉L(B)b_2^*\notin\mathcal L(B),所以 L(B∗)≠L(B)\mathcal L(B^*)\ne\mathcal L(B)。
  • 正交化保持基本区域体积。 原基对应平行四边形的面积为 ∣det⁡B∣=4|\det B|=4;正交化后矩形的面积为 ∥b1∗∥∥b2∗∥=2⋅2=4\|b_1^*\|\|b_2^*\|=2\cdot2=4。体积相同并不意味着格相同。

向量取自讲义的二维例子 [2, p. 9]。上述投影计算与格的比较由这些向量直接得到。

正交化与格行列式的联系

det⁡Λ=vol⁡n(P(B))=det⁡(BTB)=∏i=1n∥bi∗∥.\det\Lambda =\operatorname{vol}_n\bigl(\mathcal P(B)\bigr) =\sqrt{\det(B^TB)} =\prod_{i=1}^{n}\|b_i^*\|.

简短推导:写成 B=B∗TB=B^*T,其中 TT 为对角元全为 11 的上三角矩阵,则

det⁡(BTB)=det⁡((B∗)TB∗)=∏i=1n∥bi∗∥2.\det(B^TB) =\det\bigl((B^*)^TB^*\bigr) =\prod_{i=1}^{n}\|b_i^*\|^2.

各个 ∥bi∗∥\|b_i^*\| 随基变化,但它们的乘积保持不变。由 ∥bi∗∥≤∥bi∥\|b_i^*\|\leq\|b_i\|,还得到 Hadamard 不等式:

det⁡Λ≤∏i=1n∥bi∥,\det\Lambda\leq\prod_{i=1}^{n}\|b_i\|,

等号当且仅当原基向量两两正交 [1, p. 5; 2, pp. 10, 12–13]。

阅读位置

  • 基本区域的体积给出格行列式,Gram–Schmidt 正交化将其表示为正交分量长度的乘积 [1, pp. 2, 4–5]。
  • 正交化把基向量分解到正交方向,格的体积由这些正交分量共同决定 [2, pp. 8–13]。

参考文献

1. Oded Regev. Lecture 1: introduction. 2004. 原文.

2. Daniele Micciancio. Point lattices. 2017. 原文.