有理標準形與模

由不變因子得到極小/特徵多項式

不變因子不只是分類工具——它們讓你幾乎不費力就把極小多項式和特徵多項式直接讀出來。一旦你有了鏈 f1 | f2 | … | fk,算子最重要的兩個多項式就擺在那裡。

規則很乾淨。特徵多項式是全部不變因子的乘積:charpoly = f1 f2 … fk(其次數因而是維數 n,因為各次數相加)。極小多項式是那個最大的不變因子:minpoly = fk。fk 能被其餘所有整除,正是它零化每個循環零件、從而零化整個 V 的原因。

這讓幾條經典事實變得透明。極小多項式整除特徵多項式(fk 整除乘積)——這就是凱萊-哈密頓定理,一眼讀出。極小與特徵多項式有相同的不可約因子(fk 裡的每個素因子也出現在乘積中),解釋了它們為何共享相同的根,即特徵值。而算子是循環的(無虧的),當且僅當只有一個不變因子,即 minpoly = charpoly。

一個值得點明的微妙處:極小與特徵多項式本身一般並不決定相似類——它們只釘住最大的不變因子和總次數。要知道一切,你需要完整的鏈 f1、…、fk。兩個不相似的算子可以共享極小和特徵多項式,卻在中間的因子上不同。

f1 = x-1, f2 = (x-1)^2 => minpoly = (x-1)^2, charpoly = (x-1)^3

最大的不變因子是極小多項式;所有因子的乘積是特徵多項式。

「極小+特徵不足以決定」的最小反例出現在四維:給出因子排佈 (x)、(x)、(x^2) 與另一種排佈,它們共享乘積和最大因子,卻在鏈上不同。

又稱
reading minpoly and charpoly off the invariant factors