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摘要
任一多项式理想的特征对是指由该理想的约化字典序Gr?bner基G和含于其中的极小三角列C构成的有序对（G, C）.当C为正则列或正规列时,分别称特征对（G, C）为正则的或正规的.当G生成的理想与C的饱和理想相同时,称特征对（G, C）为强的.一组多项式的（强）正则或（强）正规特征分解是指将该多项式组分解为有限多个（强）正则或（强）正规特征对,使其满足特定的零点与理想关系.本文简要回顾各种三角分解及相应零点与理想分解的理论和方法,然后重点介绍（强）正则与（强）正规特征对和特征分解的性质,说明三角列、Ritt特征列和字典序Gr?bner基之间的内在关联,建立特征对的正则化定理以及正则、正规特征对的强化方法,进而给出两种基于字典序Gr?bner基计算、按伪整除关系分裂和构建、商除可除理想等策略的（强）正规与（强）正则特征分解算法.这两种算法计算所得的强正规与强正则特征对和特征分解都具有良好的性质,且能为输入多元多项式组的零点提供两种不同的表示.本文还给出示例和部分实验结果,用以说明特征分解方法及其实用性和有效性.
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