离散数学_九章:关系(6)

news2024/11/23 4:28:38

🪐9.6 偏序

  • 1、⛺偏序关系和偏序集
    • ⛲偏序关系
    • ⛲偏序(关系)的例子
      • a. “大于或等于” 关系
      • b. “整除” 关系
      • c. “包含” 关系
    • 🎬偏序集
    • 🎬可比性(comparability)
      • " ≼ " 符号
      • a. 可比 & 不可比
      • b. 全序( =线序 )
      • c. 良序集、良序归纳原理及其应用
    • 🎬偏序集的例子
      • a. 可比
      • b. 全序
      • c. 良序集
  • 2、⛺字典序(Lexicographic Orderings)
  • 3、⛺哈塞图(Hasse Diagrams)
    • 构造哈塞图
    • 覆盖
  • 4、⛺偏序集上的特殊元素
    • 极大元、极小元
    • 最大元、最小元
    • 上确界、下确界
    • 在Hasse图中看最大元、最小元、极小元、极大元
  • 5、⛺格(Lattices)

⭐这一节期末会考大题

1、⛺偏序关系和偏序集

⛲偏序关系

定义:定义在集合 S 上的关系 R,如果它是自反的、反对称的和传递的,就称为偏序(或 偏序关系)

❗注意:在一个集合的偏序关系中,并不是任何2个元素之间都具有偏序关系,例如 aRb cRd,但是 a与c之间可能不具有偏序关系R

⛲偏序(关系)的例子

证明是否是偏序,要依次验证自反性、反对称性、传递性满足与否

a. “大于或等于” 关系

证明:“ 大于或等于 ” ( ≥ )关系是整数集合上的偏序关系。

🔴解:
自反性: 对所有整数 a 有 a ≥ a,✔️

反对称性: 如果 a ≥ b 且 b ≥ a,那么 a = b,✔️

传递性: 因为 a ≥ b 且 b ≥ c 蕴涵 a ≥ c,✔️

综上所述, ≥ 关系是整数集上的偏序关系

b. “整除” 关系

证明:“ 整除 ”( | )关系是正整数集合上的偏序关系。

🔴解:
自反性: 对所有整数 a,有 a | a,✔️

反对称性: 如果 a 和 b 是正整数,且有 a | b 和 b | a,那么 a = b,✔️

传递性: 假设 a 整除 b 并且 b 整除 c。则有正整数 k 和 l 使得 b = ak 和 c = bl 成立。因此,c = a(kl),所以 a 整除 c,✔️

综上所述, 整除 关系是正整数集合上的偏序关系

c. “包含” 关系

证明:集合的包含(⊆)关系 是定义在集合 S 的幂集上的偏序。

🔴解:
自反性: 只要 A 是 S 的子集,就有 A ⊆ A,✔️

反对称性: A ⊆ B 和 B ⊆ A 蕴涵 A = B,✔️

传递性: A ⊆ B 和 B ⊆ C 蕴涵 A ⊆ C,✔️

综上所述, 包含关系是定义在集合 S 的幂集上的偏序。

🎬偏序集

集合 S 与定义在其上的偏序关系R 一起称为偏序集,记作 (S, R)。

集合 S 中的成员称为偏序集的元素

🎬可比性(comparability)

" ≼ " 符号

符号" ≼ " 用于表示任何偏序集中的关系。

在不同的偏序集中,会使用不同的符号表示偏序,如≤、⊆ 和 │

👉然而,我们需要一个符号用来表示任意一个偏序集中的序关系

通常,在一个偏序集 (S,R)中,记号a ≼ b表示( a , b )∈R。使用这个记号是由于 “ 小于或等于 ” 关系是偏序关系的范例,而且符号" ≼ " 和 " ≤ "很相似。

(注意符号" ≼ " 用来表示任意偏序集中的关系,并不仅仅是“小于或等于”关系)

当 a 与 b 是偏序集 (S, ≼ ) 的元素时,不一定有 a ≤ b 或 b ≤ a

例如,在偏序集 ( P(Z),⊆ ) 中,{1,2}与{1,3}没有关系,反之亦然,因为没有一个集合被另一个集合包含。

a. 可比 & 不可比

定义:偏序集 (S, ≼) 中的元素 a 和 b 称为可比的,如果 a ≼ b 或 b ≼ a。
a 和 b 是 S 中的元素并且既没有 a ≼ b,也没有 b ≼ a,则称 a 与 b 是不可比的(incomparable)。

❗注意:这里的“ ≼ ” 不同于 “ ≤ ”,写的时候要尽可能弯一点,便于区分

“ ≼ ”:在这里插入图片描述

“ ≤ ”:在这里插入图片描述

b. 全序( =线序 )

定义:如果(S, ≼)是偏序集,且 S 中的每对元素都是可比的,则 S 称为全序集(totally ordered set)或线序集(linearly ordered set),且 " ≼ " 称为全序或线序

一个全序集也称为链(chain)

c. 良序集、良序归纳原理及其应用

良序集定义:

对于偏序集( S, ≼ ),如果 " ≼ "是全序,并且 S 的每个非空子集都有一个最小元素,就称它为良序集(well-ordered set)。

(良序是对于结构很好的全序(线序)而言的)

良序归纳原理:

设S是一个良序集。如果(归纳步骤)对所有y∈𝑆,如果 P(x) 对所有 x∈𝑆 且 x ≺ y 为真,则P(y)为真,那么P(x)对所有的 x∈𝑆 为真

证明:假设P(x)不对所有的x∈𝑆为真。那么存在一个元素 y∈𝑆,使得P(y)为假。于是集合A = {x∈𝑆|P(x)为假} 是非空集合。因为S是良序的,所以A有最小元素a, 根据a是选自A的最小元素,对所有 x∈𝑆 且 x ≺ a 都有 P(x) 为真。由归纳步骤得P(a)为真。这个矛盾就证明了P(x)必须对所有的x∈𝑆为真。)

良序归纳原理的应用:

比数学归纳法更简单,使用良序归纳法进行证明时,不需要基础步骤

因为若 x0 是良序集的最小元素,由归纳步骤可知 P(x0) 为真。因为不存在 x∈S 且x≺x0,所以P(x) 对所有 x∈S 且 x≺x0 为真

🎬偏序集的例子

a. 可比

在偏序集 ( Z+ , | )中,整数 3 和 9 是可比的吗?5 和 7 是可比的吗?

🔴解:

整数 3 和 9 是可比的,因为 3|9
整数 5 和 7 是不可比的,因为 5不可整除7,且 7 不可整除 5

b. 全序

全序:每对元素都是可比的

①偏序集(Z,≤ )是全序集,因为只要a,b是整数,就有a ≤ b 或者b ≤ a

②偏序集(Z+,| )不是全序集,因为它包含不可比的元素,比如 3 和 5

c. 良序集

正整数的有序对的集合:Z+ × Z+,与 ≼ 构成良序集(因为存在最小元素),其中如果a1 < b1 ,或如果a1 = b1且a2 < b2 ,则(a1 ,a2 )≼(b1 ,b2

集合 Z 与通常的 ≤ 不是良序的,因为 Z 中包含负整数集合,而负整数集合中没有最小元素

2、⛺字典序(Lexicographic Orderings)

定义:给定两个偏序集 ( A1 , ≼1 ) 和 ( A2, ≼2 ) ,在 A1 × A2 上的字典顺序 ≼ 定义为 (a1, a2) 小于 (b1, b2),即 (a1, a2) ≺ (b1, b2),或者a11 b1,或者 a1 = b1 且 a22 b2

(把相等增加到 A1 × A2 的序 ≺ 上,就得到一个偏序 ≼ )

例:考虑由小写英语组成的字符串的集合。使用字母在字母表中的顺序,可以构造在字符串的集合上的字典顺序。这与字典中使用的顺序相同。
🔴
discreet ≺ discrete,因为字符串在第7位出现不同字母,且 e ≺ t
discreet ≺ discreetness,因为这两个字符串前8个字母相同,但是第二个字符串更长

3、⛺哈塞图(Hasse Diagrams)

**定义:**哈塞(Hasse) 图是偏序的一种可视化表示,它省略了由于自反性和传递性而必须出现的边

构造哈塞图

在这里插入图片描述

偏序如上图 (a) 所示
构造Hasse图的步骤:
① 移走 由于自反性而产生的 ( 如图 b))
② 移走 由于由于传递性而必须出现的 ( 如图c))
③最后,排列每条边使得它的 起点在终点的下面

覆盖

设 ( S, ≼ ) 是一个偏序集。若x ≺ y且不存在元素z∈S使得x ≺ z ≺ y,则称元素y∈S 覆盖 元素x∈S。

y 覆盖 x 的有序对 (x,y) 的集合称为(S, ≼ )的 覆盖关系

对应到Hasse图,即上下直接相邻连接的两个元素有覆盖关系

从对偏序集的哈塞图的描述中,我们可以看出,在(S,≤)的哈塞图中的边是指向上面的边并且与(S,≤)的覆盖关系中的有序对相对应。而且,我们可以从偏序集的覆盖关系中得到这个偏序集,因为它是它的覆盖关系的传递闭包的自反闭包。

这就告诉我们,可以从哈塞图中构造一个偏序

在这里插入图片描述

4、⛺偏序集上的特殊元素

极大元、极小元

极大元:假设a为极大元,则任取与a具有关系R的元素x,都有xRa.(也就是说:并不是A中的任意元素都与a有关系R,这就是最大元与极大元的区别)

极小元:假设a为极小元,则任取与a具有关系R的元素x,都有aRx.

最大元、最小元

论最大元、最小元,前提是可比!!!
最大元:偏序集中存在一个元素大于每个其他的元素。这样的元素称为最大元

( 假设a为最大元,则在集合A中,任取元素x,都有xRa )

最小元:类似地,一个元素称为最小元,当它小于偏序集的所有其他元素。

( 假设a为最小元,则在集合A中,任取元素x,都有aRx )

最大元、最小元是唯一的,极大元与极小元不唯一

上确界、下确界

A是一个偏序集,B包含于A,在哈斯图中,求B的上界、上确界,下界、下确界:

y 比 B 中所有的元素都要大,称y是B的上界。上界中最小的叫做上确界
y 比 B 中所有的元素都要小,称y是B的下界。下界中最大的叫做下确界

从哈斯图上看出 上界、上确界、下界、下确界的方法:

在A的哈斯图中,标出子集B中的结点,
则不低于(不高于)其中最高结点(最低结点)并有与它们均相连且只通过下方( 上方)直线相连 (包括环) 的结点都为B的上界(下界);
在上界集(下界集)中距B中最高结点(最低结点)路径最短的结点是上确界(下确界)

例:

集合 A = { 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 9 , 10 , 15 },
(A,|)是一个偏序集,在哈斯图中,求A的上界、上确界,下界、下确界

🔴解:
A不存在上界,当然也不存在上确界;
1 比 A 中所有的元素都要小,所以 1 是 A 的下界,也是下确界
在这里插入图片描述

在Hasse图中看最大元、最小元、极小元、极大元

从哈斯图上看出 最大元、最小元、极小元、极大元的方法:

(以下均就A是一个偏序集而言,B包含于A,求B中的极大元、极小元、最大元、最小元)

(1)极大元:在B的哈斯图中每一个 孤立结点只有下方连线的结点 是B的极大元。

(2)极小元:在B的哈斯图中每一个 孤立结点只有上方连线的结点 是B的极小元。

(3)最大元和最小元:首先找出B的极大元和极小元 → 若极大元或极小元只有一个,则这个极大元或极小元就是B的最大元或最小元;若不止一个,则B的最大元或最小元不存在

例1:偏序集 ( { 2,4,5,10,12,20,25 } ,| ) 中的哪些元素是极大元,哪些是极小元?

🔴解:
画出这个偏序集的哈塞图(如图),显示了极大元是12,20,25;极小元是2,5

(没有最大元、最小元)
在这里插入图片描述

例2:

在这里插入图片描述a) 没有最大元,有最小元a
b)都没有
c) 最大元d,没有最小元
d)最大元是d,最小元是a

5、⛺格(Lattices)

如果一个偏序集的每对元素都有最小上界和最大下界,则称这个偏序集为格

在这里插入图片描述

a)、c)每对元素都有最小上界和最大下界,比较好判断

对于b):
b)所示的Hasse图表示的偏序不是格,因为元素b和c没有最小上界(b,c有上界d和e,但是d、e不可比,无法确定d e哪个最小 )

(书上的几个例题:)
在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/531968.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

【工具】如何判断两个二进制文件是否相同

&#x1f41a;作者简介&#xff1a;花神庙码农&#xff08;专注于Linux、WLAN、TCP/IP、Python等技术方向&#xff09;&#x1f433;博客主页&#xff1a;花神庙码农 &#xff0c;地址&#xff1a;https://blog.csdn.net/qxhgd&#x1f310;系列专栏&#xff1a;善假于物&#…

wx自定义组件

自定义组件的意义&#xff1a; 提供一系列的样式&#xff0c;&#xff0c;通用的样式提供一系列的骨架&#xff0c;&#xff0c;通用标签避免重复写一些业务逻辑 小程序自定义组件中 &#xff1a; slot &#xff1a; 修改组件内容 外部样式类&#xff1a; 修改组件样式 slot…

案例7:Java茶叶销售网站设计与实现开题报告

博主介绍&#xff1a;✌全网粉丝30W,csdn特邀作者、博客专家、CSDN新星计划导师、java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌ &#x1f345;文末获取源码联系&#x1f345; &#x1f447;&#x1f3fb; 精彩专…

手术麻醉信息管理系统源码(简称手麻系统源码)php + mysql + vue2 B/S网页版

手术麻醉信息管理系统源码&#xff08;简称手麻系统源码&#xff09; 手术麻醉信息管理系统&#xff08;简称手麻系统&#xff09;是指专用于住院患者手术与麻醉的申请、审批、安排&#xff0c;术前、术中和术后有关信息的记录和跟踪以及手术麻醉室内部管理等功能的计算机应用…

Lucene中的Field域、索引维护、搜索、相关度排序和中文分词器讲解

Field域 Field属性 Field是文档中的域&#xff0c;包括Field名和Field值两部分&#xff0c;一个文档可以包括多个Field&#xff0c;Document只是Field的一个承载体&#xff0c;Field值即为要索引的内容&#xff0c;也是要搜索的内容。 是否分词(tokenized) 是&#xff1a;作…

事实证明,国产BI软件的财务数据分析性价比极高!

国产BI软件做财务数据分析的性价比极高&#xff0c;主要得益于两个因素&#xff0c;一个是国产BI软件按功能模块购买&#xff0c;大幅度降低BI大数据分析平台的使用成本&#xff1b;另一个则是国产BI软件已打磨出标准化、系统化的财务数据分析方案&#xff0c;低成本、低风险、…

Blender基础技巧小结

官网下载 https://www.blender.org/download/lts/2-83/ 我下载的版本&#xff1a;LTS Release 2.83.20 Windows – Portable Ogre导出插件 https://github.com/OGRECave/blender2ogre 安装插件 将blender2ogre\io_ogre复制到&#xff1a;blender-2.83.20-windows-x64\2.8…

论文阅读-17-Deep Long-Tailed Learning: A Survey---3.1Class Re-balancing

文章目录 1. Re-sampling1.1 Class-balanced re-sampling(1) Decoupling① 网络架构② Sampling策略③ Classifier的学习策略 (2) SimCal① 比较 (3) DCL(4) Balanced meta-softmax(5) FASA(6) LOCE(7) VideoLT 1.2 Scheme-oriented sampling(1) LMLE(2) PRS(3) BBN(4) LTML(5)…

技术赋能光伏组件检测“大尺寸” “高精度”,维视智造SNEC亮点抢先看!

2023.5.24-5.26 全球最具影响力的 国际化、专业化、规模化光伏盛会 第十六届&#xff08;2023&#xff09; SNEC光伏大会暨(上海)展览会 即将开展 维视智造深耕机器视觉行业20年 解决方案落地众多光伏头部企业 如今作为光伏组件视觉检测系统行业领先者 此次展会维视将…

(文章复现)《高比例清洁能源接入下计及需求响应的配电网重构》(含matlab代码)

1.引言 配电网重构作为配电网优化运行的手段之一&#xff0c;通过改变配电网的拓扑结构&#xff0c;以达到降低网损、改善电压分布、提升系统的可靠性与经济性等目的。近年来&#xff0c;随着全球能源消耗快速增长以及环境的日趋恶化&#xff0c;清洁能源飞速发展&#xff0c;分…

从【创作者】转变为【博客专家】-- 内含详细申请过程

从【创作者】转变为【博客专家】 0、引言1、创作身份认证1.1 起因1.2 违背祖宗的决定1.3 认证创作身份1.3.0 好处1.3.1 条件1.3.2 认证信息1.3.3 后台审核 2、博客专家认证2.1 好处2.2 条件2.3 认证信息2.4 后台审核2.5 实体证书 3、 反思与总结 ⚠申明&#xff1a; 未经许可&a…

哪个年龄段人群喜欢养宠物?18-25岁占比最高,达31%

上一期&#xff0c;我们通过可视化互动平台分析了萌宠经济下宠物食品的发展现状&#xff0c;这一期我们接着来分析一下&#xff0c;在萌宠经济下&#xff0c;我国宠物医疗产业的市场情况。 由于现在很多家庭都喜欢饲养宠物&#xff0c;宠物数量的快速增长从而拉动了宠物经济的…

晶飞FLA5000光谱仪.FlaSpec文件数据解析

引言 首先说明下晶飞上位机软件存在的问题&#xff0c;实验所采用的FLA5000型号光谱仪&#xff0c;光谱波段从280-970nm&#xff0c;FWHM值为2.4nm。 1、上位机软件中的光谱数据复制功能基本是废的&#xff0c;最多只能到599.9nm&#xff0c;后面的数据全部消失。 2、上位机软…

NOSQL和REDIS配置与优化

关系数据库与非关系型数据库 ●关系型数据库&#xff1a; 关系型数据库是一个结构化的数据库&#xff0c;创建在关系模型&#xff08;二维表格模型&#xff09;基础上&#xff0c;一般面向于记录。 SQL 语句&#xff08;标准数据查询语言&#xff09;就是一种基于关系型数据库…

在外远程访问公司局域网用友畅捷通T财务软件 - 远程办公

文章目录 前言1.本地访问简介2. cpolar内网穿透3. 公网远程访问4. 固定公网地址 前言 用友畅捷通T适用于异地多组织、多机构对企业财务汇总的管理需求&#xff1b;全面支持企业对远程仓库、异地办事处的管理需求&#xff1b;全面满足企业财务业务一体化管理需求。企业一般将其…

ML@基础概念@模型评估和选择理论基础

refs 参考经典机器学习资料西瓜书 主要符号 x x x:标量 x \boldsymbol{x} x:向量(注意是 x x x的粗体形式) x \mathbf{x} x:变量集(正粗体) A \mathbf{A} A:矩阵(正粗体) I \mathbf{I} I:单位阵(正粗体) χ \chi χ:样本空间或状态空间 D \mathcal{D} D:概率分布…

【fly-iot飞凡物联】(5):开源项目Apache IoTDB,开源项目学习,原来还有这样的项目,关于IOT的几个开源项目汇总下

目录 前言1&#xff0c;关于&#xff1a;开源项目Apache IoTDB2&#xff0c;还有个admin后台3&#xff0c;thinglinks项目4&#xff0c;thingsboard-ui-vue项目5&#xff0c;apache pulsar项目6&#xff0c;ActorCloud项目 前言 本文的原文连接是: https://blog.csdn.net/freew…

MySQL多表查询操作

文章目录 前言内连接表别名 外连接左外连接右外连接全外连接 总结 前言 JOIN 表示连接&#xff0c;inner表示内连接&#xff0c;outer表示外连接&#xff0c;缺省情况是内连接。 ON后面接<连接条件> 内连接 默认的表数据连接是内连接&#xff0c;只会查询出满足连接条…

【C++进阶】继承详解

文章目录 前言一、继承的概念及定义1.概念2.继承定义定义格式继承关系和访问限定继承基类成员访问方式的变化 二、基类和派生类对象赋值转换三、继承中的作用域四、派生类的默认成员函数五、继承与友元六、继承与静态成员七、复杂的菱形继承及菱形虚拟继承1.单继承与多继承2.菱…

【Lychee图床】本地电脑搭建私人图床,公网远程访问

文章目录 1.前言2. Lychee网站搭建2.1. Lychee下载和安装2.2 Lychee网页测试2.3 cpolar的安装和注册 3.本地网页发布3.1 Cpolar云端设置3.2 Cpolar本地设置 4.公网访问测试5.结语 转发自CSDN风浪越大%鱼越贵的文章&#xff1a;Lychee图床 - 本地配置属于自己的相册管理系统并远…