离散数学课件 第4章 5

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离散数学课件-第4章-5

离散数学课件-第4章-5

M R3 M R 2 M R
0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1
M t ( R ) M R M R 2 M R3
二、有向图的路径
使用有向图表示关系有助于构造关系的传递闭包 。为此引入 一些需要用到的术语。
通过沿有向图的边(按照这条边的箭头指示的相同方向)移动有 向图就得到一条有向图中的路径。
定义1:在有向图G中从a到b的一条路径是G中一条或多条
边的序列(x0,x1),(x1, x2),(x2, x3),„,(xn-1, xn),其中 x0=a, xn=b. 即一个边的序列,其中一天的终点和路径中下一条边 的起点相同。这条路径记为x0, x1,„, xn-1, xn,长度为n 。在同一定点开始和结束的路径叫做回路或圈。 注:有向图的一条路径可以多次通过一个顶点。此外,有 向图的一条边也可以多次出现在一条路径中。
定理1:设R是集合A上的关系。从a到b存在一条长为1的路径, 当且仅当(a,b)∈Rn。 Proof: 使用数学归纳法证明。 根据定义,从a到b存在一条长为1的路径,当且仅当 (a,b)∈R。因此当n=1时定理为真。
假定对于正整数n定理为真,这是归纳假设。从a到b存 在一条长为n+1的路径,当且仅当存在元素c ∈A使得从a 到c存在一条长为1的路径,即(a,c) ∈R,以及一条从c到b
由引理1,我们看出R的传递闭包是R,R2,R3,…,Rn的并。这是 由于在R*的两个顶点之间存在一条路径,当且仅当对某个正整 数i(i ≤ n)在Ri的这些顶点之间存在一条路径。因为
R*=R ∪R2 ∪R3 ∪… ∪Rn
并且表示关系的并的0-1矩阵式这些关系的0-1矩阵的联合。 因此传递闭包的0-1矩阵是R的0-1矩阵的前n次幂的0-1矩阵 的联合。

《离散数学》课件-第四章 二元关系

《离散数学》课件-第四章 二元关系
则关系R的各次幂为: R0 =A ={<1,1> , <2,2> , <3,3> , <4,4> , <5,5>} R1=R
R2= R • R={<1,1>,<2,2>,<1,3>,<2,4>, <3,5>}
R3=R2 • R={<1,2>,<2,1>,<1,4>,<2,3>, <2,5>}
R4= R3 • R={<1,1>,<2,2>,<1,5>,<2,4>,
从关系图来看关系的n次幂
R:
1
2
3
4
5
R2:
1
2
3
4
5
R2就是从R的关系图中的任何一个结点x出发,长 为2的路径,如果路径的终点是y,则在R2 的关系 图中有一条从x到y的有向边。其他以次类推:
R3:
1
2
3
4
5
R4:
1
2
3
4
5
定理 设|A|=n,R A×A,则必有i,j∈N, 0≤i<j≤2n2,使得Ri=Rj。
=R5,R7=R6•R=R5,…,Rn=R5 (n>5) 故Rn{R0,R1,R2,R3,R4,R5}。
S0=IA,S1=S,
S2=S•S={<a,c>,<b,d>,<c,e>,<d,f>}, S3=S•S•S=S2•S={<a,d>,<b,e>,<c,f>}, S4=S3•S={<a,e>,<b,f>}, S5=S4•S={<a,f>}, S6=S5•S=Φ, S7=Φ, …, 故,Sn{S0,S1,S2,S3,S4,S5,S6}

离散数学教学PPT第四章

离散数学教学PPT第四章
再往后,平方数在自然数中所占的比例越来越小;
但是从另一个角度看,每一个自然数都对应着一个平 方数;
所以,自然数和平方数是一样多的, 这 “一一对应” 的 规则也就是判断集合是否一样大的标准。
8
任何一个有限集合不能与其真子集等势。 另一种有限集、无限集的定义方法; 定义:如果存在一一对应的f: S→S,使得f(S)⊂S,
证明:必要条件已经在前面证明,下面证明其充分 条件。
反证法:
鸽洞原理
设一集合M含有与其等势的真子集M’,若M’为有限集, 设其元素个数为n,即|M|=n,则此时必有n>m;
但此时M与M’间由于元素个数不同而无法建立一一对应 的关系而产生矛盾。
17
有限集和无限集的重要定义 定义4.5 一集合存在与其等势的真子集,则称为无 限集,否则称为有限集。
“全体正整数的集合和全体有 理数的集合等势”是在数学上 很重要的一个例子,说明一个 实数中的稠密集可以和一个离 散集等势(稠密:在任意两个 元素之间存在第三个元素)
22
因为每个有理数都可以写成一个分数形式如下:
... -3/1 -2/1 --1/1 0/1 1/1 2/1 3/1 ... ... -3/2 -2/2 -1/2 0/2 1/2 2/2 3/2 ... ... -3/3 -2/3 -1/3 0/3 1/3 2/3 3/3 ...
任意一个小于1 的非负小数,取其二进制形式,比如 0.1101001, 如果将小数点后第 i 位对应的 0/1 看成是自然数 i 在某个集合中的 无/有,那么0.1101001就对应自然数的一个子集 {1, 2, 4, 7};
所以,任一个小数可以对应一个自然数的子集,当然,自然数的 一个子集,也可以很容易写出一个小数: [0,1) 之间的小数与自然 数 N 的所有子集的一一对应关系;

离散数学课件第四章 关系

离散数学课件第四章  关系
Discrete Mathematics
关系的性质
例 2 (1) A上的全域关系EA,恒等关系IA及空关系都是A 上的对称关系;IA和 同时也是A上的反对称关系. (2)设A={1,2,3},则 R1={<1,1>,<2,2>}既是A上的对称关系,也是A上 的反对称关系; R2= {<1,1>,<1,2>,<2,1>}是对称的,但不是反对 称的; R3 ={<1,2>,<1,3>}是反对称的,但不是对称的; R4= {<1,2>,<2,1>,<1,3>}既不是对称的也不是 反对称的.
❖ 二、关系的表达方式 1. 集合表达式:列出关系中的所有有序对。 例 1 设A={1,2,3,4},试列出下列关系R的元素。 (1) R={<x,y> | x是y的倍数} (2) R={<x,y> | (x-y)2 A } (3) R={<x,y> | x/y是素数}
Discrete Mathematics
关系
第四章 二元关系
第一节 有序对与笛卡尔积
❖ 定义 1 由两个元素x和y(允许x=y)按顺序排列成 的二元组叫做一个有序对,记为<x, y>。
❖ 有序对的性质: 1.当 x ≠ y时,<x, y> ≠ <y, x>。 2.<x, y>=<u, v>的充分必要条件是 x=u且y=v。
Discrete Mathematics
笛卡尔积
❖ 定义 2 设A, B是集合。由A中元素作为第一元素,B 中元素作为第二元素组成的所有有序对的集合,称 为集合A与B的笛卡尔积(或直积),记为A×B。 即 A×B={<x,y>|x A y B}

离散数学PPT课件

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定义2.1设A,B是两个命题公式,若A,B构成的等价 式AB为重言式,则称A与B等值,记为AB。
20
例2.1判断下面两个公式是否等值: (pq), pq 例2.2判断下面各组公式是否等值: (1)p(qr) 与 (pq)r (2) ( pq)r与 (pq)r
21
置换规则 : 设(A)是含公式A的命题公式, (B) 是用公式B置换了(A)中所有的A以后得到的命题公式, 若BA,则(B) (A)。
定义1.2 设p,q为两命题,复合命题“p并且q”称为p与 q的合取式,记作“pq”。 pq为真当且仅当 p, q同 时为真。
定义1.3 设p,q为两命题,复合命题“p或q”称为p与q的 析取式,记作“pq”。 p q为假当且仅当 p, q同时为 假。
7
例1.3将下列命题符号化 (1)吴影既用功又聪明。 (2)吴影不仅用功而且聪明。 (3)吴影虽然聪明,但不用功。 (4)张辉与王丽都是三好学生。 (5)张辉与王丽是同学
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例1.8求下列公式的真值表,并求成真赋值。 (1) (pq)r (2) (pp)(qq) (3) (p q) q r
定义1.10设A为一命题公式 (1)若A在它的各种赋值下取值均为真,则称A是重 言式或永真式。 (2)若A在它的各种赋值下取值均为假,则称A是矛 盾式或永假式。 (3)若A不是矛盾式,则称A是可满足式。
离散数学
1
离散数学课件
离散数学是计算机科学的核心理论课程, 是计算机专业的专业基础课。
第一部分 数理逻辑 第二部分 集合与关系代数 第三部分 图论
2
第一部分数理逻辑
第一章 命题逻辑基本概念 第二章 命题逻辑等值演算 第三章 命题逻辑推理理论 第四章 一阶逻辑基本概念 第五章 一阶逻辑等值演算与推理

《离散数学教案》课件

《离散数学教案》课件

《离散数学教案》PPT课件第一章:离散数学简介1.1 离散数学的定义离散数学是研究离散结构及其相互关系的数学分支。

离散数学与连续数学相对,主要研究对象是集合、图、逻辑等。

1.2 离散数学的应用离散数学在计算机科学、信息技术、密码学等领域有广泛应用。

学习离散数学能够为编程、算法设计、数据结构等课程打下基础。

第二章:集合与逻辑2.1 集合的基本概念集合是由明确定义的元素组成的整体。

集合的表示方法:列举法、描述法、图示法等。

2.2 集合的基本运算集合的并、交、差运算。

集合的幂集、子集、真子集等概念。

2.3 逻辑基本概念命题:可以判断真假的陈述句。

逻辑联结词:与、或、非等。

逻辑等价式与蕴含式。

第三章:图论基础3.1 图的基本概念图是由点集合及连接这些点的边集合组成的数学结构。

图的表示方法:邻接矩阵、邻接表等。

3.2 图的基本运算图的邻接、关联、度等概念。

图的遍历:深度优先搜索、广度优先搜索。

3.3 图的应用图在社交网络、路径规划、网络结构等领域有广泛应用。

学习图论能够帮助我们理解和解决现实世界中的问题。

第四章:组合数学4.1 排列与组合排列:从n个不同元素中取出m个元素的有序组合。

组合:从n个不同元素中取出m个元素的无序组合。

4.2 计数原理分类计数原理、分步计数原理。

函数:求排列组合问题的有效工具。

4.3 鸽巢原理与包含-排除原理包含-排除原理:解决计数问题时,通过加减来排除某些情况。

第五章:命题逻辑与谓词逻辑5.1 命题逻辑命题逻辑关注命题及其逻辑关系。

命题逻辑的基本运算:联结词、逻辑等价式、蕴含式等。

5.2 谓词逻辑谓词逻辑是命题逻辑的推广,引入量词和谓词。

谓词逻辑的基本结构:个体、谓词、量词、逻辑运算等。

5.3 谓词逻辑的应用谓词逻辑在计算机科学中用于描述和验证程序正确性。

学习谓词逻辑能够提高对问题本质的理解和表达能力。

第六章:组合设计6.1 组合设计的基本概念组合设计是指从给定的有限集合中按照一定规则选取元素,构成满足特定条件的组合。

离散数学——有限集与无限集(课件)

离散数学——有限集与无限集(课件)
说明:要想证等势,必须找出一一对应的关系。
§4.3 无限集的性质
例4.5 自然数集 N={0,1,2,3……}与其子集S={1,3,5……}均为无限集,且N~S
N:0 1 2 3 … n … ↕ ↕ ↕↕ ↕ ↕↕
S: 1 3 5 7 … 2n+1…
此例说明了无限集的一个特性:一个无限集可以同它的一个 真子集等势 。
§4.3 无限集的性质
(2)集合大小的比较 ➢ 有限集大小的比较,用“相等”、“不相等” ➢ 无限集大小的比较,用“等势”、“不等势” 等势即为基数相同,由此立即可知:所有可列集的基
数均为‫א‬0。
(3)可列集是最小的无限集 没有比基数‫א‬0更小的无限集,但存在比基数‫א‬0更大的 无限集。如实数集。
§4.3 无限集的性质
构造一S内的实数r=0.b0b1b2…bn… 其中当aii≠1时,bi=1
当aii=1时,bi=2 因为b0≠a00,所以r ≠x0 因为b1≠a11,所以r ≠x1
… 因为总有一位不同,所以r ≠xi ,这与r S矛盾, 即(0,1)是不可列的。 2、证明S~R,即建立一一对应关系。设R中的元素为y,S中的元 素为x,因为S不可列,所以只能建立关系式:
∀x S,可表示为x=0.y1y2y3…(yi {0,1,…9}) 假设S是可列的,则它的元素可依次排列:x0,x1,x2,… 且我们有 x0=0.a00a01a02…a0n… x1=0.a10a11a12…a1n… … xm=0.am0am1am2…amn… … 只需证还能找到一个元素rS,但r不在x0,x1,x2,…中
§4.3 无限集的性质
证明: 1、构造无限集M的一真子集M' 。 先从M中任取一个元素m1,剩余部分为M-{m1}—无限集 再从M-{m1}中任取一元素m2,剩余部分为M-{m1,m2} … 继续下去,取出m3,m4,…,得到一个无限集合M1 M1={m1,m2 ,…,},令M2=M-M1(若M可列,M2为空)

离散数学第四章课件

离散数学第四章课件

无对称的偶对。
表示关系矩阵的主对角线两侧各有一个1且 对称,即有一个对称的偶对。
C1
n(n+1) 2
n(n+1) C 2 n(n+1) 2
表示关系矩阵的主对角线两侧全为1,
C1 + n(n+ +…+ 2
n(n+1) C 2 n(n+1) 2
于是
C0 n(n+1) 2 =
2
n(n+1) 2
四、反对称性 ⒈ 定义: 若xy(x∈A∧y∈A∧xRy∧yRx→x=y), 称R是反对称的。 例:设A={ a , b , c , d } R={ < a , b > , < a , c > , < b , b > , <b,d>,<c,c>,<c,d>, < d , d >}
⒉自反关系的关系矩阵的特征
R的关系矩阵的主对角线上的元素均为
1 ,则该关系就不具有自反性;
主对角线上有一个元素不为1,则该关
系就不具有自反性。
⒊ 自反关系的图的特征 自反关系的关系图中,每个顶点都有 自回路,则该关系具有自反性。
二、反自反性 ⒈ 定义:若x(x∈A xRx)则该关系是 反自反的。 ⒉ 具有反自反性的关系的关系矩阵的主对角
2 t1× t2 × … ×tn
五、关系的表示法-----通常有三种表示方法
⒈ 集合表示法: 因为关系也是集合,所以也可以用集合 的表示方法
例:A={ 2, 3,4,6 ,9,12 }上的整除关系
用特征描述法表示为
R={ < x , y > | x∈A ∧ y∈A ∧ x|y }
用穷举法表示为
R={ < 2 , 2 > , < 2 , 4 > , < 2 , 6 > ,

离散数学的ppt课件

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科学中的许多问题。
03
例如,利用图论中的最短路径算法和最小生成树算法
等,可以优化网络通信和数据存储等问题。
运筹学中的应用
01
运筹学是一门应用数学学科, 主要研究如何在有限资源下做 出最优决策,离散数学在运筹 学中有着广泛的应用。
02
利用离散数学中的线性规划、 整数规划和非线性规划等理论 ,可以解决运筹学中的许多问 题。
并集是将两个集合中的所有元素合 并在一起,形成一个新的集合。
详细描述
例如,{1, 2, 3}和{2, 3, 4}的并集是 {1, 2, 3, 4}。
总结词
补集是取一个集合中除了某个子集 以外的所有元素组成的集合。
详细描述
例如,对于集合{1, 2, 3},{1, 2}的 补集是{3}。
集合的基数
总结词
)的数学分支。
离散数学的学科特点
03
离散数学主要研究对象的结构、性质和关系,强调推
理和证明的方法。
离散数学的应用领域
计算机科学
01
离散数学是计重要的工具和方法。
通信工程
02
离散数学在通信工程中广泛应用于编码理论、密码学、信道容
量估计等领域。
集合的基数是指集合中元素的数量。
详细描述
例如,集合{1, 2, 3}的基数是3,即它包含三个元素。
03 图论
图的基本概念
顶点
图中的点称为顶点或节点。

连接两个顶点的线段称为边。
无向图
边没有方向,即连接两个顶点的线段可以是双向 的。
有向图
边有方向,即连接两个顶点的线段只能是从一个顶 点指向另一个顶点。
研究模态算子(如necessity、possibility)的语义和语法。

离散数学第四章课件ppt

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例1 设R={<x,y>|x、y∈N∧y=x2}和S={<x,y>|x、 y∈N∧y=x+1}是N上的关系,求R-1、R*S、S*R。
解 R-1={<y,x>|x、y∈N∧y=x2}
R*S={<x,y>|x、y∈N∧y=x2+1}
S*R={<x,y>|x、y∈N∧y=(x+1)2}
定理4.9 设R和S为任意两个二元关系,则: (1)(R-1)-1=R。 (2)(R∪S)-1=R-1∪S-1。 (3)(R∩S)-1=R-1∩S-1。 (4)(R-S)-1=R-1-S-1。 (5)(A×B)-1=B×A。 证 (2)因为<x,y>∈(R∪S)-1<y,x>∈(R∪S) 明 <y,x>∈R∨<y,x>∈S
注: (1)当x≠y时,<x,y>≠<y,x>; (2)<x,y>= <u,v>当且仅当x=u∧y=v; (3)序偶<x,y>与集合 {x,y}不同。
定义4.2 n个元素x1、x2、…、xn按一定的 次序排列组成的有序序列称为有序n元组,记 作<x1,x2,…,xn>。
例如,表示时间的年月日组成一个三元组。
证 明
(2)因为y∈R[A∩B] x(x∈A∩B∧xRy) c∈A∧c∈B∧cRy
(c∈A∧cRy)∧(c∈B∧cRy)
y∈R[A]∧y∈R[B] y∈R[A]∩R[B], 所以R[A∩B] R[A]∩R[B]。
4.2.2关系矩阵与关系图
定义4.11 设A={x1,x2,…,xn},B={y1,

定理4.10 设R、S和T为任意三个二元关 系,则: (1)DR*SDR,RR*SRS。 (2)RS∧TWR*TS*W。 (3)R*(S∪T)=(R*S)∪(R*T)。 (4)R*(S∩T)(R*S)∩(R*T)。 (5)R*S-R*TR*(S-T)。 (6)(R*S)-1=S-1*R-1。 (7)(R*S)*T=R*(S*T)。

离散数学第四章课件

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离散数学 第四章 函数
1
目录
4-1 函数的基本概念 4-2 逆函数和复合函数 4-4 基数的概念 4-5 可数集与不可数集 4-6 基数的比较 小结 习题
2
函数是一个基本的数学概念,应用的范围很广,在计算机 科学的理论中,如计算理论 、开关理论、编译理论、数 据库理论、软件工程、计算机安全保密,操作系统等都 用到函数。函数---输入和输出间的关系。也叫变换、映 射。
h={<x,y>|x,y∈R∧y= x2 }
r ={<x,y>|x,y∈R∧y=lgx }
v ={<x,y>|x,y∈R∧y= √ x }
可见这里所说的函数与以前的数学中函数有区别。
6
4-1 函数的基本概念
自变元与函数值(像源与映像) :f:XY, 如果<x,y>∈f, 称x是自变元(像源),称 y是x 的函数值(x的映像) 。 <x,y>∈f y=f(x) f:xy
.定义域、值域和陪域(共域) :f:XY, f的定义域(domain),记作dom f,或Df 即 Df =dom f={x|x∈X∧y(y∈Y∧<x,y>f)} =X f的值域(range) :记作ran f, 或Rf 即或f(X) Rf =ran f=f(X)={y| y∈Y∧x(x∈X∧<x,y>f)} 前面例中Rh =ran h=h(R)=R+, R+是非负实数。 f的陪域(codomain):即是Y称之为f的陪域。
用有向图复合:
1X。 2。 3。
f
。Y 。1 。2 。3
4
g X。1
。2 。3 。4 。5
g f
X 1。 2。

离散数学课件第4章.ppt

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【example】设R是英语字母串的集合上的关系并且使得 aRb当且仅当l(a)=l(b),其中l(x)是x的长度。R是等价关系吗?
Solution:
因为l(a)=l(b),从而只要a是一个串,就有aRa,故aR是自反的 其次,假设aRb,即l(a)=l(b)。那么有bRa,因为l(a)=l(b),因 此R是对称的。 最后假设aRb和bRc,那么有l(a)=l(b)和l(b)=l(c)。因此 l(a)=l(c),即aRc,从而R使传递的。 由于R是自反的、对称的和传递的,R是等价关系。
系的所有元素的集合叫做a的等价类。 A的关于R的等价类记作[a]R 当只有一个关系被考虑时,我们将省去下标R并把这个等价类
写作[a]. 换句话说,如果R是集合A上的等价关系,元素a的等价类是
[a]R={s|(a,s)∈ R} 如果b∈ [a]R,b叫做这个等价类的代表元。
一个等价类的任何元素都可以作为这个类的代表元。也就是 说,对作为这个类的代表元所选择的特定元素没有特殊要求。
【example】对于模4同余关系,0和1的等价类是什么?
Solution: 0的等价类包含使得a ≡ 0( mod 4)的所有整数a。这个类中的
整数是被4整除的那些整数。因此,对于这个关系0的等价类是 [0]={…, -8, -4, 0, 4, 8,…}
-上述关系R图就是由三个独立的完全图构成的。
下面给出八个关系如图所示,根据等价关系有向图的特点, 判断哪些是等价关系。
下面是A ={1,2,3}中关系:
1。
1。
1。
1。
2。 。3
R1
1。
2。 。3
R2
1。
2。 。3 2。 。3
R3
1。

重庆大学《离散数学》课件-第4章函数

重庆大学《离散数学》课件-第4章函数
对于任意的 ∈ , ≠ ,因此 ∈ − 。 因为 = ,故有
∈ ( − )。由的任意性可知 − () ⊆ ( − )成立
4.2 逆函数和复合函数
▪ 例:定义一函数: → 如下:
1、 的定义域不是,而是的子集
2、 不满足函数定义:值的唯一性
所以 是一种二元关系,但不是函数
一个函数的逆函数存在的话,则此函
数一定是双射函数。
▪ 定理:设: X → 是一双射函数,那么 是Y → X的双射函数。
▪ 证明: (1)首先证明 :Y → X的函数。
因为是满射的,对任意的 ∈ 必有 < , >∈ ,且 = ,因此< , >∈
等函数。
定理:设函数: X → ,则 = ∘ = ∘
定理:如果函数: → 有逆函数 −1 : → ,则 −1 ∘ = ,且
∘ −1 =
例:令:{0,1,2} →{a,b,c},其定义如下图所示,求 −1 ∘ 和 ∘ −1
设: X → ,: → 是两个函数,则复合函数 ∘ 是一个从X到的
函数,对于每一个 ∈ 有 ∘ = (())。
例:设 = 1,2,3 , = , , = , ,
= < 1, >, < 2, >, < 3, > , = < , >, < , > , 求 ∘
, = 。又因为是入射,对每一个 ∈ 必有唯一的 ∈ ,使得<
, >∈ ,因此仅有唯一的 ∈ ,使得
< , >∈ 。因此 是一个函数。
(2)证 :Y → X满射的。
= =
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定理2可证明一个关系的传递闭包t(R)和相关的连通性关系 是等同的。
定理2:关系R的传递闭包t(R)等于连通性关系R*.
Proof: 注意R*包含R.为证明R*是R的传递闭包,我们必须证
明R*是传递的且对一切包含R的传递关系S,有R* S. 首先,我们证明R*是传递的。
如果(a,b) ∈R*和(b,c) ∈R*,那么在R中存在从a到b和从b到c的路
x0,x1,..,xi,xj+1,…,xm-1,xm 是从a到b的更短的路径。
因此,最短长度的这种路径的长度一定小于等于n。
由引理1,我们看出R的传递闭包是R,R2,R3,…,Rn的并。这是 由于在R*的两个顶点之间存在一条路径,当且仅当对某个正整 数i(i ≤ n)在Ri的这些顶点之间存在一条路径。因为




M R2 M R M R 0 0 1 0 0 1 1 0 0
1 0 0 1 0 0 0 1 0
0 0 1 0 1 0 1 0 0




M R3 M R2 M R 1 0 0 0 0 1 0 1 0
中存在一条从a到b的长至少为1的路径,那么存在一 条长度不超过n的这种路径。
此外,当a ≠ b时,如果在R中存在一条从a到b的 路径,那么存在一条长度不超过n-1的这种路径。
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Proof:
假设R中存在一条从a到b的路径。令m是这种路径的最
短长度。假设x0,x1,…,xm-1,xm是一条这样的路径,其中 x0=a,xm=b.
M[n] R
其中,∨表示矩阵的对应元素进行析取运算。
【example】求关系R的传递闭包的0-1矩阵,其中
Solution: 由定理3,R*的0-1矩阵是
因为
所以
29
定理3可以作为计算关系R*的矩阵的算法基础。 为求出这个矩阵,要连续计算MR的布尔幂,知道第n次幂为止
。当计算每次幂时就构成这个幂与所有较小的幂的联合。当做 到第n次幂时,就得到关系R*的矩阵。这个过程见算法1.
【example】设R是纽约市所有地铁站集合的关系。如果可以从 a站不换车旅行到b站,那么R包含对(a,b),当n是正整数时,Rn 是什么?R*是什么?
Solution: 如果换n-1次车就可以从a站旅行到b站,关系Rn就包含(a,b)
。从a站旅行到b站,如果需要可以换车任意多次,关系R*就由 这种有序对(a,b)组成。
【example 】整数集上的关系R={(a,b)|a<b}的自反闭包是什么?
Solution:
R的自反闭包是 R∪IA ={(a,b)|a<b} ∪ {(a,a)|a∈Z}={(a,b)|a≤b}
【example】正整数集合上的关系R={(a,b)|a>b}的对称闭包是 多少?
Solution:
径。我们从a到b的路径开始,并且沿着从b到c的路径就得到一条从a
到c的路径,因此, (a,c) ∈R*。这就得出R*是传递的。
现在假设S是包含R的传递关系,因为S是传递的,Sn也是传递的,并
且Sn S.此外,因为

S*=US k k=1
和Sk S,因此S* S.
现在注意到如果R S,那么R* S*,这是由于任何R中的路径也是S中
下面我们将要描述一个更有效的求传递闭包的算法。
四、沃舍尔算法
假设R是n元素集合上的关系,设
是这n个元素的任
意排列。沃舍尔算法中用到一条路径的内点的概念。
内点:如果
是一条路径,Βιβλιοθήκη 的内点是30【example】设A={1,2,3},定义A上的二元关系R为: R={1,2,2,3,3,1} 试用关系矩阵求传递闭包 R*(即t(R))。
solution:
用关系矩阵求R*的方法如下:
0 1 0 MR 0 0 1
1 0 0
0 1 0 0 1 0 0 0 1
,使得在R中从顶点a到b之间存在一条至少长为1的路径。
因为Rn由对(a,b)构成,使得存在一条从a到b的长度为n的
路径,从而R*是所有集合Rn的并。
换句话说,

U R* Rn n 1
许多模型都用到连通性关系。
【example】设R是世界上所有人的集合上的关系,如果a认识b ,那么R包含(a,b). Rn是什么?其中n是大于2的正整数。R*是什 么?
因此由归纳假设,从a到b存在一条长为n+1的路径,当 且仅当存在一个元素c,使得(a,c) ∈R和(c,b) ∈Rn。但是 存在这样一个元素,当且仅当(a,b) ∈Rn+1。
因此,从a到b存在一条长为n+1的路径,当且仅当 (a,b) ∈Rn+1。定理得证。
三、传递闭包
定义2:设R是集合A上的关系。连通性关系R*由对(a,b)构成
Solution:
因为(a,b)、(b,e)和(e,d)都是边,a,b,e,d是长为3的路径 因为(c,d)不是边,a,e,c,d,b不是路径。 因为(b,a),(a,c),(c,b),(b,a),(a,a)和(a,b)都是边,b ,a,c,b,a,a,b是长为6的路径。 我们也看到,因为(d,c)是边,d,c是长为1的路径。 还有由于(c,b)和(b,a)是边,c,b,a是长为2的路径。
假设a=b和m>n,使得n+1 ≤m.有鸽巢原理,因为A中有n个
顶点,在m个顶点x0,x1,x2,…,xm-1中至少有两个是相同的。
。 。…x.i.+x.。2i+。1。。。。。x。j-1x。j-2 …... 。 。
a
x1
xi-1 xi=xj xj+1 xj+2 xm-1 xm=b
假设xi=xj满足0 ≤i<j ≤m-1。那么这条路径包含一条从xi到xi 自身的回路。可以把这条回路从由a到b的路径中删除,上下的 路径,即
离散数学
Discrete Mathematics
汪荣贵 教授
合肥工业大学软件学院专用课件
2010.6
1
2019/9/8
学习内容
4.1集合的基本知识 4.2 序偶与笛卡尔积 4.3 关系及其性质 4.4 n元关系及其应用
4.5 关系的闭包
4.6 等价关系 4.7 偏序
关系的闭包
关系的闭包是通过关系的复合和求逆构成 的一个新的关系。 这里要介绍关系的自反闭包、对称闭包和 传递闭包。
的路径。从而R* S* S.于是,任何包含R的传递关系也一定包含R*.
因此,R*是R的传递闭包。
已经知道传递闭包等于连通性关系,下面考虑这个关系的计 算问题。
通过引理1我们知道在一个有限的有向图中为了计算这种关系
只需要检测包含不超过n条边的路径就足够了,这里n是集合 中的元素个数。
引理1:设A是n元素集合,R是A上的关系。如果R
Solution:
如果存在c使得(a,c) ∈R且(c,b) ∈R即存在c使得a认识c,c 认识b,那么关系R2包含(a,b).
类似地如存在x1,x2,…,xn-1使得a认识x1, x1认识x2,…, xn-1认识b ,那么Rn包含对(a,b).
如果存在从a开始至b终止的序列,使得序列中的每个人都认 识序列中的下一个人,那么R*包含对(a,b).
【example】设R是美国所有州的集合上的关系,如果a州和b州 有公共的边界,那么R包含(a,b).Rn是什么?其中n是正整数。R* 有时什么?
solution:
关系Rn由对(a,b)构成,可以从a州恰好跨越n次州界到达b州 。R*由对(a,b)构成,可以从a州跨越任意多次边界到达b州。那 些包含与美国大陆不相连的州的有序对是不在R*中的。
乘积使用n2(2n-1)(n-1)次位运算。
为从n个MR的布尔幂求M R*,需要求n-1个0-1矩阵的联合。计算每一 个联合使用n2次位运算。因此,在这部分计算中使用(n-1)n2次位运算
所以,当使用算法1时,用
n2(2n-1)(n-1)+(n-1)n2=2n3(n-1)=0(n4)
次位运算就可以求出n元素集合上关系的传递闭包的矩阵。
(e,b),(b,a),(a,b),(b,a),(a,b),(b,e)都是边 ,因此e,b,a,b,a,b,e是长为6的路径。
两条路径b,a,c,b,a,a,b和e,b,a,b,a,b,e 是回路,因为它们在同一顶点开始和结束。
路径a,b,e,d;c,b,a;d,c不是回路
把有向图的定义推广到关系可知,如果存在一个元素的 序列 a,x1,x2,…,xn-1,b 具有(a,x1)∈R, (x1,x2)∈R,…, (xn-1,xn)∈R, 那么在R中存在一条从a到b的路径。
R的对称闭包是关系 R ∪RC ={(a,b)|a>b} ∪ {(b,a)|a>b} ={(a,b)|a≠b}
二、有向图的路径
使用有向图表示关系有助于构造关系的传递闭包 。为此引入 一些需要用到的术语。
通过沿有向图的边(按照这条边的箭头指示的相同方向)移动有 向图就得到一条有向图中的路径。
定义1:在有向图G中从a到b的一条路径是G中一条或多条 边的序列(x0,x1),(x1, x2),(x2, x3),…,(xn-1, xn),其中 x0=a, xn=b.
从关系中的路径定义可以得到定理1。
定理1:设R是集合A上的关系。从a到b存在一条长为1的路径, 当且仅当(a,b)∈Rn。
Proof: 使用数学归纳法证明。 根据定义,从a到b存在一条长为1的路径,当且仅当
(a,b)∈R。因此当n=1时定理为真。
假定对于正整数n定理为真,这是归纳假设。从a到b存 在一条长为n+1的路径,当且仅当存在元素c ∈A使得从a 到c存在一条长为1的路径,即(a,c) ∈R,以及一条从c到b 的长为n的路径,即(c,b) ∈Rn.
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