离散数学第五章
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离散数学第五章

作业:P178 (2);P185 (1), (2)
5.3 半群和独异点
一、半群
1、定义
①具有运算封闭性的代数系统A=〈s,*〉 称为 广群,满足运算封闭、结合律的代数 系统 A=<s,*>,称为半群,这里*是二 元运算。 ②存在么元的半群称为独异点,也称含么 半群, 单位半群,单元半群。
5.3 半群和独异点
二、么元(单位元)和零元
例:代数A=〈{a,b,c}, ○ 〉用下表定义: ○ a b c 特殊元: b是左么元,无右么元; a是右零元,b是右零元, 无左零元; 运算:既不满足结合律,也不满足交换律。 a a a a b b b b c b c a
二、么元(单位元)和零元
例: a)〈I,x〉, I为整数集
5.2 运算及其性质
5.吸收律:设<A,*,△>,若x,y,z∈A有: x*(x △z)=x 称运算*满足吸收律; x △(x * y) =x; 运算 △满足吸收律
例:N为自然数集,x,y∈N,x*y=max{x,y},
x△y=min{x,y}
试证:*,△满足吸收律 证明:x,y∈N, x*(x△y)=max{x,min{x,y}}=x ∴*满足吸收律 x x≥y x<y x≥y =x =x
则么元为1,零元为0
b)〈(s),∪,∩〉 对运算∪,是么元, s是零元,
对运算∩,s是么元 ,是零元。 c)〈N,+〉 有么元0,无零元。
二、么元(单位元)和零元
2、性质
性质1: 设*是s上的二元运算,满足结合律,具 有左么元el,右么元er,则el=er=e 证明: er = el* er = e
闭否,<A,+>,<A,/>呢? 解:2r,2s∈A, 2r x 2s=2r+s∈A (r+s∈N)
武汉大学《离散数学》课件-第5章

(1) 若i(1il), vi1, vi是ei的端点(对于有向图, 要求vi1是始点,
vi是终点), 则称为通路, v0是通路的起点, vl是通路的终点, l为通路的长度. 又若v0=vl,则称为回路.
(2) 若通路(回路)中所有顶点(对于回路, 除v0=vl)各异,则称为 初级通路(初级回路).初级通路又称作路径, 初级回路又称 作圈.
32
通路与回路(续)
定理 在n阶图G中,若从顶点u到v(uv)存在通 路,则从u到v存在长度小于等于n1的通路. 推论 在n阶图G中,若从顶点u到v(uv)存在通 路,则从u到v存在长度小于等于n1的初级通路.
定理 在一个n阶图G中,若存在v到自身的回路,则 一定存在v到自身长度小于等于n的回路. 推论 在一个n阶图G中,若存在v到自身的简单回 路,则存在v到自身长度小于等于n的初级回路.
D
D[{e1,e3}]
D[{v1,v2}]
26
补图
定义 设G=<V,E>为n阶无向简单图,以V为顶点集, 所有使G成为完全图Kn的添加边组成的集合为边集 的图,称为G的补图,记作 G . 若G G , 则称G是自补图.
例 对K4的所有非同构子图, 指出互为补图的每一对 子图, 并指出哪些是自补图.
图论
1
图论部分
第5章 图的基本概念 第6章 特殊的图 第7章 树
2
第5章 图的基本概念
5.1 无向图及有向图 5.2 通路, 回路和图的连通性 5.3 图的矩阵表示 5.4 最短路径, 关键路径和着色
3
5.1 无向图及有向图
▪ 无向图与有向图 ▪ 顶点的度数 ▪ 握手定理 ▪ 简单图 ▪ 完全图 ▪ 子图 ▪ 补图
27
5.2 通路、回路、图的连通性
vi是终点), 则称为通路, v0是通路的起点, vl是通路的终点, l为通路的长度. 又若v0=vl,则称为回路.
(2) 若通路(回路)中所有顶点(对于回路, 除v0=vl)各异,则称为 初级通路(初级回路).初级通路又称作路径, 初级回路又称 作圈.
32
通路与回路(续)
定理 在n阶图G中,若从顶点u到v(uv)存在通 路,则从u到v存在长度小于等于n1的通路. 推论 在n阶图G中,若从顶点u到v(uv)存在通 路,则从u到v存在长度小于等于n1的初级通路.
定理 在一个n阶图G中,若存在v到自身的回路,则 一定存在v到自身长度小于等于n的回路. 推论 在一个n阶图G中,若存在v到自身的简单回 路,则存在v到自身长度小于等于n的初级回路.
D
D[{e1,e3}]
D[{v1,v2}]
26
补图
定义 设G=<V,E>为n阶无向简单图,以V为顶点集, 所有使G成为完全图Kn的添加边组成的集合为边集 的图,称为G的补图,记作 G . 若G G , 则称G是自补图.
例 对K4的所有非同构子图, 指出互为补图的每一对 子图, 并指出哪些是自补图.
图论
1
图论部分
第5章 图的基本概念 第6章 特殊的图 第7章 树
2
第5章 图的基本概念
5.1 无向图及有向图 5.2 通路, 回路和图的连通性 5.3 图的矩阵表示 5.4 最短路径, 关键路径和着色
3
5.1 无向图及有向图
▪ 无向图与有向图 ▪ 顶点的度数 ▪ 握手定理 ▪ 简单图 ▪ 完全图 ▪ 子图 ▪ 补图
27
5.2 通路、回路、图的连通性
《离散数学》第五章

⊕4b)⊕4c=
a
c), 满足结合律。 ⊕4(b ⊕4c),即⊕4满足结合律。
0是单位元,0的逆元是 ,1和3互为逆元,2的逆 是单位元, 的逆元是 的逆元是0, 和 互为逆元 互为逆元, 的逆 是单位元 元是2。 是一个群。 元是 。 <Z4; 4>是一个群。 ⊕ 是一个群
14
定义5-8:如果群 如果群<G; * >的运算 是可交换的,则称该群为 的运算*是可交换的 定义 的运算 是可交换的,
5
三、 子半群和子独异点
定义5-5 定义
<S; >的子代数,则称<T; >是<S; >的子半群。 ; 的子代数,则称 ; 是 ; 的子半群。 的子代数 的子半群
∗
设<S; >是一个半群 ,若 <T; ; 是一个半群 ; ∗
∗
例6
= {2n | n ∈ N} N3 = {3n | n ∈ N}, N4 = {4n | n ∈ N}, L
交换群或阿贝尔群。 交换群或阿贝尔群。
15
二、循环群
1.群中元素的幂 对于任意a∈ , 对于任意 ∈G, a0=e,
anƮ=e, ( a−1)n+1 = (a−1)n ∗ a−1 (n=0,1,2,…) (*) ) 引进记号 a−n = (a−1)n = a−1 ∗ a−1 ∗ ⋅ ⋅ ⋅ ∗ a−1 ( n个a-1 ) 个 因此( 因此( )式可表示为 (a −1 )0 = e, a−n−1 = a−n * a−1 对于任意整数
1
5.1 半群和独异点 一、半群 半群 定义5-1 定义
二元运算, 二元运算,如果 是半群。 是半群。∗ > < s; 是一个非空集合, 设S是一个非空集合, 是S上的一个 是一个非空集合 上的一个 是可 结 合 的 , 则 称 代 数 系 统
离散数学第五章

• 二元运算的性质
1.算律: 设 为S上的二元运算, (1)如果对于任意的x,y∈S,有x y=y x, 则称运算在S上满足交换律.
(2)如果对于任意的x,y,z∈S有 (x y) z=x (y z),则称运算在S上满足结 合律. (3)如果对于任意的x∈S有x x=x,则称 运算在S上满足幂等律.
4.群的性质 (1)群的幂运算规则 设G为群,则G中的幂运算满足: 1) a∈G,(a-1)-1=a. 2) a,b∈G,(ab)-1=b-1a-1. 3) a∈G,anam=an+m,n,m∈Z. 4) a∈G,(an)m=anm,n,m∈Z. 5)若G为交换群,则(ab)n=anbn.
设 和 为S上两个不同的二元运算,
(1)如果对于任意的x,y,z∈S有(x y) z= (x z) (y z)和z (x y)=(z x) (z y),则称 运 算对 运算满足分配律.
(2)如果 和 都可交换,并且对于任意的 x,y∈S有x (x y)=x和x (x y)=x,则称 和 运算满足吸收律.
(5) S为任意集合,则∪、∩、-、 为S 的幂集P(S)上的二元运算,这里∪和∩是初级 并和初级交.
(6) S为集合, SS为S上的所有函数的集合, 则函数的集合运算 为SS上的二元运算.
• 一元运算
1. 定义: 设S为集合,函数f:S→S称为S上的一 个一元运算,简称为一元运算. 2. 例: (1) 求一个数的相反数是整数集合Z,有理数集 合Q和实数集合R上的一元运算. (2) 求一个数的倒数是非零有理数集合Q*,非 零实数集合R*上的一元运算.
3.真子代数 任何代数系统V=<S,f1,f2,…,fk>,其子代数一定 存在. 最大的子代数就是V本身. 如果令V中所有代数常数构成的集合是B,且 B对V中所有的运算都是封闭的,则B就构成 了V的最小的子代数. 这种最大和最小的子代数称为V的平凡的子 代数. 若B是S的真子集,则B构成的子代数称为V的 真子代数.
离散数学课件(第5章)

的概率。
02
条件概率的性质
条件概率具有可交换性、可结合性、可分解性和归一性等性质。
03
条件概率的计算公式
条件概率的计算公式为P(A|B)=P(A∩B)/P(B),其中P(A∩B)表示事件A
和事件B同时发生的概率,P(B)表示事件B发生的概率。
独立性
事件的独立性
如果两个事件之间没有相互影响, 即一个事件的发生不影响另一个 事件的发生,则这两个事件是独
要点二
详细描述
关系的并运算是指两个关系的并集,表示两个关系中都存 在的关联;关系的交运算是指两个关系的交集,表示同时 存在于两个关系的关联;关系的差运算是指两个关系的差 集,表示存在于一个关系但不存在的关联;关系的逆运算 是指一个关系的逆关系,表示元素之间的关联方向相反。 这些运算可以用来对关系进行操作和变换,以得到所需的 关系。
路径与回路
总结词
路径是指一系列节点和边的有序集合,而回 路是指路径中至少有一条边是有向的。
详细描述
路径是指从图中的一个节点出发,经过一系 列的边和节点,最后回到起始节点或有终止 节点的一条路径。在路径中,所有的边都是 无向的。而回路则是指至少有一条边是有向 的路径,即起点和终点相同的路径。在图论 中,回路的概念非常重要,因为许多问题可
立的。
独立性的性质
独立性具有传递性、对称性和可 分解性等性质。
独立性的计算公式
如果事件A和事件B是独立的,则 P(A∩B)=P(A)P(B),即两个独立 事件的概率乘积等于它们各自的
概率。
05
离散随机过程
随机变量
定义
分类
随机变量是定义在样本空间上的可测函数 ,它将样本点映射到实数轴上。
离散随机变量和连续随机变量。
离散数学 第五章的课件

xF(x,y,z)yG(x,y,z)
tF(t,y,z)yG(x,y,z) tF(t,y,z)wG(x,w,z)
个体变项符号,其余部分不 变
(换名规则) (换名规则)
或者
xF(x,y,z)yG(x,y,z) xF(x,t,z)yG(x,y,z) xF(x,t,z)yG(w,y,z) (代替规则) (代替规则)
10
实例
例5.4 给定解释I如下: (a)个体域 D={2,3}. (b)D中特定元素 a =2 (c)D上的特定函数 f (x) : f (2) =3, f (3)=2 . (d)D上的特定谓词 F (x) : F (2)=0, F (3)=1; G (x,y): G (2,2)= G(2,3)= G(3,2)=1,G(3,3)=0; L (x,y): L (2,2)= L (3,3)=1, L (2,3)= L(3,2)=0; 求下列各式在I下的真值。 (2) x(F(f(x))∧G(x,f(x))) (F(f(2))∧G(2,f(2)))∨(F(f(3))∧G(3,f(3))) (F(3)∧G(2,3))∨(F(2)∧G(3,2)) (1∧1)∨(0∧1) 1
注意:(3)(4)说明量词的顺序不能随便颠倒
13
实例
例5.5 证明下列等值式。 (1) x(M(x)∧F(x)) x(M(x)→F(x)) (2) x(F(x)→G(x)) x(F(x)∧G(x)) (3) xy(F(x)∧G(y)→H(x,y)) xy(F(x)∧G(y)∧H(x,y)) (4) xy(F(x)∧G(y)∧L(x,y)) xy(F(x)∧G(y)→L(x,y))
或
x(F(x,y) yG(x,y,z)) x(F(x,y) tG(x,t,z))
离散数学 第五章 无限集合

那么Fk包括所有这样的函数, 其象是包含在B的枚举的前k个元素
组成的集合中; |Fk|=kn。 因为A是有限的, 对每一函数f:A→B存在某
m∈N, 如果取k>m, 那么f∈Fk; 所以
。 但每一集合Fk
是有限的因而BA是可数的。证毕。
5.1.3 基数c
不是所有无限集都是可数无限的, 下一定理说明需要新的无 限集基数。
。
(b) 设Σ={a,b}, S是Σ上以a带头的有限串集合, 考虑S的基数。 因为
f: Σ*→S, f(x)=ax
是一个双射函数。所以, |S|=|Σ*|=
。
第一个定理叫做三歧性定律。
定理5.2-2(Zermelo) 成立:
A和B是集合,那么下述情况恰有一个
N所
属等价类的名称。
(ii) 要证明一个集合S有基数α, 只需选基数为α的任意集合S′, 证明从S到S′或从S′到S存在一双射函数。选取集合S′的原则是使 证明尽可能容易。
例1 (a) 设E是正偶数集合, 考虑E的基数。因为
f: I+→E, f(x)=2x
是从I+到E的双射函数, 所以, |E|=|I+|=
(b) |(0,1)|=|[0,1]|。这两个集合的不同仅在于区间 的两端点; 为了构造从[0,1]到(0,1)的一个双射函数, 我们必须 在(0,1)中找出0和1的象而保持映射是满射的。定义集合A是
, 定义映射f如下:
图 5.1-4
(c) |R|=c。 我们定义一个从(0,1)到R的双射函数如下:
是Ai的枚举; 如果Ai是有限的我们用无限重复枚举。如果Ai= ,
我们置第i行等于第i-1行。这样, 数组包含所有A的元素而无其它
元素。A元素的一个枚举由图5.1-3中的有向路径指定。 从定理
离散数学第五章 函数

f -1({0})={0, 1}, f -1({1})={2, 3}, f -1(Ø)= Ø
像与逆像: 映射的“提升”
设U和V是两个集合, f : U→V 是从U到V的一个函数, ρ(U)是U的幂集,ρ(V)是V的幂集。
像与逆像将从U到V的一个映射 f : U→V “提升” 为从U的幂集 ρ(U) 到V的幂集 ρ(V) 的映射
集合 A 在函数 f 下的 像 f (A)
U
f
V
A
f(A)
集合 B 在函数 f 下的 逆像 f -1(B)
U
f
V
-1
f (B)
B
例5.1.3 设 A={a, b, c, d, e} , B={1, 2, 3, 4} , φ: A→B, φ的定义如图所示。则
φ({a, b, c})={1, 2}
例:设 U={1,2,3,4},V={1,2,…,16},关系 f1={ <1,1>, <2,4>, <3,9>, <4,16> }, f2={ <1,1>, <2,3>, <4,4> }, f3={ <1,1>, <1,2>, <2,15>, <3,16>, <4,1> },
试判断哪些是函数?
解:f1 是,且 f1(a)=a2。 f2 不是,因为f2(3)=? f3 不是,因为两个f3(1)。
n×n×…×n = nm
m
映射:递归定义
例5.1.8 (1) 阶乘 n! f: N→N, f(0)=1, f(n+1)=f(n)(n+1), n∈N。
(但需要检查,是否都有射,是否没有一射多)
像与逆像: 映射的“提升”
设U和V是两个集合, f : U→V 是从U到V的一个函数, ρ(U)是U的幂集,ρ(V)是V的幂集。
像与逆像将从U到V的一个映射 f : U→V “提升” 为从U的幂集 ρ(U) 到V的幂集 ρ(V) 的映射
集合 A 在函数 f 下的 像 f (A)
U
f
V
A
f(A)
集合 B 在函数 f 下的 逆像 f -1(B)
U
f
V
-1
f (B)
B
例5.1.3 设 A={a, b, c, d, e} , B={1, 2, 3, 4} , φ: A→B, φ的定义如图所示。则
φ({a, b, c})={1, 2}
例:设 U={1,2,3,4},V={1,2,…,16},关系 f1={ <1,1>, <2,4>, <3,9>, <4,16> }, f2={ <1,1>, <2,3>, <4,4> }, f3={ <1,1>, <1,2>, <2,15>, <3,16>, <4,1> },
试判断哪些是函数?
解:f1 是,且 f1(a)=a2。 f2 不是,因为f2(3)=? f3 不是,因为两个f3(1)。
n×n×…×n = nm
m
映射:递归定义
例5.1.8 (1) 阶乘 n! f: N→N, f(0)=1, f(n+1)=f(n)(n+1), n∈N。
(但需要检查,是否都有射,是否没有一射多)
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MORE EXAMPLES
Example 5.1.3: E(·, ·) eats E(· domain = A × A, where A = animal . For instance, E(wolves, rabbits). Example 5.1.4: The relation Q from the set {1, 2, 3} to the set {A,B,C}, with the orderedpairs model Q = {(1,A), (1,B), (2, C), (3,A), (3, C)} has the lists-of-relatives model 1 : A,B 2:C 3 : A,C and the matrix model
TRANSITIVITY PROPERTY OF RELATIONS
A relation R on a set A is transitive if whenever (a,b) and (b,c) ∈ R ,then (a,c) ∈ R , for all a,b,c ∈A. Example 7.1.1, continued: ≤ domain = R × R, where R = real numbers. TRANSITIVE, since x≤y∧y≤z⇒x≤z Example 7.1.2, continued: B(·, ·) brother of domain = P × P, where P = all persons. QUESTION: Is your brother’s brother your brother? YES or NO
∈
R
Example 5.1.11: M(·, ·) mother of domain = P × P, where P = all persons. NONTRANSITIVE, vacuously. Example 5.1.12: ancestor of domain = P × P, where P = all persons. TRANSITIVE Example 5.1.13: TRANSITIVE A={1,2,3,4},R={(3,4)}
Example 20 Example 21 Let R be the relations on the set of all people such that (a,b) ∈R if
person a is a parent of person b. RoR
DEF7: Let R be a relation on set A. Then the powers of R are defined inductively: R1 =R Rn+1 = Rn ° R EXAMPLE 22 Theorem1 The relation R on a set A is transitive if and only if Rn ⊆ R EXERCISES 28,30,31
Example 5.1.9, continued: B(·, ·) brother of domain = P × P, where P = all persons. NON-ANTISYMMETRIC Example 5.1.10, continued: M(·, ·) mother of domain = P × P, where P = all persons. ANTISYMMETRIC.
Example 5.1.5, continued: B(·, ·) brother of domain = P × P, where P = all persons. QUESTION: If George is Bill’s brother, does that imply that Bill is George’s brother? YES or NO
Chapter 5
Relations
5.1 RELATIONS AND THEIR PROPERTIES 5.5 EQUIVALENCE RELATIONS
Outline
1.Relations
a binary relation from A to B a relation on the set A
5.1 RELATIONS AND THEIR PROPERTIES
DEF: Binary Relation Let A and B be sets. A binary relation from A to B is a subset of A×B. A× The notation a R b means that (a,b)∈R.
Relations on a set
DEF2: A relation on the set A is a relation from A to A. A relation on a set A is a subset of A× A Ex4 Let A be the set {1,2,3,4}, which ordered pairs are in the relation R={(a,b)|a divides b} Ex5 pp 473
EXAMPLE 19
COMPOSITION OF BINARY RELATIONS
DEF: Let R be a relation from A to B and S a relation from B to C. Their composition S ° R is the relation on A × C that is true for any pair (a, c) such that (∃b ∈ B)[R(a, b) ∧ S(b, c)]
ANTISYMMETRY PROPERTY OF RELATIONS
A binary relation R is antisymmetric if and only if (∀x, y)[R(x, y) ∧ R(y, x) → x = y] Example 7.1.2, continued: ≤ domain = R × R, where R = real numbers. ANTISYMMETRIC, since x≤y∧y≤x⇒x=y
Functions as relations
Function :let A and B be sets. A function f from A to B is an assignment of exactly one element of B to each element of A Relations are a genralization of functions.
Ex 6 How many relations are there on a set with n elements? Solution: Since A×A has n2 elements A× when A has n elements, and a set with m elements has 2m subsets, 2n there are subsets of A×A . A×
2
REFLEXIVE PROPERTY of RELATIONS
A binary relation R on a set A is reflexive if and only if (a,a) ∈ R for every element a ∈A Example ≤ domain = R × R, where R = real numbers. REFLEXIVE, since (∀x ∈ R)[x ≤ x]. Example B(·, ·) brother of domain = P × P, where P = all persons. NONREFLEXIVE, since B(Joseph, Joseph) is false.
COMBINING RELATIONS
Since relations from A to B are subsets of A×B, two relations from A to B A× can be combined in any way two sets can be combined. 1. R1∪R2 R1∩R2 R1-R2
• E.g., a < b means (a,b)∈ < E.g.,
.
Example 5.1.1: (a,b) where a is a a,b) student entolled in course b. Example 5.1.2 (a,b) belosngs to (a,b) R if city a is in province b e.g. (shenzhen, Guangdong) ∈R (shenzhen, (chengdu, Guangdong) chengdu,
Example 13,14 in book.
Example 5.1.14 Is the divides relation on the set of positive intergers transive? Example 5.1.15 How many reflexive relations are there on a set with n elements?
Example 5.1.6, continued: E(·, ·) eats domain = A × A, where A = animal species. There are some symmetric pairs, such as ants and anteaters. Nonetheless, NONSYMMETRIC, since there also exist nonsymmetric paபைடு நூலகம்rs.
Example 5.1.7: Some familial relationships are symmetric: spouse, sibling, cousin.