设有关系模式R(A,B,C,D),其上的函数依赖集: F={A→C,C→A,B→AC,D→AC}

【习题三】【数据库原理】 1.X→Y能从推理规则导出的充分必要条件是( )。 正确答案: B2.设有关系模式R(A,B,C,D,E),函数依赖集F={A→B,B→C,C→D,D→A},ρ={AB,BC,AD}是R上的一个分解,那么分解ρ相对于F( )。 A. 既是无损连接分解,又是保持函数依赖的分解 B. 是无损连接分解,但不是保持函数依赖的分解 C. 不是无损连接分解,但是保持函数依赖的分解 D. 既不是无损连接分解,也不是保持函数依赖的分解 正确答案: D3.两个函数依赖集F和G等价的充分必要条件是( )。 正确答案: D4 阅读详情
AI摘要

本文深入探讨了数据库中的函数依赖理论,包括如何计算闭包、求解最小函数依赖集以及确定候选关键字。此外,还详细阐述了如何按照BCNF和3NF进行关系模式的无损连接性分解,对于理解和优化数据库设计具有重要意义。

设有关系模式R(A,B,C,D),其上的函数依赖集:
F={A→C,C→A,B→AC,D→AC}
(1).计算(AD)+。
(2).求F的最小等价依赖集Fm。
(3).求R的关键字。
(4).将R分解使其满足BCNF且无损连接性。
(5).将R分解成满足3NF并具有无损连接性与保持依赖性。

| (1).令X={AD},X(0)=AD,X(1)=ACD,X(2)=ACD,故(AD)+=ACD。

(2).将F中的函数依赖右部属性单一化:
A→C C→A
F1= B→A B→C
D→A D→C

在F1中去掉多余的函数依赖:

   ∵B→A,A→C  ∴B→C是多余的。

   又∵D→A,A→C   ∴D→C是多余的。

    A→C   C→A

F2=  B→A   D→A

函数依赖集的最小集不是唯一的,本题中还可以有其他答案。

∵F2中所有依赖的左部却是单属性,∴不存在依赖左部有多余的属性

∴ A→C C→A

F= B→A D→A

(3). ∵BD在F中所有函数依赖的右部均未出现

∴候选关键字中一定包含BD,而(BD)+=ABCD,因此,BD是R唯一的候选关键字。

(4). 考虑A→C

∵AC不是BCNF(AC不包含候选关键字BD),将ABCD分解为AC和ABD。

AC已是BCNF,进一步分解ABD,选择B→A,把ABD分解为AB和BD。

此时AB和AD均为BCNF

∴ρ={AC,AB,BD}。

(5).由(2)可求出满足3NF的具有依赖保持性的分解为ρ={AC,BD,DA}。

判断其无损连接性如下表所示,由此可知ρ不具有无损连接性。
|
Ri A B C D
AC a1 a3
BA a1 a2 a3
DA a1 a3 a4

令ρ=ρ∪{BD},BD是R的候选关键字

∴p={AC,BA,DA,BD}。

数据库期末考试预习之候选码,最小函数依赖集,3NF分解算法,判断第几范式 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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% Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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关系模式分解

关系模式的分解 无损分解:对关系模式分解时,原关系模式的任何一个合法的关系值在分解之后应该能通过自然连接运算恢复起来,这就是无损连接所要解决的问题。 例1: 设有关系模式R(ABC),分解成ρ={AB,AC}。 2.无损分解的测试方法 输入:关系模式R(A1,A2,A3.....,An),他的函数依赖集F以及分解ρ={R1,R2,R3......Rk}. 算法(检验无损分解): ...

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黎未央
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