离散数学考点之有界格


对于这么重要的一个概念,需要深入了解下,加深印象。

如题:2021年10月

分析

学会从集合到关系,函数到代数,最后到图,这种抽象过程。没总结完,时间有些紧,还有差不多一月就要考试了,离散与结构还有太多没看完的部分了,所以其他记录在了自己的纸质的资料上了,不再写在这里了。
答案为D,全上界与全下界互为补元,所以至少存在两个元素有补元

基本知识

什么是格?

具有最小上界和最大下界,具有这种性质的偏序集,称为格。
关于最大下界和最小上界,一定要想像出这个图来:{a,b}的最小上界是c,{e,f}的最大下界是d

关于偏序集

自反性+反对称性(也就是要么处于对角线要么就关于对角线没有对应的点)+传递性(可理解成线性递增)就是偏序的关系,这样的关系构成的集合就是偏序集。

格的表示

<A, ≤ \leq ​>是一个偏序集,如果A中的任意两个元素都有最小上界和最大下界,则称<A, ≤ \leq ​>为格。
其实是一个有序对的表示方法。具体含义为:A表示集合, ≤ \leq ​表示集合元素的关系。这不正是面向对象语言中类的定义吗?

格所诱导的代数系统

<A, ⋁ \bigvee , ⋀ \bigwedge >,也是有序对,并运算对应的是任意两元素的最小上界,交运算对应的是最大下界。如脑补出下图:注意,图是由代数定义表示出来的,而不是图推导出了定义。

子格

如果B是A的非空子集,如果A中的并和交运算关于B封闭,则称<B, ≤ \leq ​>是A的子格。
若仅满足B是A的非空子集,则<B, ≤ \leq ​>一定是偏序集,并不一定是格,即使是格也不一定是A的子格。

对偶原理

设P是对任意格都为真的命题,如果在命题中把 ≤ \leq ​换成 ≥ \geq , ⋁ \bigvee 换成 ⋀ \bigwedge ⋀ \bigwedge 换成 ⋁ \bigvee 就得到另一个命题,称为对偶命题。

格的基本性质

  1. 对任意a,b,都小于a并b(最小上界),同时,都大于最大下界a交b
  2. 传递性,a ≤ \leq ​b,c ≤ \leq ​d,则a并b ≤ \leq ​b并d,交也存在一样的运算
  3. 诱导代数系统满足交换律、结合律、幂等律、吸收律
### 离散数学中逻辑连接词的考点总结 在离散数学中,逻辑连接词是构建复杂命题的基础工具。以下是关于逻辑连接词的主要考点及其相关内容: #### 1. **基本逻辑连接词** 常见的逻辑连接词包括否定(¬)、合取(∧)、析取(∨)、蕴含(→)以及等价(↔)。这些连接词用于组合简单命题形成复合命题。 - 否定(¬):表示对一个命题的否定操作。如果P是一个命题,则¬P表示“非P”,当且仅当P为假时,¬P为真[^2]。 - 合取(∧):两个命题通过“与”连接而成的新命题称为合取命题。只有当参与运算的两个命题都为真时,整个合取命题才为真[^2]。 - 析取(∨):两个命题通过“或”连接而成的新命题称为析取命题。只要其中一个命题为真,整个析取命题就为真[^2]。 - 蕴含(→):也被称为条件语句,“如果…那么…”的形式。对于命题P和Q,P → Q意味着“如果P成立则Q一定成立”。需要注意的是,即使P为假,无论Q为何值,该蕴涵关系始终为真[^2]。 - 等价(↔):又称双条件语句。“P ↔ Q”表示“P当且仅当Q”。它为真的充要条件是P和Q具有相同的真假值。 #### 2. **逻辑连接词的应用场景** 逻辑连接词不仅限于简单的命题构造,在更复杂的推理过程中也有广泛应用。例如: - 使用全称量词∀和存在量词∃时,通常会结合逻辑连接词来描述更为精确的命题形式[^1]。 - 在谓词逻辑中,逻辑连接词帮助定义命题间的相互关系,从而实现更加细致化的表达能力[^1]。 #### 3. **逻辑连接词的优先级** 为了正确解析含有多个逻辑连接词的复合命题,了解它们的操作顺序至关重要。一般而言,优先级从高到低依次为:¬ > ∧ > ∨ > → > ↔[^2]。当然,实际应用中可以通过加括号改变默认执行次序。 #### 4. **重言式、矛盾式与可满足性的判定** 利用不同的逻辑连接方式可以创建各种类型的命题公式。其中特别重要的一类就是能够恒等于真的重言式或者永远无法成为真的矛盾式[^3]。具体来说, - 如果某命题公式不论输入如何均返回True,则此公式被认定为重言式; - 若某一特定条件下没有任何可能使得输出变为False之外的结果,则视作不可满足;反之则是可满足的情况。 ```python def is_tautology(formula, assignments): """ 判断给定公式的赋值下是否构成重言 """ results = [] for assignment in assignments: result = evaluate_formula(formula, assignment) results.append(result) return all(results) def evaluate_formula(formula, assignment): # 这里简化处理布尔代数计算过程... pass ``` 以上代码片段展示了一个初步框架,用于验证某个指定命题在其所有潜在变量配置下的表现情况,进而决定其属于哪种类别(如重言与否)。
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