偏序关系与偏序集相关

本文深入探讨了偏序集的基本概念,包括定义、链和反链的特性,以及Sperner定理和Dilworth定理。进一步讨论了偏序集上的容斥原理,差分与前缀和的关系,广义容斥原理,二元组偏序集上的容斥原理,以及Mobius反演在数论中的应用。

一.偏序集的定义.

偏序集:定义一个偏序集是由一个集合SSS与一个二元关系≤\leq组成的二元组O=(S,≤)O=(S,\leq)O=(S,),满足:
1.自反性:对于任意元素x∈Sx\in SxS,有x≤xx\leq xxx.
2.传递性:对于任意元素x,y,z∈Sx,y,z\in Sx,y,zS,若x≤y,y≤zx\leq y,y\leq zxy,yz,则x≤y≤zx\leq y\leq zxyz.
3.反对称性:对于任意元素x,y∈Sx,y\in Sx,yS,若x≤y,y≤xx\leq y,y\leq xxy,yx,则x=yx=yx=y.

偏序关系:我们称一个偏序集O=(S,≤)O=(S,\leq)O=(S,)中的偏序关系为二元关系≤\leq.

对于偏序集O=(S,≤)O=(S,\leq)O=(S,),我们定义x∈Ox\in OxO表示x∈Sx\in SxS∣O∣=∣S∣|O|=|S|O=S.


二.偏序集上的链相关.

集合的链:称一个由集合SSS中元素组成的集族(v1,v2,⋯ ,vn)(v_1,v_2,\cdots,v_n)(v1,v2,,vn)SSS的链当且仅当对于任意i≤ji\leq jij满足vi⊆vjv_i\subseteq v_jvivj.

集合的反链:称一个由集合SSS中元素组成的集族(v1,v2,⋯ ,vn)(v_1,v_2,\cdots,v_n)(v1,v2,,vn)SSS的反链当且仅当任意i≠ji\neq ji=j满足vi⊈vjv_i\nsubseteq v_jvivj.

相当于把SSS的所有子集拎出来构成一个集族和二元关系⊆\subseteq组成的偏序集上的概念.

sperner定理:集合SSS的最长反链长度为(∣S∣⌊∣S∣2⌋)\binom{|S|}{\left\lfloor\frac{|S|}{2}\right\rfloor}(2SS).

证明:

考虑对于集族中每一个元素UUU,我们将111∣S∣|S|S的排列中属于这个UUU的放到前面进行排列,不属于的放到后面排列,会得到∣U∣!(∣S∣−∣U∣)!|U|!(|S|-|U|)!U!(SU)!个排列.

那么在一个反链中,任意两个元素U,VU,VU,VUUU按照上述方式生成的排列中不应该有与VVV生成的排列相同的.

设大小为iii元素有aia_iai个,那么:
∑i=0∣S∣ai∗i!(∣S∣−i)!≤n!∑i=0∣S∣ai(ni)≤1∑i=0∣S∣ai≤(n⌊n2⌋) \sum_{i=0}^{|S|}a_i*i!(|S|-i)!\leq n!\\ \sum_{i=0}^{|S|}\frac{a_i}{\binom{n}{i}}\leq 1\\ \sum_{i=0}^{|S|}a_i\leq \binom{n}{\left\lfloor\frac{n}{2}\right\rfloor} i=0Saii!(Si)!n!i=0S(in)ai1i=0Sai(2nn)

证毕.

:对于一个偏序集O=(S,≤)O=(S,\leq)O=(S,),一个由OOO中元素组成的非重序列aia_iai满足ai≤ai+1a_i\leq a_{i+1}aiai+1称为OOO的一条链.

反链:对于一个偏序集O=(S,≤)O=(S,\leq)O=(S,),一个由OOO中元素组成的集合满足集合中任意元素x,yx,yx,y都不满足x≤yx\leq yxy,那么这个集合称为OOO的反链.

Dilworth定理1:对于一个偏序集O=(S,≤)O=(S,\leq)O=(S,)OOO的最小反链划分等于OOO的最长链长度.

证明:
首先,由于两个在最长链上的元素必然不能处于同一反链中,所以最小反链划分≥\geq最长链长度.
之后,必然存在一个反链划分方式,使得每一次构造一个新的反链时,将所有极小元加入该反链中,数量为最长链长度.
证毕.

Dilworth定理2:对于一个偏序集O=(S,≤)O=(S,\leq)O=(S,)OOO的最小链划分等于OOO的最长反链长度.

证明与上面类似.

推论1:大小为nm+1nm+1nm+1的偏序集,要么有长度至少为n+1n+1n+1的链,要么有长度至少为m+1m+1m+1的反链.

根据上面的Dilworth定理不难证明.

推论2:长度为nnn的数列,要么有长度至少为n\sqrt{n}n的非严格上升子序列,要么有长度至少为n\sqrt{n}n的非严格下降子序列.

根据推论1不难证明.

最小链覆盖可以利用二分图匹配来求,这里不再赘述.


三.偏序集上的容斥原理.

偏序集上的容斥原理:对于一个偏序集O=(S,≤)O=(S,\leq)O=(S,)上的两个函数f,gf,gf,g,我们希望找到一个二元函数μ(x,y)\mu(x,y)μ(x,y),使得:
f(x)=∑y≤xg(y)⇔g(x)=∑y≤xμ(x,y)f(y) f(x)=\sum_{y\leq x}g(y)\Leftrightarrow g(x)=\sum_{y\leq x}\mu(x,y)f(y) f(x)=yxg(y)g(x)=yxμ(x,y)f(y)

事实上这个东西叫做偏序集上的Mobius反演.

偏序集上的容斥系数:我们称二元函数μ(x,y)\mu(x,y)μ(x,y)为偏序集上容斥原理的容斥系数,也称作偏序集上的Mobius函数.

通过构造出偏序集上的μ\muμ函数,我们可以构造出很多东西,例如差分与前缀和的关系、广义容斥原理、Mobius反演等本质都是偏序集上的容斥原理.


四.差分与前缀和.

考虑一个偏序集(N,≤)(N,\leq)(N,)μ\muμ函数是怎么样的.

我们将这个偏序集的容斥原理式写出来:
f(x)=∑y≤xg(y)⇔g(x)=∑y≤xμ(x,y)f(y) f(x)=\sum_{y\leq x}g(y)\Leftrightarrow g(x)=\sum_{y\leq x}\mu(x,y)f(y) f(x)=yxg(y)g(x)=yxμ(x,y)f(y)

将第二个式子带入第一个式子得到:
f(x)=∑y≤x∑z≤yμ(y,z)f(z)=∑y≤xf(y)∑y≤z≤xμ(z,y) f(x)=\sum_{y\leq x}\sum_{z\leq y}\mu(y,z)f(z)=\sum_{y\leq x}f(y)\sum_{y\leq z\leq x}\mu(z,y) f(x)=yxzyμ(y,z)f(z)=yxf(y)yzxμ(z,y)

那么显然μ\muμ函数需要这样的性质:
∑y≤z≤xμ(z,y)=[x=y] \sum_{y\leq z\leq x}\mu(z,y)=[x=y] yzxμ(z,y)=[x=y]

发现可以这样构造μ\muμ函数:
μ(i,i)=1μ(i+1,i)=−1μ(i+2,i)=μ(i+3,i)=⋯=0 \mu(i,i)=1\\ \mu(i+1,i)=-1\\ \mu(i+2,i)=\mu(i+3,i)=\cdots=0 μ(i,i)=1μ(i+1,i)=1μ(i+2,i)=μ(i+3,i)==0

再重新代回去得到:
f(x)=∑y≤xg(y)⇔g(x)=f(x)−f(x−1) f(x)=\sum_{y\leq x}g(y)\Leftrightarrow g(x)=f(x)-f(x-1) f(x)=yxg(y)g(x)=f(x)f(x1)

发现这玩意就是差分与前缀和的关系.


五.广义容斥原理.

我们构造一个排列中所有子集构成的集族SSS,然后构造一个偏序集G=(S,⊆)G=(S,\subseteq)G=(S,).

先写出偏序集上的容斥原理:
f(S1)=∑S2⊆S1g(S2)⇔g(S1)=∑S2⊆S1μ(S1,S2)f(S1) f(S_1)=\sum_{S_2\subseteq S_1}g(S_2)\Leftrightarrow g(S_1)=\sum_{S_2\subseteq S_1}\mu(S_1,S_2)f(S_1) f(S1)=S2S1g(S2)g(S1)=S2S1μ(S1,S2)f(S1)

将第二个式子带入第一个式子得到:
f(S1)=∑S2⊆S1∑S3⊆S2μ(S2,S3)f(S3)=∑S2⊆S1f(S2)∑S2⊆S3⊆S1μ(S3,S2) f(S_1)=\sum_{S_2\subseteq S_1}\sum_{S_3\subseteq S_2}\mu(S_2,S_3)f(S_3)=\sum_{S_2\subseteq S_1}f(S_2)\sum_{S_2\subseteq S_3\subseteq S_1}\mu(S_3,S_2) f(S1)=S2S1S3S2μ(S2,S3)f(S3)=S2S1f(S2)S2S3S1μ(S3,S2)

同样现在μ\muμ函数要有这样的性质:
∑S2⊆S3⊆S1μ(S3,S2)=[S1=S2] \sum_{S2\subseteq S_3\subseteq S_1} \mu(S_3,S_2)=[S_1=S_2] S2S3S1μ(S3,S2)=[S1=S2]

现在考虑把集合S2S_2S2去掉可以得到:
∑S3⊆S1−S2μ(S3∪S2,S2)=[S1−S2=∅] \sum_{S_3\subseteq S_1-S_2}\mu(S_3\cup S_2,S_2)=[S_1-S_2=\empty] S3S1S2μ(S3S2,S2)=[S1S2=]

考虑一个我们已经知道的式子:
∑T⊆[n](−1)∣T∣=∑i=0n(−1)i(ni)=[n=0] \sum_{T\subseteq [n]}(-1)^{|T|}=\sum_{i=0}^{n}(-1)^{i}\binom{n}{i}=[n=0] T[n](1)T=i=0n(1)i(in)=[n=0]

可以想到一个符合条件的构造方式为:
μ(S1,S2)=(−1)∣S1∣−∣S2∣ \mu(S_1,S_2)=(-1)^{|S_1|-|S_2|} μ(S1,S2)=(1)S1S2

代回去后得到:
f(S1)=∑S2⊆S1g(S2)⇔g(S1)=∑S2⊆S1(−1)∣S1∣−∣S2∣f(S1) f(S_1)=\sum_{S_2\subseteq S_1}g(S_2)\Leftrightarrow g(S_1)=\sum_{S_2\subseteq S_1}(-1)^{|S_1|-|S_2|}f(S_1) f(S1)=S2S1g(S2)g(S1)=S2S1(1)S1S2f(S1)

发现这个东西就是广义容斥原理.


六.二元组偏序集上的容斥原理.

定义一个二元组集合S={(x,y)∣x∈N,y∈N}S=\{(x,y)|x\in N,y\in N\}S={(x,y)xN,yN},其中(x1,y1)≤(x2,y2)(x_1,y_1)\leq (x_2,y_2)(x1,y1)(x2,y2)等价于x1≤x2∧y1≤y2x_1\leq x_2\wedge y_1\leq y_2x1x2y1y2,构造一个偏序集G=(S,≤)G=(S,\leq)G=(S,).

先写出偏序集上的容斥原理:
f(x1,y1)=∑x2≤x1∧y2≤y1g(x2,y2)⇔g(x1,y1)=∑x2≤x1,∧y2≤y1μ(x1,y1,x2,y2)f(x2,y2) f(x_1,y_1)=\sum_{x_2\leq x_1\wedge y_2\leq y_1}g(x_2,y_2)\Leftrightarrow g(x_1,y_1)=\sum_{x_2\leq x_1,\wedge y_2\leq y_1}\mu(x_1,y_1,x_2,y_2)f(x_2,y_2) f(x1,y1)=x2x1y2y1g(x2,y2)g(x1,y1)=x2x1,y2y1μ(x1,y1,x2,y2)f(x2,y2)

然后将第二个式子代入第一个式子中得到:
f(x1,y1)=∑x2≤x1∧y2≤y1∑x3≤x2∧y3≤y2(x2,y2,x3,y3)f(x3,y3)=∑x2≤x1∧y2≤y1f(x2,y2)∑x2≤x3≤x1∧y2≤y3≤y1μ(x3,y3,x2,y2) f(x_1,y_1)=\sum_{x_2\leq x_1\wedge y_2\leq y_1}\sum_{x_3\leq x_2\wedge y_3\leq y_2}(x_2,y_2,x_3,y_3)f(x_3,y_3)=\sum_{x_2\leq x_1\wedge y_2\leq y_1}f(x_2,y_2)\sum_{x_2\leq x_3\leq x_1\wedge y_2\leq y_3\leq y_1}\mu(x_3,y_3,x_2,y_2) f(x1,y1)=x2x1y2y1x3x2y3y2(x2,y2,x3,y3)f(x3,y3)=x2x1y2y1f(x2,y2)x2x3x1y2y3y1μ(x3,y3,x2,y2)

那么μ\muμ函数该有的性质应为:
∑x2≤x3≤x1,y2≤y3≤y1μ(x3,y3,x2,y2)=[x1=x2∧y1=y2] \sum_{x_2\leq x_3\leq x_1,y_2\leq y_3\leq y_1}\mu(x_3,y_3,x_2,y_2)=[x_1=x_2\wedge y_1=y_2] x2x3x1,y2y3y1μ(x3,y3,x2,y2)=[x1=x2y1=y2]

考虑将μ\muμ函数拆成两份,得到:
(∑x2≤x3≤x1μ1(x3,x2))(∑y2≤y3≤y1μ2(y3,y2))=[x1=x2]∗[y1=y2] \left(\sum_{x_2\leq x_3\leq x_1} \mu_1(x_3,x_2)\right)\left(\sum_{y_2\leq y_3\leq y_1}\mu_2(y_3,y_2)\right)=[x_1=x_2]*[y_1=y_2]\\ (x2x3x1μ1(x3,x2))(y2y3y1μ2(y3,y2))=[x1=x2][y1=y2]

那么现在就只需要有:
∑x2≤x3≤x1μ1(x3,x2)=[x1=x2]∑y2≤y3≤y1μ2(y3,y2)=[y1=y2] \sum_{x_2\leq x_3\leq x_1} \mu_1(x_3,x_2)=[x_1=x_2]\\ \sum_{y_2\leq y_3\leq y_1} \mu_2(y_3,y_2)=[y_1=y_2] x2x3x1μ1(x3,x2)=[x1=x2]y2y3y1μ2(y3,y2)=[y1=y2]

发现这两个式子均可以用上面前缀和与差分的方法构造.

然后就可以构造μ(x1,y1,x2,y2)=μ1(x1,x2)μ2(y1,y2)\mu(x_1,y_1,x_2,y_2)=\mu_1(x_1,x_2)\mu_2(y_1,y_2)μ(x1,y1,x2,y2)=μ1(x1,x2)μ2(y1,y2).


七.Mobius反演.

考虑构造偏序集O=(N+,∣)O=(N_+,|)O=(N+,)上的μ\muμ函数.

先把容斥式子写出来:
f(x)=∑y∣xg(y)⇔g(x)=∑y∣xμ(x,y)f(y) f(x)=\sum_{y|x}g(y)\Leftrightarrow g(x)=\sum_{y|x}\mu(x,y)f(y) f(x)=yxg(y)g(x)=yxμ(x,y)f(y)

把第二个式子代入第一个式子中:
f(x)=∑y∣x∑z∣yμ(y,z)f(z)=∑y∣xf(y)∑y∣z∣xμ(z,y) f(x)=\sum_{y|x}\sum_{z|y}\mu(y,z)f(z)=\sum_{y|x}f(y)\sum_{y|z|x}\mu(z,y) f(x)=yxzyμ(y,z)f(z)=yxf(y)yzxμ(z,y)

然后得到μ\muμ函数该有的性质:
∑y∣z∣xμ(z,y)=[x=y] \sum_{y|z|x}\mu(z,y)=[x=y] yzxμ(z,y)=[x=y]

根据上面二元组的方法,我们可以将nnn唯一分解成几个质因数的乘积形式,并用乘积的数量拆成若干个偏序集(c2,≤),(c3,≤),⋯(c_2,\leq),(c_3,\leq),\cdots(c2,),(c3,),的乘积,然后对于每一个(cp,≤)(c_p,\leq)(cp,),我们定义它的容斥系数为μp\mu_pμp.

接下来我们用PPP表示素数集,用cp(x)c_{p}(x)cp(x)表示xxx唯一分解后ppp的数量,那么有:
∏p∈P∑cp(y)≤cp(z)≤cp(x)μp(cp(z),cp(y))=∏p∈P[cp(x)=cp(y)] \prod_{p\in P}\sum_{c_p(y)\leq c_{p}(z)\leq c_{p}(x)}\mu_p(c_p(z),c_p(y))=\prod_{p\in P}[c_p(x)=c_p(y)] pPcp(y)cp(z)cp(x)μp(cp(z),cp(y))=pP[cp(x)=cp(y)]

对于其中每一个等式:
∑cp(y)≤cp(z)≤cp(x)μp(cp(z),cp(y))=[cp(x)=cp(y)] \sum_{c_p(y)\leq c_{p}(z)\leq c_{p}(x)}\mu_p(c_p(z),c_p(y))=[c_p(x)=c_p(y)] cp(y)cp(z)cp(x)μp(cp(z),cp(y))=[cp(x)=cp(y)]

我们可以通过与上面差分与前缀和类似的方式构造出:
μp(cp(x),cp(x))=1μp(cp(x)+1,cp(x))=−1μp(cp(x)+2,cp(x))=μp(cp(x)+3,cp(x))=⋯=0 \mu_p(c_p(x),c_p(x))=1\\ \mu_p(c_p(x)+1,c_p(x))=-1\\ \mu_p(c_p(x)+2,c_p(x))=\mu_p(c_p(x)+3,c_p(x))=\cdots=0 μp(cp(x),cp(x))=1μp(cp(x)+1,cp(x))=1μp(cp(x)+2,cp(x))=μp(cp(x)+3,cp(x))==0

然后我们构造容斥系数μ′\mu'μ满足:
μp′(x,y)=μp(cp(x),cp(y))={1cp(x)−cp(y)=0−1cp(x)−cp(y)=10cp(x)−cp(y)>1 \mu'_p(x,y)=\mu_p(c_p(x),c_p(y))= \left\{\begin{matrix} 1&c_p(x)-c_p(y)=0\\ -1&c_p(x)-c_p(y)=1\\ 0&c_p(x)-c_p(y)>1 \end{matrix}\right. μp(x,y)=μp(cp(x),cp(y))=110cp(x)cp(y)=0cp(x)cp(y)=1cp(x)cp(y)>1

那么对于原来的μ\muμ函数就有:
μ(x,y)=∏p∈Pμp′(x,y) \mu(x,y)=\prod_{p\in P}\mu'_p(x,y) μ(x,y)=pPμp(x,y)

然后我们还可以发现一条性质,即:
μ(x,y)=μ(xy,1) \mu(x,y)=\mu\left(\frac{x}{y},1\right) μ(x,y)=μ(yx,1)

所以我们把μ(x,y)\mu(x,y)μ(x,y)简写成μ(xy)\mu(\frac{x}{y})μ(yx),代回原来的式子中就有:
f(x)=∑y∣xg(x)⇔g(x)=∑y∣xf(x)μ(xy) f(x)=\sum_{y|x}g(x)\Leftrightarrow g(x)=\sum_{y|x}f(x)\mu\left(\frac{x}{y}\right) f(x)=yxg(x)g(x)=yxf(x)μ(yx)

这个式子即为数论中的Mobius反演.

<think>嗯,用户想了解偏序偏序关系,我得先回忆一下相关的数学概念。首先,偏序关系合上的一种二元关系,满足自性、对称性和传递性。对吧?比如常见的例子有实数的小于等于,合的包含关系。 接下来,我需要确认用户的基础,可能他们刚开始学习离散数学者序理论,所以得用简单的例子解释。要确保定义准确,同时举例说明。比如,用合的子作为例子,说明包含关系就是一个偏序,这样比较直观。 然后,偏序就是带有偏序关系合,记作(P, ≤)。需要强调这里的“≤”不一定所有元素都能比较,也就是存在不可比的情况,比如合{a, b}的子{a}和{b}就不能比较包含关系。这和全序的区别要提到,全序里任何两个元素都能比较,但偏序不一定。 可能用户还会想知道偏序的应用,比如在格论、数据库的排序,者任务调度中的依赖关系。不过用户没有明确问应用,所以可能不需要展开太多,但可以稍微提一下,让回答更全面。 要注意用户要求使用中文,结构清晰,分步骤解释。还要检查LaTeX格式是否正确,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$。比如定义中的三个性质,可以用项目列表,每个性质用数学符号表达,确保语法正确。 有没有可能用户混淆了偏序和全序?需要明确两者的区别。另外,是否需要图示说明,比如哈斯图?虽然用户没提,但作为辅助理解,可以简要介绍哈斯图是如何表示偏序关系的,用节点和边表示元素和它们之间的覆盖关系。 最后总结一下偏序的重要性,比如在数学多个领域的应用,帮助用户形成整体认识。检查是否有错误,比如是否每个性质都正确,例子是否恰当,避免技术性错误。</think>好的,我来逐步介绍偏序偏序关系的概念。 --- ### 1. **偏序关系的定义** **偏序关系**(Partial Order)是定义在合$P$上的一种二元关系(通常记为$\leq$),需满足以下三条性质: - **自性**:对任意$a \in P$,有$a \leq a$; - **对称性**:若$a \leq b$且$b \leq a$,则$a = b$; - **传递性**:若$a \leq b$且$b \leq c$,则$a \leq c$。 例如: - 实数$\mathbb{R}$上的“小于等于”关系; - 合的包含关系$\subseteq$; - 正整数的整除关系($a \mid b$)。 --- ### 2. **偏序的概念** **偏序**(Partially Ordered Set,简称**poset**)是指一个合$P$其上的偏序关系$\leq$构成的二元组,记为$(P, \leq)$。 #### 关键特性: - **允许不可比性**:并非所有元素都必须可比较。例如,合$S = \{1, 2, 3\}$的子$\{1\}$和$\{2\}$在包含关系下不可比(即$\{1\} \nsubseteq \{2\}$且$\{2\} \nsubseteq \{1\}$); - **全序的特殊性**:若偏序中任意两元素均可比较,则称为**全序**(如$\mathbb{R}$上的$\leq$关系)。 --- ### 3. **例子图示** #### 例1合的包含关系 设$P = \{\emptyset, \{a\}, \{b\}, \{a, b\}\}$,其偏序关系为$\subseteq$。对应的哈斯图(Hasse Diagram)如下: ``` {a,b} / \ {a} {b} \ / ∅ ``` #### 例2:整除关系 设$P = \{1, 2, 3, 6\}$,偏序关系为“整除”。哈斯图为: ``` 6 / \ 2 3 \ / 1 ``` --- ### 4. **全序的区别** | 性质 | 偏序 | 全序 | |------------|-------------------------|-------------------------| | **可比较性** | 允许元素不可比(如$\{a\}$和$\{b\}$) | 任意两元素均可比较 | | **图示** | 哈斯图可能有分支 | 哈斯图为一条 | --- ### 5. **应用领域** - **格理论**:研究具有特定结构的偏序; - **计算机科学**:任务调度中的依赖关系、数据库查询优化; - **拓扑学**:通过偏序构造特殊拓扑空间。 --- ### 总结 **偏序**是数学中描述“部分有序”结构的核心工具,其核心在于允许元素间的不可比性。理解偏序关系有助于分析离散结构、优化问题及抽象代数中的序理论应用。
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