【离散数学笔记】良序原理(The Well Ordering Principle)

本文介绍了良序原理的基本概念及其在数学证明中的应用。通过几个典型例子展示了如何使用良序原理来证明数学命题,包括无理数的证明、求和公式及质因数分解的存在性。

参考:MIT教材《Mathematics for Computer Science》


良序原理

Every nonempty set of nonnegative integers has a smallest element.
每个非空的自然数集都有最小的元素。

注意:
(1) 要求集合非空——空集没有最小的元素。
(2) 要求自然数——负整数是不行的,非负有理数也是不行的。例如非负有理数集合S={1n∣n∈N∗}S=\left\{\frac{1}{n}|n\in N^*\right\}S={n1nN}就没有最小的元素。

良序原理揭示了自然数的某些特殊性质。它看起来很显然,似乎没有什么作用,但在离散数学有关的证明中至关重要。


证明:2\sqrt22是无理数。
证明:若2\sqrt22是有理数,则∃p,q∈N∗\exists p,q\in N^*p,qN使得2=pq\sqrt2=\frac{p}{q}2=qppq\frac{p}{q}qp是最简分式。即2=p2q2,p2=2q22=\frac{p^2}{q^2},p^2=2q^22=q2p2,p2=2q2。由于ppp是完全平方数,ppp一定是444的倍数。那么qqq一定是222的倍数,故222p,qp,qp,q的公因子,与pq\frac{p}{q}qp是最简分式。故2\sqrt22是无理数。

在上面的证明中我们假定对于任何正整数m,nm,nm,nmn\frac{m}{n}nm一定可以写成最简分式m′n′\frac{m'}{n'}nm使得m′,n′m',n'm,n互质。怎么证明这个结论呢?

假设∃m,n\exists m,nm,n使得mn\frac{m}{n}nm不能写成最简分式。令集合C={p∣pq不能写成最简分式}C=\left\{p|\frac{p}{q}\text{不能写成最简分式}\right\}C={pqp不能写成最简分式},即所有不能写成最简分式的分式的分子。则m∈Cm\in CmC,故CCC非空。那么,根据良序原理,∃m0∈C\exists m_0\in Cm0CCCC中最小的元素。根据CCC的定义,∃n0\exists n_0n0使得m0n0\frac{m_0}{n_0}n0m0不能写成最简分式,于是m0,n0m_0,n_0m0,n0一定拥有一个公共质因数p>1p>1p>1。但是m0/pn0/p=m0n0\frac{m_0/p}{n_0/p}=\frac{m_0}{n_0}n0/pm0/p=n0m0,所以如果左边的分式能化为最简分式,m0n0\frac{m_0}{n_0}n0m0也一定可以。这说明左边的分式也不能化成最简分式。所以m0/p∈Cm_0/p\in Cm0/pC。但m0/p<m0m_0/p<m_0m0/p<m0,与m0m_0m0CCC中最小的元素矛盾,故CCC为空集,假设不成立。证毕。


利用良序原理证明结论的模板:

证明∀n∈N,P(n)\forall n\in N,P(n)nN,P(n)成立:

  • C={n∣P(n)不成立}C=\{n|P(n)\text{不成立}\}C={nP(n)不成立}
  • 假设CCC非空。
  • 根据良序原理,∃n0∈C\exists n_0\in Cn0CCCC中最小的元素。
  • 推出矛盾——一般通过说明P(n0)P(n_0)P(n0)为真或者CCC中有比n0n_0n0更小的元素。
  • 得出结论:CCC一定是空集,就是说,没有反例存在。

证明:∀n∈N,∑i=1ni=n(n+1)2\forall n\in N,\sum \limits_{i=1}^ni=\frac{n(n+1)}{2}nN,i=1ni=2n(n+1)
证明:令C={n∣∑i=1ni≠n(n+1)2}C=\left\{n|\sum \limits_{i=1}^ni\ne\frac{n(n+1)}{2}\right\}C={ni=1ni=2n(n+1)},假设CCC非空,则∃c∈C\exists c\in CcCCCC中最小的元素。因为ccc最小,故∀n<c\forall n<cn<cn∈Nn\in NnN∑i=1ni=n(n+1)2\sum \limits_{i=1}^ni=\frac{n(n+1)}{2}i=1ni=2n(n+1)。又n=0n=0n=0时成立,故c>0,c−1∈Nc>0,c-1\in Nc>0,c1N。因此对c−1c-1c1成立。而∑i=1c−1i=c(c−1)2\sum \limits_{i=1}^{c-1}i=\frac{c(c-1)}{2}i=1c1i=2c(c1),两边同时加ccc∑i=1ci=c(c+1)2\sum \limits_{i=1}^{c}i=\frac{c(c+1)}{2}i=1ci=2c(c+1),则对ccc也成立,故假设不成立,CCC为空集。


证明:每个大于111的正整数都可以分解为若干个质数的乘积。
证明:记P(n)={1,若n可以分解为若干个质数的乘积0,若n不能分解为若干个质数的乘积P(n)=\begin{cases}1,\text{若}n\text{可以分解为若干个质数的乘积}\\0,\text{若}n\text{不能分解为若干个质数的乘积}\end{cases}P(n)={1,n可以分解为若干个质数的乘积0,n不能分解为若干个质数的乘积。令C={n∣P(n)=0,n∈N,n>1}C=\{n|P(n)=0,n\in N,n>1\}C={nP(n)=0,nN,n>1}。假设CCC非空,则∃c∈C\exists c\in CcCCCC中最小的元素。显然ccc不是质数,否则它自己就可以表示为一个长度为111的乘积式。所以c=a×bc=a\times bc=a×ba,b∈Na,b\in Na,bN。因为a,b<ca,b<ca,b<c,故a,b∉Ca,b\notin Ca,b/C。那么,a,ba,ba,b都可以写为若干个质数的乘积,因此ccc也可以写为若干个质数的乘积,与c∈Cc\in CcC矛盾。故CCC为空集。


定理nnn是非负整数,一个整数集合SSS如果满足每个元素都大于等于−n-nn,那么SSS是良序集。
证明:令S′={s+n∣s∈S}S'=\{s+n|s\in S\}S={s+nsS}。则S′S'S是非负整数集,由良序原理知S′S'S有最小元mmm,则SSS的最小元为m−nm-nmn

定义 一个集合AAA为良序集,当且仅当其每个子集都有一个最小的元素。
定义 一个数bbb是由实数构成的集合SSS的一个下界,当且仅当∀s∈S,b≤S\forall s\in S,b\le SsS,bS
定义 一个数bbb是由实数构成的集合SSS的一个上界,当且仅当∀s∈S,b≥S\forall s\in S,b\ge SsS,bS
推论 任何有下界的整数集是良序集。
证明:令bbb是整数集SSS的下界,则n=⌊b⌋n=\lfloor b\rfloorn=b也是SSS的下界,根据良序原理和上面的定理就可以得出SSS是良序集。
推论 任何有上界的整数集有最大元。
证明:对有上界bbb的整数集SSS,取S′={−s∣s∈S}S'=\{-s|s\in S\}S={ssS},再由上面的推论易知其成立。


Ordering Points To Identify the Clustering Structure(OPTICS)是一种基于密度的聚类分析方法,全称为Ordering points to identify the clustering structure,目标是将空间中的数据按照密度分布进行聚类,思想和DBSCAN类似,但该算法可以获得不同密度的聚类,理论上可以获得任意密度的聚类,因为其输出的是样本的一个有序队列,从这个队列里能获得任意密度的聚类 [^1][^3]。 OPTICS的主要特点是不需要指定预先定义的簇个数,并且能够检测到任意形状、大小和密度的聚类簇,效果优于DBSCAN或其他基于密度的聚类算法。此外,由于采用了排序法对数据进行处理,对于高维空间的数据也比较适用 [^1]。 在非监督学习的众多应用场景里,OPTICS都有一定作用,非监督学习在客户细分、图像识别、自然语言处理、生物信息学和推荐系统等场景广泛应用,其灵活性和处理大量未标注数据的优势,使其成为数据科学和人工智能领域的重要组成部分 [^2]。 以下是一个OPTICS算法实现的示例代码: ```matlab function OrderSeeds=ReachedDist(point,Dataset,eps) OrderSeeds=zeros(1,2); for i=1:size(Dataset,1) %计算两点之间的距离 dist=sqrt((Dataset(i,1)-point(1))^2+(Dataset(i,2)-point(2))^2); %如在邻域范围内,加入排序队列 if dist==0 continue; end if dist<=eps temp=[Dataset(i,3),dist]; OrderSeeds=cat(1,OrderSeeds,temp); end end %删除第一行零值 OrderSeeds(1,:)=[]; %如果是非空,则进行排序 if ~isempty(OrderSeeds) %按照第三列距离值降序排列 OrderSeeds=sortrows(OrderSeeds,2); end end ```
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