제 9 장   여러 가지 Discrete한 구조들       

       

      3. Order Relations

  

    3. Order Relations and structures

 

 

반순서, 전순서, 정렬집합의 정의를 설명하고, 그

예를 들어 설명하여보시오.

 

 

 

 여러 가지 Discrete한 구조들에 관한 여러 이론들

중에서 Order Relations and Structures 에 관하여

학습한다.

 

 

 

 

 

 

    Order Relations and structures

 

  여러 가지 Discrete한 구조들에 관한 여러 이론들

중에서 Order Relations and Structures 에 관하여

학습한다.

그리고 아래의 강의 내용은 B. Kolman, R.C. Bussy

& S. Ross의 저서인

Discrete Mathematical Structures,

Prentice Hall Inc., 1996.

의 7장의 내용을 참고하여 학습하기 바랍니다.

  

(1) Partially Ordered Sets (Posets)

 

◆A Relation on a set A is called a partial order

if R is reflexive antisymmetric and transitive.

We denote this poset by (A,R)

◆The poset (A,R-1) is dual of the poset (A,R)

◆If (A,≤) is a poset, the elements a and b of

A are said to be comparable if a≤b or b≤a

◆If every pair of elements in a poset A are

comparable, A is linearly ordered set and

partial order is called a linear order.

 

 

Theorem 1. If (A,≤) and (B,≤) are posets,  

then (A x B,≤) is a poset with partial order ≤

defined by (a,b) ≤(a',b')  if a≤a' in  A and

b≤b' in B.

 

 

 

◆The partial order ≤ defined on the Cartesian

Product A x B is called the Product partial

order.

◆Define a partial order on A x B, denoted by <

as follows (a,b) ≤(a',b')  if a < a' or if  a = a'

and  b≤b' where but

This ordering is called lexicographic or

dictionary ordering

 

 

Theorem 2. The diagram of a partial order has

no cycle of length greater than 1.

 

 

 

◆Hasse diagram

From the digraph of a partial order on A ,

Delete all the cycles of length 1.

Delete all the edges that are implied by transitive property.

Make all edges Point upward so that arrows

may be omitted.

Replace the circles by dots.

 

Topological sorting

If A  is a poset with partial order ≤, we can

find a linear order < such that if a≤b then

a<b.

Constructing such a linear order is called

topological sorting.

 

Isomorphism

Let (A,≤) and (A',≤') be posets and let f

:A→A' be a one-to-one correspondence

between A and A' . The function is called an

isomorphism from (A,≤) to (A',≤')

if for any a and b in A .a≤b if and only if

 f(a)≤'f(b)

 

 

 

Theorem 3. (Principle of Correspondence)

Let : be an isomorphism from (A,≤) to

(A',≤') and B∈A and B'∈f (B).

If the elements of B have any property relating

to one another or to other elements of A ,

and if this property can be defined entirely in

terms of the relation ≤, then the elements of

B' must possess exactly the same property,

defined in terms of ≤.

 

 

 

◆Hasse diagram of (A,≤) becomes Hasse

diagram of (A',≤') if each label a is replace by

f (a).

 

 

 

문제 1.   Show that  if  R is a linear order on

the set A,  then  R-1 is also a linear order on

A.

 

 

 

(2) Extremal Elements of Partially     Ordered Sets

 

◆Let (A,≤) be a poset.

    - an element a∈A is called maximal

    element of  A if there is no element  c in A

    such that  a≤c

     

    - an element b∈A is called minimal

    element of A if there is no element c in A

    such that c≤b

 

 

 

Theorem 1. Let A be a finite nonempty poset

with partial order ≤. Then A has at least one

maximal element and at least one minimal

element .

 

 

 

◆Let (A,≤) be a poset

    - an element a∈A is called a greatest

    element of if x≤a for all a∈A

    - an element a∈A is called a least element

    of A if a≤x for all a∈A

     

 

 

Theorem 2. A poset has at most one greatest

element and at most one least element.

 

 

 

◆Let (A,≤) be a poset and B⊆A.

    - an element a∈A is called an upper

    bound of B if b≤a for all b∈B

    - an element a∈A is called an lower bound

    of B if a≤b for all b∈B

◆Let  A be a poset and B⊆A.

    - an element a∈A is called a least upper

    bound (LUB) of B if a is an upper bound of

    B and a≤a' whenever a' is and upper

    bound of B

    - similarly an element a∈A is called a

    greatest lower bound (GLB) of  B if a is a

    lower bound of B and a'≤a whenever a' is

    a lower bound of B

 

(3) Lattices

 

◆A lattice is a poset (L,≤)  in which every

subset {a,b} has a LUB and a GLU.

we denote LUB({a,b}) by and GLB({a,b}) by

a∧b

 

 

 

Theorem 1. If (L1,≤) and (L2,≤') are lattices,

then (L,≤) is a lattice, where L = L1 x L2 , and

the partial order ≤ of L is the product partial

order.

 

 

 

◆Let (L,≤) be a lattice. A nonempty subset S

of L is called a sublattice of L if a∨b∈S and

a∧b∈S whenever a∈S,b∈S

◆If f : L1 →L2 is an isomorphism from the

poset (L1,≤1)  to the poset (L2,≤2) then L1 is

a lattice if and only if L2 is a lattice

If two lattices are isomorphic, they are

isomorphic lattices

◆A lattice L is said to be bounded if it has a

greatest element I and a least element O

 

 

 

Theorem 5. Let  L =

{a1 , a2 , ... , an } be a finite lattice Then L is

bounded.

 

 

◆A lattice L is called distributive if for any

elements a,b,c in   L

◆Let  L be a bounded lattice with greatest

element I  and least element O and let a∈L .

An element a'∈L is called a complement of  a

if a∨a'=I and a∧a'= O

 

 

 

Theorem 7. Let be a bounded distributive

lattice. If a complement exists, it is unique.

 

 

◆A lattice L is called complemented if it is

bounded and if every element in L has a

complement.

 

 

 

문제 2.  Show that a subset of a linearly

ordered poset is a sublattice.

 

 

 

(4) Finite Boolean Algebras

 

 

 

Theorem 1. If S1={x1 , x2 , ... , xn} and

S2={y1 , y2 , ... , yn} are any two finite sets

with elements, then lattices (P(S1),⊆) and

(P(S2),⊆) are isomorphic.

 

 

Proof: for each subset A of , let  The

point is that the lattice (P(S),⊆) is completely

determined as a poset by the number |S |.

 

◆If the Hasse diagram of the lattice

corresponding to a set with n elements is

labeled by sequences of 0's and 1's of length

n, then the resulting lattice is named by Bn

     - If x = a1, a2 , ... , an and  y = b1, b2 , ...

    , bn are two elements of Bn

1. x≤y iff ak≤bk (as numbers 0 or 1)

    for k = 1,2,...,n

 

2. x∩y = c1, c2 ,...,cn where ck = min{ak ,bk }

 

3. x∪y = d1, d2 ,...,dn wheredk = max{ak ,bk }

 

4. x has a complement x' =z1, z2 ,...,zn

   where zk = 1  if xk = 0 and zk = 0 if xk = 1

 

 

◆The following figure shows the Hasse

diagrams of the lattices Bn for n=0,1,2,3

 

 

  

◆A finite lattice is called a Boolean algebra

  if it is isomorphic with Bn

 

 

 

Theorem 2. Let n = p1, p2, ... ,pn where the

pi  are distinct primes, then Dn  is a Boolean

algebra.

 

 

 

 

Theorem 3. (Substitution Rule for Boolean Algebra)

Any formula involving ∪,∩ or that holds for

arbitrary subset of a set S will continue to

hold for arbitrary elements of a Boolean

algebra L if

∧ is substituted for ∩,  and ∨ for ∪.

 

 

 

 

Theorem 4. for any n≥1, Bn is the product

BxBx...xB of B(B=B1 factors , where  

BxBx...xB is given the product partial order.

 

 

 

 

문제 3.  Are there any Boolean algebras having

three elements ?  Why or why not ?

 

 

 

 

 

 

 

   여러 가지 Discrete한 구조들에 관한 여러 이론들

중에서 Order Relations and Structures 에 관하여

학습한다.

 

   

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

  제 9 장   여러 가지 Discrete한 구조들       

       

      4. Iterated Functions : From Order to Chaos

 

    4. Iterated Functions : From Order to Chaos

 

 

 

 함수  f(x) = 1.6 x ( 1 - x ) 가 있다.  이 때,  

         xn+1 =  f ( xn) 이고  xo= 1/2

으로 정의된  { xn  }의 처음 10번째 항까지 써보고,

그 극한값은 얼마인가 알아보시오.

 

 

 함수의 반복시행으로 생기는 수열의 극한과 그에

관련된 성질을 학습한다.

 

 

 

 Iterated Functions : From Order to Chaos

 

 I = [a, b] 인 실수의 폐구간이고    f : I → I 는

연속함수라고 가정하자.

이 때, 가장 단순하면서도 심오한 응용을 포함하는

연산은 함수  f 를 반복하여 시행하는 일이다. 이와

같은 과정은 다음 그림에서 볼 수 있듯이 단순한

feed-back loop의 모양으로 이해할 수 있다. 즉, 주어진

input x에 대하여 output y=f(x)가 나오며, 또 y가 새로운

input의 역할을 하는 방식이다.

         

 

위와 같은 feedback mechanism을 dynamical system으로

알려져 있는 동력학계의 한 예로 설명할 수 있다.

Iterative technique(반복기법)은 자연과학의 모든

system의 발전의 연구에 필수적인 방법이다.

 

 

정의.    임의의 x에 대하여 반복된 수열

           

을 x의 orbit이라고 부른다.

 

 

 

 

자연스럽게 x의 orbit은 무한집합일 가능성이 크며,

x의 orbit의 극한은 어떻게 되는가 궁금하다. 즉,  함수

f가 주기함수적인 성질을 가지는지 (어떤 자연수 n에

대하여   fn(x) = x)  또는 x의 orbit이 구간 I의

조밀(dense)한 부분집합이 되는지 등이 궁금하지만

일반적으로 그 성질을 규명하는 것은 매우 어렵다.

 

 

 

예제 1. 함수  f : [0,1] → [0,1] 이 다음과 같이

주어졌다.

 

 

 

풀이.

L51-0005_img_9_03_05.jpg

...

따라서  f1998(x) = f3x666(x) = x

이므로  f1998(x) = 1998

 

 이제 단순한 1차원 dynamical system을

알아봅시다.

먼저 I=[0,∞) 이고 모든 x∈ I 에 대하여  라고

두자. 연속함수 f를 사용하여 수열 (xn)을

xn+1= f(xn)    n은 자연수

와 같이 정의하자.

 

 

이와 같은 반복 연산은 실함수  f  : R → R 에서의

경우와는 달리 복소함수   f  : C → C  인 경우 orbit의

복잡하고 예측불가능한 상황을 연출하며, 초기값에

따라서 orbit의 모양은 엄청나게 달라질 수 있으므로

초기값의 민감성이라는 용어를 완성하였다.

이와 관련하여 Benoit Mandelbrot는 fractal geometry

라는 분야의 선구자적인 학자이며 이에 관련하여 다음을

click하여  여러 자료들을 참고하기 바랍니다.

 

 

 

 문제 1.    함수  f(x) = 2x ( 1 - x ) 가 있다.  이 때,  

       xn+1 =  f ( xn) 이고  xo= 1/3

으로 정의된  { xn  }의 처음 10번째 항까지 써보고, 그 극한값은 얼마인가 구하시오.

 

 

 

 

 

 함수의 반복시행으로 생기는 수열의 극한과 그에

관련된 성질을 학습한다.