组合数学(2)——组合矩阵

文章目录

  • 0. (0,1)矩阵
  • 1. 关联矩阵
    • 1.1. 置换、置换矩阵和置换方阵
    • 1.2. 置换矩阵的性质
    • 1.3. 关联矩阵的性质
  • 2 积和式
  • 3. (0,1)矩阵类U(R,S)

0. (0,1)矩阵

首先我们来介绍(0,1)矩阵以及与之相关的一些定义和性质。
(0,1)矩阵顾名思义,应该是一个只有0和1组成的矩阵,它的形式化定义为:
在这里插入图片描述
那么它有什么特殊的地方呢?下面我们来看看它的一些用处。

1. 关联矩阵

关联矩阵用来描述非空集合各元素和其子集之间关系的矩阵。它的形式化定义如下:
组合数学(2)——组合矩阵_第1张图片

1.1. 置换、置换矩阵和置换方阵

这里为什么突然又讲置换了呢?因为关联矩阵的很多性质和置换有关。

在组合数学中,置换一词的传统意义是一个有序序列,其中元素不重复,但可能有阙漏。例如1,2,4,3可以称为1,2,3,4,5,6的一个置换,但是其中不含5,6。此时通常会标明为“从n个对象取r个对象的置换”。

这个意思其实就是有序序列的重排列,只是不需要完全包含原来的所有元素。那么对于一个序列是这样,对于一个矩阵,自然而然的有置换矩阵和置换方阵,下面先给出其定义:
在这里插入图片描述
其实这个东西在我们之前学习线性代数里已经学过,就是左乘变换行的位置,右乘变换列的位置。只不过这里我们进行了定义和证明。

1.2. 置换矩阵的性质

上面是给出了置换矩阵和方阵的定义,下面说说置换矩阵的3条性质。

  • 关于大小的性质
    在这里插入图片描述
    从这个定理中,可以知道置换矩阵都是一个扁的长方形矩阵,下面给出证明:
    组合数学(2)——组合矩阵_第2张图片
  • 关于形状的性质
    在这里插入图片描述
    这里介绍了置换矩阵的样子,也就是每行恰好只有1个1,其他全为0,而每列不能超过1个1。这其实也是一个保持矩阵置换后,行列不会出现相加减的情况。为定理7.1.3打下基础。下面给出证明:
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  • 关于置换矩阵的作用的性质
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    这个就是很明显了,为了完成矩阵的置换,其实就是调换矩阵的行与列的位置。尽管这些我们都明白,但是我们还是要给出证明:
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1.3. 关联矩阵的性质

  • 关联矩阵左右相乘的意义:
    组合数学(2)——组合矩阵_第6张图片这告诉我们 A A T AA^T AAT的意义是获得两两子集的交集的元素数量,而 A T A A^TA ATA的意义是包含两两元素的子集的个数,这两者正好是个相反的操作。下面给出证明:
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  • 矩阵的线秩和项秩
    在给出定理7.1.5之前,我们首先介绍矩阵的线秩和项秩:
    项秩(term rank)是矩阵的一个指标,设A是m×n的(0,1)矩阵,A中两两不在同一线(矩阵的一行或一列都称为矩阵的一条线)上的1的最大个数称为A的项秩
    线秩(line rank)是矩阵的一个指标,设A是m×n的(0,1)矩阵,A的行与列统称为线,包含A的全部1的最小线数称为A的线秩

有了这个,我们就可以说明定理7.1.5了:
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其实这里的M就是项秩,m就是线秩。这个是不是和上一节的最大匹配和最小覆盖有点相似?没错。下面我们给出证明:
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  • 置换矩阵的应用
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    可以看到,这其实就是使用l个置换矩阵P进行拟合一个特定的矩阵。其证明如下:
    组合数学(2)——组合矩阵_第9张图片
    这里可以推出关于(0,1)方阵的特殊性质:
    在这里插入图片描述
    这里只是上面定理的一个特殊例子,同样适用于双随机矩阵相关性质的证明。证明如下:
    在这里插入图片描述

2 积和式

积和式是一个新的东西,有点类似行列式,就是一种计算矩阵的方法。
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说白了就是计算行列式的时候,不要带那个正负号就是积和式了。

  • 积和式Per A的性质1
    在这里插入图片描述
    这个性质解释了积和式与相异代表系之间的关系,下面给出证明:
    组合数学(2)——组合矩阵_第11张图片
    而且,相异代表系的个数等于其积和式:
    在这里插入图片描述
    下面给出证明(真的是一个定理一个证明):
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  • 积和式与常数的乘法
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    其实和矩阵与常数的乘法一样,下面给出证明:
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  • 积和式的恒等变换
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    交换行列位置,最后还是这些数,当然是相等的,就像行列式一样的。
  • 积和式按位相加
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    这些都是和行列式类似的证明方法,这里不做更细节的证明。

积和式的计算方法除了最原始的计算方法外,还有一种计算方法:
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这个更像是二项式展开式,对吧?下面给出证明:组合数学(2)——组合矩阵_第15张图片
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3. (0,1)矩阵类U(R,S)

这里首先看标题,知道是讲(0,1)矩阵的,那么矩阵类是什么呢?想一想编程、自然、语言里,类表示满足一系列特征的对象的总和。那么其特征是什么呢?就是这里的R和S。
这里先给出R和S的定义:
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然后,我们给出矩阵类的定义:
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那么如果一个行向量是递减的,那么就可以将(0,1)矩阵规范为极左矩阵:
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这里介绍一个定义,就是向量优于向量:
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那么存在一个显而易见的命题:
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这个命题无关紧要(结论是显而易见的,证明也是显而易见的),但是下一个证明则是比较重要的了,给出一个命题:
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下面给出证明过程:
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这个证明比较复杂,下面一个例子比较容易介绍这个过程:
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下面是其变化过程,主要就是从左到右移位1,每次只能移动其最右列的那1,满足列的数目即可。
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那么属于一个矩阵类的两个矩阵A,A’,是不是能够通过这种变换完成相互转换呢?
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下面给出证明:
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那这样的矩阵太多了,如果非要找出一个矩阵来表示这个矩阵类,那么就是成为规范类,也是使用这种行列(0,1)矩阵来定义:
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