设 R \text{R} R是非空集合 A A A上的关系, R \text{R} R的自反(对称、传递)闭包是 A A A上的关系 R ′ \text{R}' R′,且 R ′ \text{R}' R′满足以下条件:
一般将 R \text{R} R的自反闭包(reflexive)记作 r ( R ) r(\text{R}) r(R),对称闭包(symmetry)记作 s ( R ) s(\text{R}) s(R),传递闭包(transfer)记作 t ( R ) t(\text{R}) t(R)
设 R R R为非空集合 A A A上的关系,则有定理:
例:设 A = { a , b , c , d } A=\{a,b,c,d\} A={a,b,c,d}, R = { < a , b > , < b , a > , < b , c > , < c , d > } R=\{<a,b>,<b,a>,<b,c>,<c,d>\} R={<a,b>,<b,a>,<b,c>,<c,d>},则 R R R和 r ( R ) 、 s ( R ) 、 t ( R ) r(R)、s(R)、t(R) r(R)、s(R)、t(R)如图所示:
R : R: R:
r ( R ) : r(R): r(R):节点作圈
s ( R ) : s(R): s(R):节点互逆
t ( R ) : t(R): t(R):首尾连接
设 R R R的关系矩阵为 M M M,相应的自反、对称、传递闭包的矩阵为 M r M_r Mr、 M s M_s Ms、 M t M_t Mt,将以上三条定理公式转化为矩阵表示。即得:
其中 E E E为同阶单位矩阵, M ′ M' M′为 M M M的转置
例:设 A = { a , b , c , d } A=\{a,b,c,d\} A={a,b,c,d}, R = { < a , b > , < b , a > , < b , c > , < c , d > } R=\{<a,b>,<b,a>,<b,c>,<c,d>\} R={<a,b>,<b,a>,<b,c>,<c,d>},则 M r 、 M s 、 M t M_r、M_s、M_t Mr、Ms、Mt如下所示:
M r = [ 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 ] + [ 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 ] = [ 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 ] M_r=\begin{bmatrix} 0 & 1 & 0 & 0 \\ 1 & 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 1 \\ 0 & 0 & 0 & 0 \\ \end{bmatrix} + \begin{bmatrix} 1 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 1 \\ \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 1 & 1 & 0 & 0 \\ 1 & 1 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 & 1 \\ 0 & 0 & 0 & 1 \\ \end{bmatrix} Mr=⎣⎢⎢⎡0100100001000010⎦⎥⎥⎤+⎣⎢⎢⎡1000010000100001⎦⎥⎥⎤=⎣⎢⎢⎡1100110001100011⎦⎥⎥⎤ M s = [ 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 ] + [ 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 ] = [ 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 ] M_s=\begin{bmatrix} 0 & 1 & 0 & 0 \\ 1 & 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 1 \\ 0 & 0 & 0 & 0 \\ \end{bmatrix} + \begin{bmatrix} 0 & 1 & 0 & 0 \\ 1 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 1 & 0 \\ \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 0 & 1 & 0 & 0 \\ 1 & 0 & 1 & 0 \\ 0 & 1 & 0 & 1 \\ 0 & 0 & 1 & 0 \\ \end{bmatrix} Ms=⎣⎢⎢⎡0100100001000010⎦⎥⎥⎤+⎣⎢⎢⎡0100101000010000⎦⎥⎥⎤=⎣⎢⎢⎡0100101001010010⎦⎥⎥⎤ M t = [ 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 ] + [ 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 ] + [ 0 1 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ] = [ 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 ] M_t=\begin{bmatrix} 0 & 1 & 0 & 0 \\ 1 & 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 1 \\ 0 & 0 & 0 & 0 \\ \end{bmatrix} + \begin{bmatrix} 1 & 0 & 1 & 0 \\ 0 & 1 & 0 & 1 \\ 0 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 \\ \end{bmatrix} + \begin{bmatrix} 0 & 1 & 0 & 1 \\ 1 & 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 \\ \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 1 & 1 & 1 & 1 \\ 1 & 1 & 1 & 1 \\ 0 & 0 & 0 & 1 \\ 0 & 0 & 0 & 0 \\ \end{bmatrix} Mt=⎣⎢⎢⎡0100100001000010⎦⎥⎥⎤+⎣⎢⎢⎡1000010010000100⎦⎥⎥⎤+⎣⎢⎢⎡0100100001001000⎦⎥⎥⎤=⎣⎢⎢⎡1100110011001110⎦⎥⎥⎤