集合论—关系的自反、对称和传递闭包

关系的自反、对称和传递闭包定义

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:

  1. R ′ \text{R}' R是自反(对称、传递)的
  2. R ⊆ R ′ \text{R}\subseteq\text{R}' RR
  3. A A A上的任何包含 R \text{R} R的自反(对称、传递)关系 R ′ ′ \text{R}'' R都有 R ′ ⊆ R ′ ′ \text{R}'\subseteq\text{R}'' RR

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)

构造 A A A上关系的 R R R

R R R为非空集合 A A A上的关系,则有定理:

  1. r ( R ) = R ∪ R 0 r(R) = R\cup R^0 r(R)=RR0
  2. s ( R ) = R ∪ R − 1 s(R) = R\cup R^{-1} s(R)=RR1
  3. t ( R ) = R ∪ R 2 ∪ R 3 ∪ . . . t(R) = R\cup R^2 \cup R^3 \cup ... t(R)=RR2R3...

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 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:

a
b
c
d

r ( R ) : r(R): r(R):节点作圈

自反
自反
自反
自反
a
b
c
d

s ( R ) : s(R): s(R):节点互逆

对称
对称
a
b
c
d

t ( R ) : t(R): t(R):首尾连接

传递
传递
传递
传递
传递
a
b
c
d

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:

  1. M r = M + E M_r = M+E Mr=M+E
  2. M s = M + M ′ M_s = M+M' Ms=M+M
  3. M t = M + M 2 + M 3 + . . . M_t = M + M^2 + M^3+... Mt=M+M2+M3+...

其中 E E E为同阶单位矩阵, M ′ M' M 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 MrMsMt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

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