当前位置: 首页 > news >正文

二元关系及关系代数中的象集、除运算

二元关系及关系代数中的象集、除运算

数学上,二元关系用于讨论两个数学对象的联系。诸如算术中的「大于」及「等于」,几何学中的"相似",或集合论中的"为...之元素"或"为...之子集"。二元关系有时会简称关系,但一般而言关系不必是二元的。

【集合论】二元关系 ( 定义域 | 值域 | 域 | 逆运算 | 逆序合成运算 | 限制 | 像 | 单根 | 单值 | 合成运算的性质 )_c++实现二元关系逆运算-CSDN博客

定义

集合X与集合Y上的二元关系是R=(X,Y,G(R)),其中G(R),称为R,是笛卡儿积X×Y的子集。若 (x,y) ∈G(R) ,则称xR-关系于y,并记作xRyR(x,y)。否则称xy无关系R。但经常地我们把关系与其图等同起来,即:若RX×Y,则R是一个关系。

例如:有四件物件 {球,糖,车,枪} 及四个人 {甲,乙,丙,丁}。 若甲拥有球,乙拥有糖,及丁拥有车,即无人有枪及丙一无所有— 则二元关系"为...拥有"便是R=({球,糖,车,枪}, {甲,乙,丙,丁}, {(球,甲), (糖,乙), (车,丁)})。

其中 R 的首项是物件的集合,次项是人的集合,而末项是由有序对(物件,主人)组成的集合。比如有序对(球,甲)∈G(R),所以我们可写作"球R甲",表示球为甲所拥有。

不同的关系可以有相同的图。以下的关系 ({球,糖,车,枪}, {甲,乙,丁}, {(球,甲), (糖,乙), (车,丁)} 中人人皆是物主,所以与R不同,但两者有相同的图。话虽如此,我们很多时候索性把R定义为G(R), 而 "有序对 (x,y) ∈G(R)" 亦即是 "(x,y) ∈R"。

二元关系可看作成二元函数,这种二元函数把输入元xXyY视为独立变量并求真伪值(即“有序对(x,y) 是或非二元关系中的一元”此一问题)。

X=Y,则称RX上的关系。

特殊的二元关系

注:下文我们将采用把二元关系R定义为A × A的子集的做法。

设A是一个集合,则:

空集∅称作A上的空关系(因为∅也是A × A的子集)。

EA = A × A称作A上的全域关系

IA = {(x,,x): x∈A} 称作A上的恒等关系 

例1:

A={1,2,3},R1,R2和R3是A上的关系,其中:R1={<1,1>,<2,2>};R2={<1,1>,<2,2>,<3,3>,<1,2>};R3={<1,3>},则R1不是自反的,R3是反自反的,R2是自反的但不是反自反的。

例2:

A={1,2,3},R1,R2,R3和R4是A上的关系,其中:R1={<1,1>,<2,2>};R2={<1,1>,<1,2>,<2,1>};R3={<1,2>,<1,3>};R4={<1,2>,<2,1>,<1,3>},则R1既是对称的也是反对称的。R2是对称的但不是反对称的。R3是反对称的但不是对称的。R4既不是对称的也不是反对称的。

例3:

A={1,2,3},R1,R2和R3是A上的关系,其中:R1={<1,1>,<2,2>};R2={<1,2>,<2,3>};R3={<1,3>},则R1和R3是A上的传递关系,R2不是A上的传递关系。 

【数据库】解释关系代数中的象集、除运算-CSDN博客

相关文章:

二元关系及关系代数中的象集、除运算

二元关系及关系代数中的象集、除运算 数学上&#xff0c;二元关系用于讨论两个数学对象的联系。诸如算术中的「大于」及「等于」&#xff0c;几何学中的"相似"&#xff0c;或集合论中的"为...之元素"或"为...之子集"。二元关系有时会简称关系&a…...

[PHP]关联和操作MySQL数据库然后将数据库部署到ECS

在Mac电脑上使用VS Code进行PHP开发并关联操作MySQL数据库&#xff0c;然后将数据库部署到ECS。 1.安装PHP和MySQL 确保你的Mac上已经安装了PHP和MySQL。你可以使用Homebrew来安装它们&#xff1a; $ brew install php $ brew install mysql 安装mysql完成后记住这一句: …...

23.11.19日总结

经过昨天的中期答辩&#xff0c;其实可以看出来项目进度太慢了&#xff0c;现在是第十周&#xff0c;预计第十四周是终级答辩&#xff0c;在这段时间要把项目写完。 前端要加上一个未登录的拦截器&#xff0c;后端加上全局的异常处理。对于饿了么项目的商品建表&#xff0c;之前…...

系列一、JVM概述

一、概述 1.1、Java发展中的重大事件 1.2、虚拟机 vs Java虚拟机 1.2.1、虚拟机 1.2.2、Java虚拟机 1.2.3、Java虚拟机的作用 Java虚拟机是二进制字节码的运行环境&#xff0c;负责装载字节码到其内部&#xff0c;解释/编译为对应平台上的机器指令指令。每一条Java指令&#…...

milvus数据管理-压缩数据

Milvus 默认支持自动数据压缩。您可以 配置 Milvus 以启用或禁用 压缩 和自动压缩。 如果自动压缩被禁用&#xff0c;您仍然可以手动压缩数据。 1.手动压缩数据 压缩请求是异步处理的&#xff0c;因为它们通常需要花费很长时间。 from pymilvus import Collection collection…...

SpringBoot项目连接linux服务器数据库两种解决方法(linux直接开放端口访问本机通过SSH协议访问,以mysql为例)

最近找个springboot脚手架重新熟悉一下springboot相关框架的东西&#xff0c;结果发现好像项目还不能直接像数据库GUI工具一样填几个SSH参数就可以了&#xff0c;于是就给他再整一下看看如何解决 linux开放3306&#xff08;可修改&#xff09;端口直接访问 此方法较为方便&am…...

【Rust】快速教程——闭包与生命周期

前言 你怎么向天生的瞎子说清颜色&#xff1f;怎么用手势向天生的聋子描述声音&#xff1f; 鲜花就在眼前&#xff0c;雷鸣就在头顶&#xff0c;对他们来说却都毫无意义 眼睛看不到&#xff0c;鼻子可以嗅闻花香&#xff0c;耳朵听不见&#xff0c;手指可以触碰窗纸的震动。 犯…...

redis高级案列case

案列一 双写一致性 案例二 双锁策略 package com.redis.redis01.service;import com.redis.redis01.bean.RedisBs; import com.redis.redis01.mapper.RedisBsMapper; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; imp…...

Vue3+Vite实现工程化,attribute属性渲染v-bind指令

想要渲染一个元素的attribute&#xff0c;应该使用v-bind指令 由于插值表达式不能直接放在标签的属性中&#xff0c;所有要渲染元素的属性就应该使用v-bindv-bind可以用于渲染任何元素的属性&#xff0c;语法为 v-bind:属性名数据名&#xff0c;可以简写为 :属性名数据名 <…...

下一代搜索引擎会什么?

现在是北京时间2023年11月18日。聊一聊搜索。 说到搜索&#xff0c;大家首先想到的肯定是谷歌&#xff0c;百度。我把这些定义成上一个时代的搜索引擎。ChatGPT已经火热了有一年的时间了&#xff0c;大家都认为Ai搜索是下一代的搜索。但是AI搜索&#xff0c;需要的是很大算力&a…...

WPF中如何在MVVM模式下关闭窗口

完全来源于十月的寒流&#xff0c;感谢大佬讲解 使用Behaviors <Window x:Class"Test_03.MainWindow"xmlns"http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation"xmlns:b"http://schemas.microsoft.com/xaml/behaviors"xmlns:x&quo…...

【数据结构&C++】二叉平衡搜索树-AVL树(25)

前言 大家好吖&#xff0c;欢迎来到 YY 滴C系列 &#xff0c;热烈欢迎&#xff01; 本章主要内容面向接触过C的老铁 主要内容含&#xff1a; 欢迎订阅 YY滴C专栏&#xff01;更多干货持续更新&#xff01;以下是传送门&#xff01; 目录 一.AVL树的概念二.AVL树节点的定义(代码…...

Python算法——树的最大深度和最小深度

Python中的树的最大深度和最小深度算法详解 树的最大深度和最小深度是树结构中的两个关键指标&#xff0c;它们分别表示树的从根节点到最深叶子节点的最大路径长度和最小路径长度。在本文中&#xff0c;我们将深入讨论如何计算树的最大深度和最小深度&#xff0c;并提供Python…...

46.全排列-py

46.全排列 class Solution(object):def permute(self, nums):""":type nums: List[int]:rtype: List[List[int]]"""# 结果数组0ans[]nlen(nums)# 判断是否使用state_[False]*n# 临时状态数组dp_[]def dfs (index):# 终止条件if indexn:ans.appe…...

系列三、GC垃圾回收算法和垃圾收集器的关系?分别是什么请你谈谈

一、关系 GC算法&#xff08;引用计数法、复制算法、标记清除算法、标记整理算法&#xff09;是方法论&#xff0c;垃圾收集器是算法的落地实现。 二、4种主要垃圾收集器 4.1、串行垃圾收集器&#xff08;Serial&#xff09; 它为单线程环境设计&#xff0c;并且只使用一个线程…...

WPF中的虚拟化是什么

WPF&#xff08;Windows Presentation Foundation&#xff09;中的虚拟化是一种性能优化技术&#xff0c;它主要用于提高大量数据展示的效率。在WPF中&#xff0c;如果你有一个包含大量项的ItemsControl&#xff08;例如ListBox、ListView或DataGrid等&#xff09;&#xff0c;…...

免费稳定几乎无门槛,我的ChartGPT助手免费分享给你

公众号「架构成长指南」&#xff0c;专注于生产实践、云原生、分布式系统、大数据技术分享。 概述 ChatGPT想必大家应该都不陌生了&#xff0c;大部分人或多或少都接触了&#xff0c;好多应该都是通过openAi的官方进行使用的&#xff0c;这个门槛对大部分人有点高&#xff0c;…...

奇瑞金融:汽车金融行业架构设计

拆借联合贷款abs...

milvus数据库分区管理

一、创建分区 在创建集合时&#xff0c;会默认创建分区_default。 自己手动创建如下&#xff1a; from pymilvus import Collection collection Collection("book") # Get an existing collection. collection.create_partition("novel")二、检测分…...

pytorch.nn.Conv1d详解

通读了从论文中找的代码&#xff0c;终于找到这个痛点了&#xff01; 以下详解nn.Conv1d方法 1 参数说明 in_channels(int) – 输入信号的通道。 out_channels(int) – 卷积产生的通道。 kernel_size(int or tuple) - 卷积核的尺寸&#xff0c;经测试后卷积核的大小应为in_cha…...

大数据零基础学习day1之环境准备和大数据初步理解

学习大数据会使用到多台Linux服务器。 一、环境准备 1、VMware 基于VMware构建Linux虚拟机 是大数据从业者或者IT从业者的必备技能之一也是成本低廉的方案 所以VMware虚拟机方案是必须要学习的。 &#xff08;1&#xff09;设置网关 打开VMware虚拟机&#xff0c;点击编辑…...

python如何将word的doc另存为docx

将 DOCX 文件另存为 DOCX 格式&#xff08;Python 实现&#xff09; 在 Python 中&#xff0c;你可以使用 python-docx 库来操作 Word 文档。不过需要注意的是&#xff0c;.doc 是旧的 Word 格式&#xff0c;而 .docx 是新的基于 XML 的格式。python-docx 只能处理 .docx 格式…...

Redis的发布订阅模式与专业的 MQ(如 Kafka, RabbitMQ)相比,优缺点是什么?适用于哪些场景?

Redis 的发布订阅&#xff08;Pub/Sub&#xff09;模式与专业的 MQ&#xff08;Message Queue&#xff09;如 Kafka、RabbitMQ 进行比较&#xff0c;核心的权衡点在于&#xff1a;简单与速度 vs. 可靠与功能。 下面我们详细展开对比。 Redis Pub/Sub 的核心特点 它是一个发后…...

Rust 开发环境搭建

环境搭建 1、开发工具RustRover 或者vs code 2、Cygwin64 安装 https://cygwin.com/install.html 在工具终端执行&#xff1a; rustup toolchain install stable-x86_64-pc-windows-gnu rustup default stable-x86_64-pc-windows-gnu ​ 2、Hello World fn main() { println…...

wpf在image控件上快速显示内存图像

wpf在image控件上快速显示内存图像https://www.cnblogs.com/haodafeng/p/10431387.html 如果你在寻找能够快速在image控件刷新大图像&#xff08;比如分辨率3000*3000的图像&#xff09;的办法&#xff0c;尤其是想把内存中的裸数据&#xff08;只有图像的数据&#xff0c;不包…...

ArcGIS Pro+ArcGIS给你的地图加上北回归线!

今天来看ArcGIS Pro和ArcGIS中如何给制作的中国地图或者其他大范围地图加上北回归线。 我们将在ArcGIS Pro和ArcGIS中一同介绍。 1 ArcGIS Pro中设置北回归线 1、在ArcGIS Pro中初步设置好经纬格网等&#xff0c;设置经线、纬线都以10间隔显示。 2、需要插入背会归线&#xf…...

python打卡day49@浙大疏锦行

知识点回顾&#xff1a; 通道注意力模块复习空间注意力模块CBAM的定义 作业&#xff1a;尝试对今天的模型检查参数数目&#xff0c;并用tensorboard查看训练过程 一、通道注意力模块复习 & CBAM实现 import torch import torch.nn as nnclass CBAM(nn.Module):def __init__…...

[QMT量化交易小白入门]-六十二、ETF轮动中简单的评分算法如何获取历史年化收益32.7%

本专栏主要是介绍QMT的基础用法,常见函数,写策略的方法,也会分享一些量化交易的思路,大概会写100篇左右。 QMT的相关资料较少,在使用过程中不断的摸索,遇到了一些问题,记录下来和大家一起沟通,共同进步。 文章目录 相关阅读1. 策略概述2. 趋势评分模块3 代码解析4 木头…...

day51 python CBAM注意力

目录 一、CBAM 模块简介 二、CBAM 模块的实现 &#xff08;一&#xff09;通道注意力模块 &#xff08;二&#xff09;空间注意力模块 &#xff08;三&#xff09;CBAM 模块的组合 三、CBAM 模块的特性 四、CBAM 模块在 CNN 中的应用 一、CBAM 模块简介 在之前的探索中…...

Linux信号保存与处理机制详解

Linux信号的保存与处理涉及多个关键机制&#xff0c;以下是详细的总结&#xff1a; 1. 信号的保存 进程描述符&#xff08;task_struct&#xff09;&#xff1a;每个进程的PCB中包含信号相关信息。 pending信号集&#xff1a;记录已到达但未处理的信号&#xff08;未决信号&a…...