当前位置:网站首页>组合学笔记(六)局部有限偏序集的关联代数,Möbius反演公式
组合学笔记(六)局部有限偏序集的关联代数,Möbius反演公式
2022-07-31 16:29:00 【zorchp】
tags: Combinatorics
写在前面
前面铺垫了很多偏序集和格,分配格等的基本知识, 下面开始以这些代数结构为研究对象, 探寻其上的一些性质与关系, 我们先以关联代数的定义开始说起.
关联代数简介
定义
- 令 I n t ( P ) \mathrm{Int}(P) Int(P)表示 P P P上所有的区间的集合, (空集不是区间)
- 令 K K K为一个域, 定义 f : I n t ( P ) → K f:{\rm Int}(P)\to K f:Int(P)→K, 用 f ( x , y ) f(x,y) f(x,y)表示 f ( [ x , y ] ) f([x,y]) f([x,y]).
P P P在 K K K上的关联代数 I ( P , K ) I(P,K) I(P,K)定义为: 由所有的函数 f : I n t ( P ) → K f:{\rm Int}(P)\to K f:Int(P)→K构成的 K K K-代数, 其中乘法(卷积)定义为:
( f g ) ( x , y ) = ∑ x ≤ ⋅ z ≤ y f ( x , z ) g ( z , y ) . (fg)(x,y)=\sum_{x\leq {\Large{}_{\stackrel{\!\,{}_z}{\,\!{}^\cdot}}}\leq y}f(x,z)g(z, y). (fg)(x,y)=x≤⋅z≤y∑f(x,z)g(z,y).
且关联代数 I ( P , K ) I(P,K) I(P,K)有双侧单位元的结合 K K K-代数, 单位元记为 δ \delta δ或者 1 1 1,定义为
KaTeX parse error: Undefined control sequence: \mbox at position 34: …in{cases} 1, & \̲m̲b̲o̲x̲{if}\ x=y,\\ 0…
取数域 K = C K=\mathbb C K=C即可, 可将 I ( P , C ) I(P,\mathbb C) I(P,C)简记为 I ( P ) I(P) I(P).
另一种表达:
将 I ( P , K ) I(P,K) I(P,K)视为由所有的形式表达式:
f = ∑ [ x , y ] ∈ I n t ( P ) f ( x , y ) [ x , y ] f=\sum_{[x,y]\in \mathrm{Int}(P)}f(x,y)[x,y] f=[x,y]∈Int(P)∑f(x,y)[x,y]
组成的, 其中卷积定义如下:
KaTeX parse error: Undefined control sequence: \mbox at position 39: …{cases} [x,w],&\̲m̲b̲o̲x̲{if }y=z,\\[5pt…
并且通过双线性(允许 [ x , y ] [x,y] [x,y]的无限线性组合)扩展到所有的 I ( P , K ) I(P,K) I(P,K).
有限情形的例子
如果 P P P有限, 其中元素记为 x 1 , ⋯ , x n x_1,\cdots,x_n x1,⋯,xn, 其中 x i < x j ⇒ i < j x_i<x_j\Rightarrow i<j xi<xj⇒i<j, 于是 I ( P ) I(P) I(P)同构于 C \mathbb C C上满足: 若 x i ≰ x j x_i\not\leq x_j xi≤xj则 m i j = 0 m_{ij}=0 mij=0的上三角矩阵 M = ( m i j ) , 1 ≤ i , j ≤ n M=(m_{ij}),\ 1\le i,j\le n M=(mij), 1≤i,j≤n构成的代数. (可以从 m i j m_{ij} mij到 f ( x i , x j ) f(x_i,x_j) f(xi,xj)建立映射关系)
如果 P P P由下图给出, 则 I ( P ) I(P) I(P)同构于形式为

性质
设 f ∈ I ( P ) f\in I(P) f∈I(P), 则下面的条件等价:
- f f f有一个左逆元;
- f f f有一个右逆元;
- f f f有一个双侧逆元(必然是唯一的左逆元和右逆元);
- f ( x , x ) ≠ 0 , ∀ x ∈ P f(x,x)\ne0,\ \forall x\in P f(x,x)=0, ∀x∈P成立.
进一步, 如果 f − 1 f^{-1} f−1存在, 则 f − 1 ( x , y ) f^{-1}(x,y) f−1(x,y)仅取决于偏序集 [ x , y ] [x,y] [x,y].
证明:
设 f g = δ fg=\delta fg=δ, 等价于 ∀ x ∈ P \forall x\in P ∀x∈P, 有 f ( x , x ) g ( x , x ) = 1 f(x,x)g(x,x)=1 f(x,x)g(x,x)=1, ∀ x , y ∈ P \forall x,y\in P ∀x,y∈P, 且满足 x < y x<y x<y, 有
KaTeX parse error: Limit controls must follow a math operator at position 35: …-1}{\large\sum}\̲l̲i̲m̲i̲t̲s̲_{x<z\le y}f(x,…
于是 f f f有右逆元 g * ∀ x ∈ P , f ( x , x ) ≠ 0 g\iff \forall x\in P, f(x,x)\ne0 g*∀x∈P,f(x,x)=0, 并且此时 f − 1 ( x , y ) f^{-1}(x,y) f−1(x,y)仅取决于 [ x , y ] [x,y] [x,y].
同理, 设 h f = δ hf=\delta hf=δ, 即得到 f f f有右逆元 * ∀ x ∈ P , f ( x , x ) ≠ 0 * f \iff\forall x\in P, f(x,x)\ne0\iff f *∀x∈P,f(x,x)=0*f有右逆元.
另外, 由 f g = δ , h f = δ fg=\delta,hf=\delta fg=δ,hf=δ, 得到 g = h g=h g=h.
关联代数中有用的函数
zeta函数
ζ ( x , y ) = 1 , ∀ x , y ∈ P , x ≤ y \zeta(x,y)=1,\forall x,y\in P, x\le y ζ(x,y)=1,∀x,y∈P,x≤y. 所以有
KaTeX parse error: Undefined control sequence: \mbox at position 52: …{x\le z\le y}1=\̲m̲b̲o̲x̲{card}[x,y],\\[…
即从 x x x到 y y y的长度为 k k k的可重链的条数. 类似有
( ζ − 1 ) ( x , y ) = { 1 , x < y , 0 , x = y . (\zeta-1)(x,y)=\begin{cases} 1,&x<y,\\ 0,&x=y. \end{cases} (ζ−1)(x,y)={ 1,0,x<y,x=y.
于是 ( ζ − 1 ) k ( x , y ) (\zeta-1)^k(x,y) (ζ−1)k(x,y)是从 x x x到 y y y的长度为 k k k的链 x = x 0 < x 1 < ⋯ < x k = y x=x_0< x_1<\cdots < x_k= y x=x0<x1<⋯<xk=y的条数.
下面是 ( 2 − ζ ) ( x , y ) ∈ I ( P ) (2-\zeta)(x,y)\in I(P) (2−ζ)(x,y)∈I(P),
( 2 − ζ ) ( x , y ) = { 1 , x = y , − 1 , x < y . (2-\zeta)(x,y)=\begin{cases} 1,&x=y,\\ -1,&x<y. \end{cases} (2−ζ)(x,y)={ 1,−1,x=y,x<y.
Möbius反演
由上述讨论, 局部有限偏序集 P P P的zeta函数 ζ \zeta ζ可逆, 其逆称为 P P P的Möbius函数, 记为 μ \mu μ(或者 μ P \mu_P μP). 通过归纳定义, 可得到:
KaTeX parse error: Expected group after '_' at position 111: … \mu(x,y)=-\sum_̲\limits{x\le z<…
第二个式子可以直接通过 ( 1 ) (1) (1)式代入后展开得到.
Möbius反演公式
设 P P P为所有主序理想有限的偏序集, 令 f , g : P → C f,g: P\to\mathbb C f,g:P→C, 有
g ( x ) = ∑ y ≤ x f ( y ) , ∀ x ∈ P , (2) g(x)=\sum_{y\le x}f(y),\quad\forall x\in P,\tag2 g(x)=y≤x∑f(y),∀x∈P,(2)
当且仅当
f ( x ) = ∑ y ≤ x g ( y ) μ ( y , x ) , ∀ x ∈ P . f(x)=\sum_{y\le x}g(y)\mu(y,x),\quad \forall x\in P. f(x)=y≤x∑g(y)μ(y,x),∀x∈P.
这个证明看原版英文书中有一个通过平凡计算证明的方法, 感觉要更好理解一些.(子空间作用有点抽象) 假定 ( 2 ) (2) (2)成立, 则有
∑ y ≤ x g ( y ) μ ( y , x ) = ∑ y ≤ x μ ( y , x ) ∑ z ≤ y f ( z ) = ∑ z ≤ x f ( z ) ∑ z ≤ y ≤ x μ ( y , x ) = ∑ z ≤ x f ( z ) δ ( z , x ) = f ( x ) \begin{aligned} \sum_{y\le x}g(y)\mu(y,x)&=\sum_{y\le x}\mu(y,x)\sum_{z\le y}f(z)\\ &=\sum_{z\le x}f(z)\sum_{z\le y \le x}\mu(y,x)\\ &=\sum_{z \le x}f(z)\delta(z,x)=f(x) \end{aligned} y≤x∑g(y)μ(y,x)=y≤x∑μ(y,x)z≤y∑f(z)=z≤x∑f(z)z≤y≤x∑μ(y,x)=z≤x∑f(z)δ(z,x)=f(x)
其中倒数第二个等号成立是因为:
δ ( z , x ) = ( ζ μ ) ( z , x ) = ∑ z ≤ y ≤ x ζ ( z , y ) μ ( y , x ) = ∑ z ≤ y ≤ x μ ( y , x ) \delta(z,x)=(\zeta\mu)(z,x)=\sum_{z\le y\le x}\zeta(z,y)\mu(y,x)=\sum_{z\le y\le x}\mu(y,x) δ(z,x)=(ζμ)(z,x)=z≤y≤x∑ζ(z,y)μ(y,x)=z≤y≤x∑μ(y,x)
对偶形式
设 P P P为一个所有主对偶序理想 V x V_x Vx均有限的偏序集, 令 f , g ∈ C P f,g\in \mathbb C^P f,g∈CP, 则有
g ( x ) = ∑ y ≥ x f ( y ) , ∀ x ∈ P , g(x)=\sum_{y\ge x}f(y),\quad \forall x\in P, g(x)=y≥x∑f(y),∀x∈P,
当且仅当
f ( x ) = ∑ y ≥ x μ ( x , y ) g ( y ) , ∀ x ∈ P . f(x)=\sum_{y\ge x}\mu(x,y)g(y), \quad \forall x\in P. f(x)=y≥x∑μ(x,y)g(y),∀x∈P.
一个例子: Möbius反演公式的意义
回忆本章开头的一个例子: 有限集合 A , B , C , D A,B,C,D A,B,C,D, 满足:
D = A ∩ B = A ∩ C = B ∩ C = A ∩ B ∩ C , D=A\cap B=A\cap C=B\cap C=A\cap B\cap C, D=A∩B=A∩C=B∩C=A∩B∩C,
通过容斥原理得到:
∣ A ∪ B ∪ C ∣ = ∣ A ∣ + ∣ B ∣ + ∣ C ∣ − ∣ A ∩ B ∣ − ∣ A ∩ C ∣ − ∣ B ∩ C ∣ + ∣ A ∩ B ∩ C ∣ = ∣ A ∣ + ∣ B ∣ + ∣ C ∣ − 2 ∣ D ∣ \begin{aligned} |A\cup B\cup C|&=|A|+|B|+|C|-|A\cap B|-|A\cap C|-|B\cap C|+|A\cap B\cap C|\\ &=|A|+|B|+|C|-2|D| \end{aligned} ∣A∪B∪C∣=∣A∣+∣B∣+∣C∣−∣A∩B∣−∣A∩C∣−∣B∩C∣+∣A∩B∩C∣=∣A∣+∣B∣+∣C∣−2∣D∣
下面通过Möbius反演解释上述等式:
给定 n n n个有限集合 S 1 , . . . , S n S_1,...,S_n S1,...,Sn, 令 P P P为它们所有的交集在包含关系下构成的偏序集, 其中包括空交 S 1 ∪ ⋯ ∪ S n = 1 ^ S_1\cup\cdots\cup S_n=\hat1 S1∪⋯∪Sn=1^, 若 T ∈ P T\in P T∈P, 令 f ( T ) f(T) f(T)表示 P P P中属于 T T T但不属于任何 T ′ < T T'<T T′<T的元素的个数, 令 g ( T ) = ∣ T ∣ g(T)=|T| g(T)=∣T∣.
下面通过上述的反演公式找出关于
∣ S 1 ∪ ⋯ ∪ S n ∣ = ∑ T ≤ 1 ^ f ( T ) = g ( 1 ^ ) , |S_1\cup\cdots\cup S_n|=\sum_{T\le \hat1}f(T)=g(\hat1), ∣S1∪⋯∪Sn∣=T≤1^∑f(T)=g(1^),
的表达式, 已知:
g ( T ) = ∑ T ′ ≤ T f ( T ′ ) , g(T)=\sum_{T'\le T}f(T'), g(T)=T′≤T∑f(T′),
由 P P P上的Möbius反演得到
0 = f ( 1 ^ ) = ∑ T ∈ P g ( T ) μ ( T , 1 ^ ) = ∑ T ≤ 1 ^ g ( T ) μ ( T , 1 ^ ) = g ( 1 ^ ) μ ( 1 ^ , 1 ^ ) + ∑ T < 1 ^ ∣ T ∣ μ ( T , 1 ^ ) ⇒ g ( 1 ^ ) = − ∑ T < 1 ^ ∣ T ∣ μ ( T , 1 ^ ) . \begin{aligned} 0=f(\hat1)&=\sum_{T\in P}g(T)\mu(T,\hat1)\\ &=\sum_{T\le \hat1}g(T)\mu(T,\hat1)\\ &=g(\hat1)\mu(\hat1,\hat1)+\sum_{T< \hat1}|T|\mu(T,\hat1)\\ \Rightarrow g(\hat1)&=-\sum_{T<\hat1}|T|\mu(T,\hat1). \end{aligned} 0=f(1^)⇒g(1^)=T∈P∑g(T)μ(T,1^)=T≤1^∑g(T)μ(T,1^)=g(1^)μ(1^,1^)+T<1^∑∣T∣μ(T,1^)=−T<1^∑∣T∣μ(T,1^).
于是, 上面的例子就可以直接由反演公式给出(Hasse图如下), 其中
0 = δ ( A , 1 ^ ) = ( μ ζ ) ( A , 1 ^ ) = ∑ A ≤ z ≤ 1 ^ μ ( A , z ) ζ ( z , 1 ^ ) = μ ( A , A ) ζ ( A , 1 ^ ) + μ ( A , 1 ^ ) ζ ( 1 ^ , 1 ^ ) = 1 + μ ( A , 1 ^ ) ⇒ μ ( A , 1 ^ ) = μ ( B , 1 ^ ) = μ ( C , 1 ^ ) = − 1 \begin{aligned} 0&=\delta(A,\hat1)=(\mu\zeta)(A,\hat1)\\ &=\sum_{A\le z\le \hat1}\mu(A,z)\zeta(z,\hat1)\\ &=\mu(A,A)\zeta(A,\hat1)+\mu(A,\hat1)\zeta(\hat1,\hat1)=1+\mu(A,\hat1)\\[5pt] \Rightarrow& \mu(A,\hat1)=\mu(B,\hat1)=\mu(C,\hat1)=-1 \end{aligned} 0⇒=δ(A,1^)=(μζ)(A,1^)=A≤z≤1^∑μ(A,z)ζ(z,1^)=μ(A,A)ζ(A,1^)+μ(A,1^)ζ(1^,1^)=1+μ(A,1^)μ(A,1^)=μ(B,1^)=μ(C,1^)=−1
0 = δ ( D , 1 ^ ) = ( μ ζ ) ( D , 1 ^ ) = ∑ D ≤ z ≤ 1 ^ μ ( D , z ) ζ ( z , 1 ^ ) = μ ( D , D ) ζ ( D , 1 ^ ) + μ ( D , A ) ζ ( A , 1 ^ ) + μ ( D , B ) ζ ( B , 1 ^ ) + μ ( D , C ) ζ ( C , 1 ^ ) + μ ( D , 1 ^ ) ζ ( 1 ^ , 1 ^ ) = 1 + ( − 3 ) + μ ( D , 1 ^ ) ⇒ μ ( D , 1 ^ ) = 2 \begin{aligned} 0&=\delta(D,\hat1)=(\mu\zeta)(D,\hat1)\\ &=\sum_{D\le z\le \hat1}\mu(D,z)\zeta(z,\hat1)\\ &=\mu(D,D)\zeta(D,\hat1)+\mu(D,A)\zeta(A,\hat1)+\mu(D,B)\zeta(B,\hat1)\\ &+\mu(D,C)\zeta(C,\hat1)+\mu(D,\hat1)\zeta(\hat1,\hat1)\\ &=1+(-3)+\mu(D,\hat1)\\[5pt] \Rightarrow& \mu(D,\hat1)=2 \end{aligned} 0⇒=δ(D,1^)=(μζ)(D,1^)=D≤z≤1^∑μ(D,z)ζ(z,1^)=μ(D,D)ζ(D,1^)+μ(D,A)ζ(A,1^)+μ(D,B)ζ(B,1^)+μ(D,C)ζ(C,1^)+μ(D,1^)ζ(1^,1^)=1+(−3)+μ(D,1^)μ(D,1^)=2

边栏推荐
猜你喜欢
研发过程中的文档管理与工具
i.MX6ULL driver development | 33 - NXP original network device driver reading (LAN8720 PHY)
adb shell 报错error: device unauthorized
t-sne 数据可视化网络中的部分参数+
Three aspects of Ali: How to solve the problem of MQ message loss, duplication and backlog?
mongo enters error
研发过程中的文档管理与工具
Dialogue with Zhuang Biaowei: The first lesson of open source
上传图片-微信小程序(那些年的坑记录2022.4)
对话庄表伟:开源第一课
随机推荐
jeecg主从数据库读写分离配置「建议收藏」
6-22漏洞利用-postgresql数据库密码破解
长得很怪的箱图
C程序是如何跑起来的01 —— 普通可执行文件的构成
ansible study notes 02
Implementing distributed locks based on Redis (SETNX), case: Solving oversold orders under high concurrency
对话庄表伟:开源第一课
ansible学习笔记02
仿生毛毛虫机器人源码
After Grafana is installed, the web opens and reports an error
LeetCode_733_图像渲染
C语言”三子棋“升级版(模式选择+AI下棋)
What is the difference between BI software in the domestic market?
Character pointer assignment [easy to understand]
tensorflow2.0 cnn(layerwise)
复杂高维医学数据挖掘与疾病风险分类研究
Handling write conflicts under multi-master replication (4) - multi-master replication topology
基于ABP实现DDD
字符指针赋值[通俗易懂]
Qt practical cases (54) - using transparency QPixmap design pictures