离散数学问题集--问题4.40
Problem 4.40.
Let R : A → B R: A \to B R:A→B be a binary relation.
Lemma. If
R
R
R is a function, and
X
⊆
A
X \subseteq A
X⊆A, then
∣
X
∣
≥
∣
R
(
X
)
∣
.
|X| \geq |R(X)|.
∣X∣≥∣R(X)∣.
Use an arrow counting argument to prove the following generalization of the Mapping Rule 1.
证明:设 X ⊆ A X\subseteq A X⊆A,且 R : A → B R:A\to B R:A→B 是一个函数。
要证明 ∣ X ∣ ≥ ∣ R ( X ) ∣ |X|\geq |R(X)| ∣X∣≥∣R(X)∣,其中 R ( X ) = { b ∈ B ∣ ∃ a ∈ X . a R b } R(X)=\{b\in B|\exists a\in X. aRb\} R(X)={b∈B∣∃a∈X.aRb}。
考虑有序对集合 E = { ( a , b ) ∈ X × R ( X ) } E=\{(a,b)\in X\times R(X)\} E={(a,b)∈X×R(X)}。
方法一:通过对 X X X 中的元素求和来计数。
因为 R R R 是从 A A A 到 B B B 的函数,所以,对每个 a ∈ X a\in X a∈X,集合 B B B 中至多存在1个元素 b ∈ B b\in B b∈B,满足 a R b aRb aRb,即 b ∈ R ( X ) b\in R(X) b∈R(X)。
因为
E
=
⋃
a
∈
X
R
(
a
)
=
⋃
a
∈
X
{
b
∈
R
(
x
)
∣
a
R
b
}
E=\bigcup_{a\in X}R(a)=\bigcup_{a\in X}\{b\in R(x)|aRb\}
E=a∈X⋃R(a)=a∈X⋃{b∈R(x)∣aRb}
且不同的元素
a
a
a 对应的
R
(
a
)
R(a)
R(a) 是不相交的,这由
R
R
R 的函数性保证的。
所以
∣
E
∣
=
∣
⋃
a
∈
X
R
(
a
)
∣
=
∣
⋃
a
∈
X
{
b
∈
R
(
X
)
∣
a
R
b
}
∣
=
∑
a
∈
X
∣
{
b
∈
R
(
X
)
∣
a
R
b
}
∣
≤
∑
a
∈
X
1
=
∣
X
∣
.
\begin{align*} |E|&=|\bigcup_{a\in X} R(a)|\\ &=|\bigcup_{a\in X}\{b\in R(X)|aRb\}|\\ &=\sum_{a\in X}|\{b\in R(X)|aRb\}|\\ &\leq \sum_{a\in X} 1\\ &= |X|. \end{align*}
∣E∣=∣a∈X⋃R(a)∣=∣a∈X⋃{b∈R(X)∣aRb}∣=a∈X∑∣{b∈R(X)∣aRb}∣≤a∈X∑1=∣X∣.
方法二:通过对 R ( X ) R(X) R(X) 中的元素求和来计数。
对每个 b ∈ R ( X ) b\in R(X) b∈R(X), N ( b ) = ∣ R − 1 ( b ) ∣ = ∣ { a ∈ X ∣ a R b } ∣ N(b)=|R^{-1}(b)|=|\{a\in X|aRb\}| N(b)=∣R−1(b)∣=∣{a∈X∣aRb}∣是 X X X 中与 b b b 通过 R R R 相关的元素个数。根据 R ( x ) R(x) R(x) 的定义,对每个 b ∈ R ( X ) b\in R(X) b∈R(X),至少存在1个 a ∈ X a\in X a∈X,满足 a R b aRb aRb。因此,对每个 b ∈ R ( X ) b\in R(X) b∈R(X), N ( b ) ≥ 1 N(b)\geq 1 N(b)≥1。
因为
E
=
⋃
b
∈
R
(
X
)
R
−
1
(
b
)
=
⋃
b
∈
R
(
X
)
{
a
∈
X
∣
a
R
b
}
,
E=\bigcup_{b\in R(X)} R^{-1}(b)=\bigcup_{b\in R(X)}\{a\in X|aRb\},
E=b∈R(X)⋃R−1(b)=b∈R(X)⋃{a∈X∣aRb},
且不同的元素
b
b
b 对应的
R
−
1
(
b
)
R^{-1}(b)
R−1(b) 是不相交的,这由
R
R
R 的函数性保证的。
所以:
∣
E
∣
=
∣
⋃
b
∈
R
(
X
)
R
−
1
(
b
)
∣
=
∑
b
∈
R
(
X
)
∣
{
a
∈
X
∣
a
R
b
}
∣
=
∑
b
∈
R
(
x
)
N
(
b
)
≥
∑
b
∈
R
(
x
)
1
=
∣
R
(
X
)
∣
.
\begin{align*} |E|&=|\bigcup_{b\in R(X)} R^{-1}(b)|\\ &=\sum_{b\in R(X)}|\{a\in X|aRb\}|\\ &=\sum_{b\in R(x)}N(b)\\ &\geq \sum_{b\in R(x)}1 = |R(X)|. \end{align*}
∣E∣=∣b∈R(X)⋃R−1(b)∣=b∈R(X)∑∣{a∈X∣aRb}∣=b∈R(x)∑N(b)≥b∈R(x)∑1=∣R(X)∣.