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离散数学问题集--问题4.40

Problem 4.40.

Let R : A → B R: A \to B R:AB be a binary relation.

Lemma. If R R R is a function, and X ⊆ A X \subseteq A XA, then
∣ X ∣ ≥ ∣ R ( X ) ∣ . |X| \geq |R(X)|. XR(X)∣.

Use an arrow counting argument to prove the following generalization of the Mapping Rule 1.

证明:设 X ⊆ A X\subseteq A XA,且 R : A → B R:A\to B R:AB 是一个函数。

要证明 ∣ X ∣ ≥ ∣ R ( X ) ∣ |X|\geq |R(X)| XR(X),其中 R ( X ) = { b ∈ B ∣ ∃ a ∈ X . a R b } R(X)=\{b\in B|\exists a\in X. aRb\} R(X)={bB∣∃aX.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 B B B 的函数,所以,对每个 a ∈ X a\in X aX,集合 B B B 中至多存在1个元素 b ∈ B b\in B bB,满足 a R b aRb aRb,即 b ∈ R ( X ) b\in R(X) bR(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=aXR(a)=aX{bR(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=aXR(a)=aX{bR(X)aRb}=aX{bR(X)aRb}aX1=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) bR(X) N ( b ) = ∣ R − 1 ( b ) ∣ = ∣ { a ∈ X ∣ a R b } ∣ N(b)=|R^{-1}(b)|=|\{a\in X|aRb\}| N(b)=R1(b)={aXaRb} 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) bR(X),至少存在1个 a ∈ X a\in X aX,满足 a R b aRb aRb。因此,对每个 b ∈ R ( X ) b\in R(X) bR(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=bR(X)R1(b)=bR(X){aXaRb},
且不同的元素 b b b 对应的 R − 1 ( b ) R^{-1}(b) R1(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=bR(X)R1(b)=bR(X){aXaRb}=bR(x)N(b)bR(x)1=R(X)∣.

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