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1701014860 人们的认识关系也不一定有传递性。例如A认识B,B认识C,但A不一定认识C,即此时有A~B,B~C,但是A~C不一定成立。
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1701014862 数学中把满足上述三个性质的关系称为等价关系。同乡、同年、相同的血型等关系都满足这些要求,都是等价关系。
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1701014864 在实践中,我们常常利用等价关系对所研究的事物进行分类。分类是人们认识事物性质的一种方法,而按等价关系分类恰是一种分类的抽象方法,广泛地应用于各种具体情况。这种分类方法首先要找到事物间的等价关系,再按照等价关系把事物分类,使得属于同一类的事物相互之间都是等价的,不同类的事物都没有等价关系。这样得到的每一类称为一个等价类。例如,可以证明血型相同关系是一种等价关系。按此等价关系分类,就可以把人们分为四类:
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1701014866 A型、B型、AB型和O型。
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1701014868 等价关系是数学中最基本的研究对象。例如,几何学中三角形的全等,三角形的相似都是等价关系。在算术中,数的相等显然是等价关系。分数的相等,尤其引人注目。教科书中说的“分数基本性质”,实际上是一个相等性质。分数的一个重要特点是,一个分数可以有无限多种表示方式,例如
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1701014873 这一系列的分数都是彼此相等的,组成了一个等价类。
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1701014875 在初中代数学中,代数式的恒等、函数的相等以及方程变形中的同解关系,也都是一种等价关系。进一步,我们会在现代数学中看到“命题的等价”、“群的同构”、“拓扑结构的等价”、“图的等价”等大量的等价关系。
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1701014877 2.序关系
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1701014879 先看所有自然数所组成的集合
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1701014881 N={1,2,3,…}.
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1701014883 两个自然数x和y之间的不等式x≥y表示了自然数x和y的大小关系,亦称序关系。这个不等式的含义是:或者x比y大,或者两者相等。序关系有下面的性质:
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1701014885 1)反对称性 若有两个自然数x和y同时有不等式:x≥y,y≥x则必然x=y。
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1701014887 2)传递性 若自然数x,y和z之间满足x≥y,y≥z,则必然x≥z。
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1701014889 设想居住在某个山区的人群之间有某种血缘关系。我们现在规定,若某人x是另一个人y的长辈或与y同辈,我们就记为x≥y。若两个人同辈,则记为x=y。在这种体系下,长辈的长辈也是长辈。这种长辈、晚辈的关系(辈分关系)也是一种序关系。可以证明这样的辈分关系“≥”满足上面的两个要求。
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1701014891 但是,许多关系并非序关系。例如同学关系,就不满足传递性,除非他们都在同一所学校同学。
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1701014893 如果一个集合的序关系还满足如下的要求,则称该集合为有全序关系,称该集合为全序集。
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1701014895 3)二歧性 对于集合中的任何两个事物x和y,如果没有x≥y,则必有y≥x。
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1701014897 这个性质意味着,集合内的任意两个事物都可以按“≥”关系加以比较。没有二歧性的序关系称为偏序关系,有偏序关系的集合称为偏序集。在偏序集内的任意两个事物不一定都能比较。
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1701014899 任何两个英语单词可以按照词典序分出先后次序,这种关系满足上述三个要求,英语单词集合是一个全序集,其序称为字典序。
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1701014901 自然数、有理数、实数,按其大小都是全序关系。但是,复数没有大小关系。有人会说,可以给复数规定字典序成为全序集合,即复数可以先按实部、再按虚部排成字典序,例如i和0实部相同,但i的虚部为1,大于0的虚部0,所以按照字典序为i>0。但是,我们知道两个大于0的数相乘必须大于0,可是i×i=-1,却小于0了,因此字典序不合适。复数找不到合适的全序定义,只好放弃了。于是我们退而求其次,规定a+bi≤c+di是指a≤c且b≤d。这样规定的偏序≤满足偏序关系,于是复数可以成为偏序集合。
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1701014903 3.相关关系和函数关系
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1701014905 我们先来观察现实生活中一些量的关系。例如一个人的身高与体重,一般说来,身材比较高的人身体也会比较重。又如,一个学生的数学成绩也会和他的物理成绩有一些关系,一般来说,数学成绩比较好的学生物理成绩也会比较好。有许多类似的实际例子说明有些量之间是有关系的。但是它们之间的关系和我们熟知的函数关系不同。函数关系是两个量之间确定的一种关系。当一个量(自变量)取一个值后,另一个变量(因变量)按一定的法则也随之取定一个值与之对应。例如,圆半径R和圆面积S的函数关系为
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1701014907 S=πR2.
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1701014909 当半径R确定后,圆的面积S按照上述公式随之确定。但是在身高和体重的关系中,由一个人的身高并不能完全确定他的体重:不同的人身高虽然一样,体重却可以不同。这样的关系我们称之为相关关系。我们把观察到的一个量的值xi和另一个量对应的值yi(例如一个人的身高和体重)看作一个数据对(xi,yi),并作为坐标在平面上标出相应的点,则一系列的观察数据对(x i ,yi )(i=1,2,…,n)就可以用坐标面上点的一个集合来表示。这个点的集合的图形称为相关图。在图3.2.1所示的六种情况下分别称两个量为强正相关、弱正相关、强负相关、弱负相关、曲线相关和不相关。
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