Logika I. Wykład 3. Relacje i funkcje

Podobne dokumenty
Relacje. Relacje / strona 1 z 18

1. Wprowadzenie do rachunku zbiorów

Zbiory, relacje i funkcje

Podstawy logiki i teorii mnogości Informatyka, I rok. Semestr letni 2013/14. Tomasz Połacik

RACHUNEK ZBIORÓW 5 RELACJE

domykanie relacji, relacja równoważności, rozkłady zbiorów

Zbiory. Specjalnym zbiorem jest zbiór pusty nie zawierajacy żadnych elementów. Oznaczamy go symbolem.

- Dla danego zbioru S zbiór wszystkich jego podzbiorów oznaczany symbolem 2 S.

Logika I. Wykład 1. Wprowadzenie do rachunku zbiorów

Wstęp do Matematyki (2)

Elementy teorii mnogości. Część I. Wojciech Buszkowski Zakład Teorii Obliczeń Wydział Matematyki i Informatyki Uniwersytet im.

Relacje. opracował Maciej Grzesiak. 17 października 2011

FUNKCJE. (odwzorowania) Funkcje 1

SYLABUS DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA realizacja w roku akademickim 2016/2017

RELACJE I ODWZOROWANIA

Teoria automatów i języków formalnych. Określenie relacji

Wykłady z Matematyki Dyskretnej

1 Rachunek zdań. w(p) = 0 lub p 0 lub [p] = 0. a jeśli jest fałszywe to:

1 Logika Zbiory Pewnik wyboru Funkcje Moce zbiorów Relacje... 14

Wykład 11a. Składnia języka Klasycznego Rachunku Predykatów. Języki pierwszego rzędu.

Rozważmy funkcję f : X Y. Dla dowolnego zbioru A X określamy. Dla dowolnego zbioru B Y określamy jego przeciwobraz:

DEFINICJA. Definicja 1 Niech A i B będą zbiorami. Relacja R pomiędzy A i B jest podzbiorem iloczynu kartezjańskiego tych zbiorów, R A B.

KARTA KURSU. Kod Punktacja ECTS* 7

O funkcjach : mówimy również, że są określone na zbiorze o wartościach w zbiorze.

IVa. Relacje - abstrakcyjne własności

BOGDAN ZARĘBSKI ZASTOSOWANIE ZASADY ABSTRAKCJI DO KONSTRUKCJI LICZB CAŁKOWITYCH

KARTA KURSU. Wstęp do logiki i teorii mnogości Introduction to Logic and Set Theory

W pewnym mieście jeden z jej mieszkańców goli wszystkich tych i tylko tych jej mieszkańców, którzy nie golą się

5. Algebra działania, grupy, grupy permutacji, pierścienie, ciała, pierścień wielomianów.

Notatki z Analizy Matematycznej 1. Jacek M. Jędrzejewski

Logika dla socjologów Część 3: Elementy teorii zbiorów i relacji

1 Działania na zbiorach

Wstęp do Matematyki (1)

Logika Matematyczna. Jerzy Pogonowski. Własności relacji. Zakład Logiki Stosowanej UAM

Elementy logiki matematycznej

Relacje. Zdania opisujące stosunki dwuczłonowe mają ogólny wzór budowy: xry, co czytamy: x pozostaje w relacji R do y.

Podstawy logiki i teorii mnogości Informatyka, I rok. Semestr letni 2013/14. Tomasz Połacik

Pytania i polecenia podstawowe

1. Funkcje monotoniczne, wahanie funkcji.

Rekurencyjna przeliczalność

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, B/14

Matematyka dyskretna. 1. Relacje

Andrzej Wiśniewski Logika II. Wykłady 10b i 11. Semantyka relacyjna dla normalnych modalnych rachunków zdań

FUNKCJE. 1. Podstawowe definicje

Elementy teorii mnogości. Część II. Wojciech Buszkowski Zakład Teorii Obliczeń Wydział Matematyki i Informatyki Uniwersytet im.

Egzamin z logiki i teorii mnogości, rozwiązania zadań

0 Alfabet grecki 2. 1 Rachunek zdań Podstawowe definicje Wybrane tautologie rachunku zdań Zadania... 4

1. Teoria mnogości, zbiory i operacje na zbiorach, relacje i odwzorowania, moc zbiorów.

2. FUNKCJE. jeden i tylko jeden element y ze zbioru, to takie przyporządkowanie nazwiemy FUNKCJĄ, lub

Zasada indukcji matematycznej

Analiza matematyczna 1

WYKŁAD 2: RACHUNEK RELACJI

Andrzej Wiśniewski Logika I Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki. Wykład 9. Koniunkcyjne postacie normalne i rezolucja w KRZ

Andrzej Wiśniewski Logika II. Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki

ZALICZENIE WYKŁADU: 30.I.2019

Relacje i relacje równoważności. Materiały pomocnicze do wykładu. przedmiot: Matematyka Dyskretna 1 wykładowca: dr Magdalena Kacprzak

LOGIKA I TEORIA ZBIORÓW

0 Alfabet grecki 2. 1 Rachunek zdań Podstawowe definicje Wybrane tautologie rachunku zdań (kpn) Zadania...

Metalogika (1) Jerzy Pogonowski. Uniwersytet Opolski. Zakład Logiki Stosowanej UAM

FUNKCJA I JEJ WŁASNOŚCI

1 Logika (3h) 1.1 Funkcje logiczne. 1.2 Kwantyfikatory. 1. Udowodnij prawa logiczne: 5. (p q) (p q) 6. ((p q) r) (p (q r)) 3.

Teoria popytu. Popyt indywidualny konsumenta

Funkcje. Oznaczenia i pojęcia wstępne. Elementy Logiki i Teorii Mnogości 2015/2016

Logika i teoria mnogości Ćwiczenia

III. Funkcje rzeczywiste

Wstęp do Matematyki (3)

Relacje binarne. Def. Relację ϱ w zbiorze X nazywamy. antysymetryczną, gdy x, y X (xϱy yϱx x = y) spójną, gdy x, y X (xϱy yϱx x = y)

FUNKCJE LICZBOWE. Na zbiorze X określona jest funkcja f : X Y gdy dowolnemu punktowi x X przyporządkowany jest punkt f(x) Y.

Chcąc wyróżnić jedno z działań, piszemy np. (, ) i mówimy, że działanie wprowadza w STRUKTURĘ ALGEBRAICZNĄ lub, że (, ) jest SYSTEMEM ALGEBRAICZNYM.

Podstawy logiki i teorii zbiorów Ćwiczenia

Funkcje elementarne. Matematyka 1

Jest to zasadniczo powtórka ze szkoły średniej, być może z niektórymi rzeczami nowymi.

Logika Matematyczna 16 17

Kierunek i poziom studiów: Matematyka, studia I stopnia, rok 1 Sylabus modułu: Wstęp do matematyki (Kod modułu: 03-MO1N-12-WMat)

Uzupełnienia dotyczące zbiorów uporządkowanych (3 lutego 2011).

Lista zadań - Relacje

Wykład ze Wstępu do Logiki i Teorii Mnogości

Zbiory, funkcje i ich własności. XX LO (wrzesień 2016) Matematyka elementarna Temat #1 1 / 16

Logika matematyczna w informatyce

Strona główna. Strona tytułowa. Spis treści. Strona 1 z 403. Powrót. Full Screen. Zamknij. Koniec

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /15

1 Zbiory. 1.1 Kiedy {a} = {b, c}? (tzn. podać warunki na a, b i c) 1.2 Udowodnić, że A {A} A =.

Analiza matematyczna i algebra liniowa Wprowadzenie Ciągi liczbowe

Podstawy logiki i teorii zbiorów Ćwiczenia

Grupy. Permutacje 1. (G2) istnieje element jednostkowy (lub neutralny), tzn. taki element e G, że dla dowolnego a G zachodzi.

Zapisujemy:. Dla jednoczesnego podania funkcji (sposobu przyporządkowania) oraz zbiorów i piszemy:.

Finanse i Rachunkowość studia niestacjonarne Wprowadzenie do teorii ciągów liczbowych (treść wykładu z 21 grudnia 2014)

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /14

Matematyka II - Organizacja zajęć. Egzamin w sesji letniej

Uwaga 1.2. Niech (G, ) będzie grupą, H 1, H 2 < G. Następujące warunki są równoważne:

Wstęp do Matematyki (4)

Rozdzia l 3. Relacje binarne

Semantyka rachunku predykatów

Funkcje rzeczywiste jednej. Matematyka Studium doktoranckie KAE SGH Semestr letni 2008/2009 R. Łochowski

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /15

Zajęcia nr. 3 notatki

Logika I. Wykład 4. Semantyka Klasycznego Rachunku Zdań

MATEMATYKA DYSKRETNA - wyk lad 1 dr inż Krzysztof Bryś. Wprowadzenie

Matematyka dyskretna Literatura Podstawowa: 1. K.A. Ross, C.R.B. Wright: Matematyka Dyskretna, PWN, 1996 (2006) 2. J. Jaworski, Z. Palka, J.

Wykład 7. Informatyka Stosowana. 21 listopada Informatyka Stosowana Wykład 7 21 listopada / 27

Transkrypt:

Andrzej Wiśniewski Logika I Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki Wykład 3. Relacje i funkcje 1

Już było... Definicja 2.6. (para uporządkowana) Parą uporządkowaną <x, y> nazywamy zbiór {{x}, {x, y}}. Obserwacja: <Zygfryd, Berta> <Berta, Zygfryd> Definicja 2.7. (n-tka uporządkowana; n 2) (a) <x 1, x 2 > = {{x 1 }, {x 1, x 2 }}, (b) <x 1, x 2,..., x n+1 > = <<x 1, x 2,..., x n >, x n+1 >. 2

Definicja 2.8. (iloczyn kartezjański; inaczej produkt kartezjański) Iloczynem kartezjańskim zbiorów A i B nazywamy zbiór: A B = {<x, y> : x A y B}. Już było... Definicja 2.9. (iloczyn kartezjański n zbiorów; n 2) Iloczynem kartezjańskim zbiorów A 1, A 2,..., A n (n 2) nazywamy zbiór: A 1 A 2... A n = {<x 1, x 2,..., x n > : x 1 A 1 x 2 A 2... x n A n }. Definicja 2.10. (n-ta potęga kartezjańska zbioru; n 1): (a) A 1 = A, (b) A n = A A... A n razy 3

Relacje n-członowe Nie wdając się w niewątpliwie głębokie rozważania nad tym, czym są relacje i jak one istnieją, pojęcie relacji będziemy tu rozumieli teoriomnogościowo. Definicja 3.1. (relacja n-członowa; n 2) Niech n 2. Relacją n-członową nazywamy dowolny podzbiór zbioru n-tek uporządkowanych. Komentarz: Zbiór pusty jest podzbiorem dowolnego zbioru, a zatem i on jest relacją (tzw. relacją pustą). Operowanie pojęciem relacji pustej jest wygodne w pewnych zastosowaniach, dlatego też w powyższej definicji mówimy o podzbiorze zbioru n-tek uporządkowanych. Elementami n-członowej relacji niepustej są n-tki uporządkowane. Terminologia: Gdy n = 2 i relacja jest niepusta, nazywamy ją binarną; gdy n = 3 i relacja jest niepusta, czasami mówimy o relacjach ternarnych. Przykład 3.1. {<Jaś, Małgosia>, <Małgosia, Jaś>, <Piotruś, Zosia>} jest relacją binarną. Przykład 3.2. {<Małgosia, Jaś, Zosia>, <Kasia, Piotruś, Beata>} jest relacją ternarną. 4

Relacje n-członowe w zbiorze Uwaga: Mówiąc dalej o relacjach n-członowych, zawsze milcząco zakładamy, że n 2. Definicja 3.2. (relacja n-członowa w zbiorze; n 2). Mówimy, że relacja n-członowa R jest n-członową relacją w zbiorze A wtw R A n. Wniosek 3.1. R jest relacją n-członową w A wtw R A A... A n razy Wniosek 3.2. Niepusta n-członowa relacja w zbiorze A jest zbiorem n-tek uporządkowanych elementów zbioru A. Komentarz: Czasami pojęcie n-członowej relacji w zbiorze definiuje się następująco: R jest n-członową relacją w zbiorze A wtw R A n. Taka definicja dopuszcza przypadek n = 1, czyli tzw. relacje unarne (jednoczłonowe). Relacja unarna w A jest podzbiorem zbioru A. Dla tak określonego pojęcia nie zachodzi odpowiednik wniosku 3.1 (jako że pojęcie iloczynu kartezjańskiego nie ma zastosowania gdy n = 1). 5

Relacje n-członowe w iloczynie (produkcie) kartezjańskim zbiorów Definicja 3.3. Mówimy, że n-członowa relacja R jest n-członową relacją w iloczynie kartezjańskim A 1 A 2... A n zbiorów A 1, A 2,..., A n wtw R A 1 A 2... A n. Daną relację możemy uważać zarówno za relację w określonym zbiorze, jak i za relację w iloczynie kartezjańskim różnych zbiorów. Przykładowo, niech R A A i niech A B. Wówczas R jest (też) relacją w iloczynie kartezjańskim A B. Jest to jeden z powodów, dla którego potrzebujemy pojęć dziedziny i przeciwdziedziny relacji binarnej, oraz pojęcia i-tej dziedziny relacji n-członowej (1 i n; oraz n > 2). Innym powodem jest oczywiście to, że relacja w A jest też relacją w każdym B takim, że A B, i podobnie dla iloczynów kartezjańskich. 6

Notacja: Zamiast <x, y> R piszemy xry. Dziedzina i przeciwdziedzina relacji binarnej Definicja 3.4. (dziedzina, przeciwdziedzina i pole relacji binarnej) Niech R będzie relacją binarną. Dziedziną relacji R nazywamy zbiór: D R = {x : y (xry)}. Przeciwdziedziną relacji R nazywamy zbiór: Polem relacji R jest zbiór: D* R = {y: x (xry)}. D R D* R. Przykład 3.3. R = {<Jaś, Małgosia>, <Małgosia, Jaś>, <Piotruś, Zosia>}. Wówczas: D R = {Jaś, Małgosia, Piotruś}, D* R = {Małgosia, Jaś, Zosia}. Polem relacji R jest zbiór {Jaś, Małgosia, Piotruś, Zosia}. 7

i-ta dziedzina relacji n-członowej; n > 2 Notacja: Zamiast <x 1, x 2,..., x n > R piszemy R(x 1, x 2,..., x n ). Definicja 3.5. (i-ta dziedzina relacji n-członowej; n > 2 oraz 1 i n). Niech R będzie relacją n-członową, gdzie n > 2. Pod pojęciem i-tej dziedziny (1 i n) relacji R rozumiemy zbiór: D i R = {y : x 1... x i-1 x i+1... x n R(x 1,...,x i-1, y, x i+1, x n )}. Przykład 3.4. R = {<Małgosia, Jaś, Zosia>, <Kasia, Piotruś, Beata>}. D 1 R = {Małgosia, Kasia} D 2 R = {Jaś, Piotruś} D 3 R = {Zosia, Beata} 8

Diagramy relacji binarnych Niech R = {<a, a>, <a, b>, <a, c>, <b, c>, <c, b> }. O a, b, c zakładamy, że są one różne między sobą. Diagram relacji R 9

Niech R = {<a, a>, <a, b>, <a, c>, <b, c>, <c, b> }. a b c a 1 1 1 b 0 0 1 c 0 1 0 Matryce relacji binarnych Niech R = {<Jaś, Małgosia>, <Małgosia, Jaś>, <Piotruś, Zosia>}. Jaś Małgosia Piotruś Zosia Jaś 0 1 0 0 Małgosia 1 0 0 0 Piotruś 0 0 0 1 Zosia 0 0 0 0 10

Reprezentacja relacji n-członowej w postaci tabeli Mamy 4 niepuste zbiory: nazwisko = {Kaczor Donald, Myszka Miki, Pies Pluto}, nrkonta N, typkonta = {oszczędnościowe, rozliczeniowe}, saldo N {0}. Opisujemy pewną konkretną relację R nazwisko nrkonta typkonta saldo, którą nazwiemy słowem Klient, za pomocą następującej tabeli: nazwisko nrkonta typkonta saldo Kaczor Donald 1101 oszczędnościowe 1000 Kaczor Donald 1201 rozliczeniowe 200 Myszka Miki 1202 rozliczeniowe 900 Pies Pluto 1102 oszczędnościowe 0 Pies Pluto 1103 oszczędnościowe 100000 Informatyk powie, że Klient jest relacją o atrybutach: nazwisko, nrkonta, typkonta, saldo. Schemat tej relacji napisze on następująco: Klient ( nazwisko, nrkonta, typkonta, saldo). Wiersze tabeli nazwie on krotkami. 11

Własności relacji binarnych: zwrotność, przeciwzwrotność i niezwrotność Definicja 3.6. Mówimy, że relacja binarna R jest: (i) (ii) (iii) zwrotna w zbiorze A wtw x A (xrx), przeciwzwrotna w zbiorze A wtw x A (xrx), niezwrotna w zbiorze A wtw x A (xrx). Przykład 3.5. Przykład 3.6. Przykład 3.7. Relacja równości = w danym zbiorze liczb jest w nim zwrotna. Relacja ojcostwa w zbiorze wszystkich ludzi jest w nim przeciwzwrotna. Relacja lubienia kogoś w zbiorze wszystkich ludzi jest w nim niezwrotna - ale nie przeciwzwrotna :). 12

Własności relacji binarnych: symetryczność, przeciwsymetryczność, antysymetryczność Definicja 3.7. Mówimy, że relacja binarna R jest: (i) symetryczna w zbiorze A wtw x A y A (xry yrx), (ii) przeciwsymetryczna w zbiorze A wtw x A y A (xry (yrx)), (iii) antysymetryczna w zbiorze A wtw x A y A (xry x y (yrx)). Przykład 3.8. Przykład 3.9. Relacja pokrewieństwa jest symetryczna w zbiorze ludzi. Relacja większości > w zbiorze liczb rzeczywistych jest w nim przeciwsymetryczna. Przykład 3.10. Relacja bycia większym lub równym w zbiorze liczb rzeczywistych jest w nim antysymetryczna. Przykład 3.11. Relacja określona przez warunek x jest zakochany w y nie jest symetryczna w zbiorze ludzi; nie jest ona też w nim ani przeciwsymetryczna, ani antysymetryczna. 13

Własności relacji binarnych: przechodniość i spójność Definicja 3.8. Mówimy, że relacja binarna R jest: (i) przechodnia w zbiorze A wtw x A y A z A (xry yrz xrz), (ii) spójna w zbiorze A wtw x A y A (xry yrx x = y). Przykład 3.12. Relacja większości > w zbiorze liczb rzeczywistych jest w nim przechodnia. Przykład 3.13. Relacja bycia większym lub równym w zbiorze liczb rzeczywistych jest w nim spójna. Przykład 3.14. Relacja lubienia kogoś w zbiorze ludzi nie jest w nim ani przechodnia, ani spójna. 14

Relacje równoważnościowe i klasy abstrakcji Definicja 3.9. Mówimy, że relacja binarna R jest relacją równoważnościową w zbiorze A wtw R jest w A zwrotna, symetryczna i przechodnia. Przykład 3.15. Relacja identyczności = jest relacją równoważnościową w dowolnym zbiorze. Przykład 3.16. Relacja posiadania tego samego wzrostu jest relacją równoważnościową w zbiorze wszystkich ludzi. Definicja 3.10. Niech A będzie niepustym zbiorem, zaś R będzie relacją binarną w A i zarazem równoważnościową w A. Klasą abstrakcji elementu x A względem relacji R nazywamy zbiór: [x] R = {y A : xry}. Komentarz: Do klasy abstrakcji elementu x A względem relacji równoważnościowej R w A należą wszystkie te elementy zbioru A, które pozostają w relacji R do x, i tylko one. 15

Relacje równoważnościowe i klasy abstrakcji Twierdzenie 3.1. Niech A będzie niepustym zbiorem, natomiast R niech będzie relacją binarną w zbiorze A. Jeżeli R jest relacją równoważnościową w A, to dla dowolnych elementów x, y A: (i) x [x] R, (ii) [x] R = [y] R wtw xry, (iii) jeśli [x] R [y] R, to [x] R [y] R =. Uwaga: Przypominam, że przyjęliśmy tutaj, że R, będąc relacją binarną, jest niepustym zbiorem par uporządkowanych. Twierdzenie 3.2. (zasada abstrakcji) Niech A będzie niepustym zbiorem i niech R będzie binarną relacją równoważnościową w A. Relacja R ustala podział zbioru A na rozłączne i niepuste podzbiory (mianowicie klasy abstrakcji) w taki sposób, że dwa elementy x, y zbioru A należą do tego samego podzbioru wtw xry. Notacja: Przez A / R oznaczamy zbiór wszystkich klas abstrakcji relacji R w zbiorze A. 16

Porządki i liniowe porządki Definicja 3.11. Niech R będzie relacją binarną w zbiorze A. Relację R nazywamy porządkującą zbiór A wtw R jest zwrotna, przechodnia i antysymetryczna w A. Mówimy wówczas, że R porządkuje zbiór A, i parę uporządkowaną <A, R> nazywamy zbiorem uporządkowanym. Przykład 3.17. Relacja niewiększości w (dowolnym) niepustym zbiorze liczb rzeczywistych porządkuje ten zbiór. Relacja inkluzji w (dowolnym) zbiorze podzbiorów danego zbioru niepustego porządkuje ten zbiór. Definicja 3.12. Relację binarną R w zbiorze A nazywamy liniowo porządkującą zbiór A wtw R porządkuje zbiór A i ponadto R jest spójna w A. Mówimy wówczas, że relacja R liniowo porządkuje zbiór A, i parę uporządkowaną <A, R> nazywamy zbiorem liniowo uporządkowanym lub łańcuchem. Przykład 3.18: Relacja niewiększości w (dowolnym) niepustym zbiorze liczb rzeczywistych liniowo porządkuje ten zbiór. 17

Działania na relacjach Ponieważ relacje zostały zdefiniowane jako zbiory, można na nich wykonywać te same działania, co na zbiorach. Działaniami specyficznymi dla relacji są działania konwersu i iloczynu względnego. Definicja 3.13. Konwersem relacji binarnej R nazywamy relację Ř określoną wzorem: xř y yr x. Konwers relacji nazywamy też relacją odwrotną. Przykład 3.19. Konwersem relacji bycia mężem jest relacja bycia żoną. Definicja 3.14. Niech R, S będą relacjami binarnymi. Iloczynem względnym relacji R i S jest relacja R S określona następująco: x(r S)y z (xrz zsy). Przykład 3.20. Iloczynem względnym relacji bycia mężem i relacji bycia córką jest relacja bycia zięciem. 18

Funkcje jednoargumentowe Niech R = {<a, b>, <b, c>, <c, b>} S = {<a, b>, <b, c>, <c, a>} T = {<a, b>, <a, c>, <b, c>, <c, b>} gdzie a, b, c są różne miedzy sobą. Relacje R i S są funkcjami, podczas gdy relacja T nie jest funkcją. relacja S relacja R relacja T 19

Funkcje jednoargumentowe Definicja 3.15. Relację R A B nazywamy funkcją jednoargumentową wtw spełnione są następujące warunki: (i) x D R y B (xry), (ii) x D R y B z B (xry xrz y = z). Komentarz: Warunki te sprowadzają się do wymagania, aby każdemu elementowi dziedziny D R relacji R był przyporządkowany dokładnie jeden element zbioru B. Przypomnijmy, że na mocy definicji 3.4 mamy D R A. Nie wykluczają one natomiast ani tego, że dany element zbioru B jest przyporządkowany kilku elementom zbioru D R, ani też tego, że pewne elementy zbioru B nie są przyporządkowane żadnym elementom zbioru D R. 20

Funkcje jednoargumentowe Terminologia i notacja: Funkcje oznaczamy symbolami f, g,.... Zbiór D f (czyli dziedzina funkcji f traktowanej jako relacja binarna) jest zbiorem argumentów funkcji f, natomiast przeciwdziedziną D* f jest jej zbiorem wartości. Wartość funkcji jednoargumentowej f dla argumentu x tj. ten jedyny element y B taki, że <x, y> f oznaczamy przez f(x). Napis: f : A B mówi nam, że f jest funkcją, której zbiorem argumentów jest A (tj. D f = A) i której wartości należą do B (tj. D* f B); gdy f jest taką funkcją, mówimy, że f przekształca (lub odwzorowuje) zbiór A w zbiór B, albo też krótko, że f jest funkcja ze zbioru A w zbiór B. Zbiór wszystkich funkcji ze zbioru A w zbiór B oznaczamy przez B A. 21

Funkcje jednoargumentowe Definicja 3.16. Funkcję f: A B nazywamy wzajemnie jednoznaczną wtw x 1 A x 2 A (x 1 x 2 f(x 1 ) f(x 2 )). Funkcję wzajemnie jednoznaczną nazywamy też różnowartościową, albo jednojednoznaczną. Czasami też funkcje takie określane są mianem iniekcji albo monomorfizmów.. Definicja 3.17. Funkcję f: A B nazywamy funkcją przekształcającą zbiór A na zbiór B wtw y B x A (y = f(x)). Funkcje na to inaczej suriekcje lub epimorfizmy. Definicja 3.18. Funkcję f: A B nazywamy bijekcją wtw f jest wzajemnie jednoznaczna oraz f przekształca zbiór A na zbiór B. 22

Funkcje wieloargumentowe (wielu zmiennych) Definicja 3.19. Niech A będzie dowolnym niepustym zbiorem. Funkcję f: A m B nazywamy funkcją m zmiennych przebiegających zbiór A i o wartościach należących do zbioru B. Funkcje więcej niż 1 zmiennej nazywamy też funkcjami wieloargumentowymi. Przykład 3.21. Funkcja f: N 2 N określona przez równość: f(x, y) = x + y jest dwuargumentowa. Przykład 3.22. Funkcja g: N 3 N dana wzorem: g(x, y, z) = x y + z jest trójargumentowa. Uwaga: Czasami potrzebne są nam funkcje, które przyporządkowują każdemu elementowi iloczynu kartezjańskiego różnych niepustych zbiorów A 1, A 2,..., A n pewien element jakiegoś zbioru B. Funkcje tego typu można określić jako funkcje jednoargumentowe ze zbioru A 1 A 2... A n w zbiór B. 23

Ciągi Skończony ciąg n-wyrazowy elementów zbioru A możemy utożsamić z n-tką uporządkowaną elementów zbioru A. Ciąg taki możemy też zdefiniować jako funkcję ze zbioru {1,..., n} w zbiór A. W przypadku nieskończonych ciągów elementów niepustego zbioru A wygodnie jest utożsamić je z funkcjami ze zbioru (wszystkich) liczb naturalnych N w zbiór A, tj. z funkcjami typu A N. Funkcja taka przyporządkowuje każdej liczbie naturalnej i dokładnie jeden element zbioru A; element ten nazywamy i-tym wyrazem ciągu. Ciąg nieskończony ma przeliczalnie nieskończenie wiele wyrazów, niekoniecznie różnych między sobą. Jakkolwiek zrobimy, ciąg skończony, którego kolejnymi wyrazami są a 1, a 2,..., a n zapisujemy jako <a 1, a 2,..., a n >. 24

Ciągi Pisząc s = <s 1, s 2,...>, mamy na myśli to, że s jest ciągiem (być może nieskończonym), którego kolejnymi wyrazami są s 1, s 2,...; i-ty wyraz ciągu s oznaczamy przez s i. Podobnie pisząc s = <s 1, s 2,..., s n >, chcemy powiedzieć, że s jest skończonym ciągiem, którego kolejnymi wyrazami są s 1, s 2,..., s n. 25

Uwagi końcowe. Wyjściowym pojęciem, z którego korzystaliśmy w tym wykładzie, było pojęcie zbioru: n-tki uporządkowane, iloczyny i potęgi kartezjańskie, a następnie relacje i funkcje były definiowane krok po kroku jako szczególnego rodzaju zbiory. Mówiąc ogólnie, przedstawiliśmy tu standardowe podejście teoriomnogościowe. Czasami jednak matematycy postępują inaczej: na początek definiują pojęcie funkcji jako pewnego rodzaju odwzorowania zbioru w zbiór, następnie określają ciągi jako funkcje (w sposób, który naszkicowaliśmy wyżej), a dalej, korzystając z pojęcia ciągu, wprowadzają pojęcie iloczynu kartezjańskiego i definiują relacje jako podzbiory iloczynów kartezjańskich. Oba podejścia są równoprawne. Na koniec dwa drobne ostrzeżenia. Po pierwsze, terminologia dotycząca relacji nie jest ustalona w tym sensie, że w różnych podręcznikach można znaleźć różne nazwy (np. zamiast przeciwsymetryczna mówi się asymetryczna etc.). Po drugie, definiując zwrotność, symetryczność etc. relacji binarnych, określaliśmy w istocie zwrotność, symetryczność etc. w dowolnym ale ustalonym zbiorze A, a nie zwrotność, symetryczność etc. relacji określonej w danym zbiorze A względem tego zbioru. Uważna lektura odpowiednich partii podanych niżej pozycji może uczynić to rozróżnienie bardziej zrozumiałym. 26

Literatura: [1] Roman Murawski, Kazimierz Świrydowicz: Wstęp do teorii mnogości, Wydawnictwo Naukowe UAM, Poznań 2005. [2] Helena Rasiowa: Wstęp do matematyki współczesnej, Państwowe Wydawnictwo Naukowe, Warszawa 1984 (książka ta miała też wiele innych wydań). [3] Barbara Stanosz: Wprowadzenie do logiki formalnej, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 1999 (jest to jedno z licznych wydań tej pozycji). [4] Jeffrey D. Ullman, Jennifer Widom: Podstawowy wykład z systemów baz danych, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa 2001. 27