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matlab生成黑白图,神经网络模型matlab

时间:2023-05-05 12:43:56 阅读:140678 作者:633

正文概要

这是一个有用的工具,它完全描述了相关的偏差。 因此,也称为订单图。 将集合a上的有向图变换为等价的Hasse图是非常容易的。 因此,在创建Hasse图时,必须记住以下事项:

Hasse图的顶点用点而不是圆表示。

由于偏移是自反的,所以从顶点到其自身的边在Hasse图中被删除,因为a的每个顶点都必须与其自身相关。

因为偏差是可以传达的,所以aRb、bRc,我们随时都有aRc。 删除通过在Hasse图中传递属性而隐含的所有边。 也就是说,从a到c删除边缘,但保留其他两条边缘。

如果顶点’a’通过作为边缘的aRb连接到顶点’b’,则顶点’b’出现在顶点’a’之上。 因此,Hasse图的边缘可能会省略箭头。

荷花画比偏序有向图简单得多。

例如:考虑集合a={ 4,5,6,7 }。 设r为a以上的关系。 绘制r的有向图和Hasse图。

解决方案:集合a上的关系由以下公式给出。

r={ 4,5 }、{ 4,6 }、{ 4,7 }、{ 5,6 }、{ 5,7 }、{ 4,4 }、{ 5,5 }、{ 6,6 }、{ 7,7 }

关系r的有向图如图所示:

要按相反顺序绘制Hasse图,请应用以下几点:

删除反射属性(即,(4,4 )、5、5 )、6、6 )、7、7 )

删除传递属性的所有隐式边: (4,7 )、(5,7 )、(4,6 )

用点替换表示顶点的圆。

省略箭头。

荷花的照片如下。

上限:将b视为子顺序集a的子集。 当各yB的yx时,元素xA称为b的上限。

下界:假设b是部分有序集a的子集。 对于zx为各xB,将元素zA称为b的下界。

例如:考虑图a所示的姿势A={a,b,c,d,e,f,g}。 另外,设B={c,d,e}。 决定b的上限和下限。

解决办法: b的上限是e、f和g。 因为b的各元素是’’e、f、g。

的下限是a和b。 因为a和b是b的各元素“”。

最小上限(最高)

设a为部分顺序集s的子集。 当m继承a的各元素时,即s中的元素x等于m时,s中的元素m称为a的上限。

如果a的上限在a的所有其他上限之前,则它被称为a的上限,用Sup(A )表示

最大下界(INFIMUM )。

如果m在a的每个元素之前,即对于a的每个y有m=y,则集合s的元素m称为s子集a的下界

如果a的下界比a的其他下界靠后,则将其称为a的下界,用Inf(A )表示

例如:如图所示,如果存在Hasse图表的姿势B={a,b,c}的最小上限和最大下限,则将其决定:

解决方案:最小上限为c。

最大下限是k。

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