第 6 章改變了我們提問的方式。前面的章節發展數系及其運算;現在我們問一
個集合有多大,即使它沒有最後一個元素可以數。答案透過函數表達:雙射精確
配對兩個集合,單射則把一個集合無碰撞地記錄在另一個集合中。這樣,關於無
限大小的說法也能變得精確。
用來比較集合的函數
設 f : X → Y f:X\to Y f : X → Y 為函數。它的像集為
f ( X ) = { f ( x ) ∣ x ∈ X } ⊆ Y , f(X)=\{f(x)\mid x\in X\}\subseteq Y, f ( X ) = { f ( x ) ∣ x ∈ X } ⊆ Y ,
對 B ⊆ Y B\subseteq Y B ⊆ Y 的原像為
f − 1 ( B ) = { x ∈ X ∣ f ( x ) ∈ B } . f^{-1}(B)=\{x\in X\mid f(x)\in B\}. f − 1 ( B ) = { x ∈ X ∣ f ( x ) ∈ B } .
記號 f − 1 ( y ) f^{-1}(y) f − 1 ( y ) 可以表示單點集 { y } \{y\} { y } 的原像;它不表示逆函數一定存在。
只有雙射才有逆函數。
定義
單射、滿射與雙射 函數 f : X → Y f:X\to Y f : X → Y 稱為單射 ,如果
f ( x 1 ) = f ( x 2 ) ⟹ x 1 = x 2 ( x 1 , x 2 ∈ X ) . f(x_1)=f(x_2)\Longrightarrow x_1=x_2
\qquad (x_1,x_2\in X). f ( x 1 ) = f ( x 2 ) ⟹ x 1 = x 2 ( x 1 , x 2 ∈ X ) . 因此 Y Y Y 中每個元素至多有一個原像。它稱為滿射 ,如果
∀ y ∈ Y ∃ x ∈ X 使得 f ( x ) = y , \forall y\in Y\;\exists x\in X\text{ 使得 }f(x)=y, ∀ y ∈ Y ∃ x ∈ X 使得 f ( x ) = y , 等價地說 f ( X ) = Y f(X)=Y f ( X ) = Y ;陪域中的每個元素都被擊中。如果同時是單射與滿射,就
稱為雙射 。
陪域很重要。例如 f : N → N f:N\to N f : N → N 、f ( n ) = n + 1 f(n)=n+1 f ( n ) = n + 1 是單射而不是滿射,因為 0 0 0 沒有
被擊中。若把陪域改成 N ∖ { 0 } N\setminus\{0\} N ∖ { 0 } ,同一個規則就成為雙射。因此,關於
基數的命題必須同時寫清楚定義域與陪域。
例題
檢查三種性質 考慮 u : { 0 , 1 , 2 } → { a , b , c , d } u:\{0,1,2\}\to\{a,b,c,d\} u : { 0 , 1 , 2 } → { a , b , c , d } ,其中
u ( 0 ) = a , u ( 1 ) = c , u ( 2 ) = a . u(0)=a,\qquad u(1)=c,\qquad u(2)=a. u ( 0 ) = a , u ( 1 ) = c , u ( 2 ) = a . 它不是單射,因為 u ( 0 ) = u ( 2 ) u(0)=u(2) u ( 0 ) = u ( 2 ) 但 0 ≠ 2 0\ne2 0 = 2 ;它也不是滿射,因為 b b b 與 d d d
不是輸出。這個小例子把兩個條件分開:單射關注輸出是否重複,滿射關注陪域
元素是否遺漏。
相同基數與可數性
定義
相同基數 若存在雙射 f : X → Y f:X\to Y f : X → Y ,就稱集合 X X X 與 Y Y Y 有相同基數 ,並寫成
∣ X ∣ = ∣ Y ∣ |X|=|Y| ∣ X ∣ = ∣ Y ∣
被配對的元素不必具有相同性質。把數與有序對配對,與把兩列數字配對一樣合
法。對有限集合,這個定義與普通數數一致。
概念視角 結構
把基數理解為數數與配對 對於有限集合,大小很容易令人聯想到清點:把元素逐一數出來。對於任意集合,定義則把這種清點改成配對檢驗:能否把 X X X 的每個元素與 Y Y Y 的恰好一個元素配對,而且反向也能做到?這就是為甚麼 N N N 與偶數自然數 2 N = { 0 , 2 , 4 , … } 2N=\{0,2,4,\ldots\} 2 N = { 0 , 2 , 4 , … } 透過 n ↦ 2 n n\mapsto 2n n ↦ 2 n 具有相同基數,儘管 2 N 2N 2 N 是 N N N 的真子集。雙射記錄了相同的大小;真包含本身並不表示基數嚴格較小。
定義
有限集合 若某個 n ∈ N n\in N n ∈ N 滿足 ∣ X ∣ = ∣ n ∣ |X|=|n| ∣ X ∣ = ∣ n ∣ ,其中我們把 n n n 表示為有限標籤集
n = { 0 , … , n − 1 } n=\{0,\ldots,n-1\} n = { 0 , … , n − 1 } ;當 n = 0 n=0 n = 0 時,這表示 n = ∅ n=\varnothing n = ∅ ,就稱 X X X 為有限集合 ,並寫 ∣ X ∣ = n |X|=n ∣ X ∣ = n 。空集也是有限的,而且 ∣ ∅ ∣ = 0 |\varnothing|=0 ∣ ∅ ∣ = 0 。
定義
可數與至多可數 在本課程中,如果 X X X 是有限集合,或者
∣ X ∣ = ∣ N ∣ |X|=|N| ∣ X ∣ = ∣ N ∣ 就稱 X X X 可數 。等價地,若 X X X 有限或可數無限,就稱它至多可數 。有
些教材只把無限情形稱為 countable,因此「至多可數」可以消除這種約定差異。
不是至多可數的集合稱為不可數 。
對可數無限集合來說,一個列舉是序列 x 0 , x 1 , x 2 , … x_0,x_1,x_2,\ldots x 0 , x 1 , x 2 , … ,其中每個元素恰
好出現一次。「恰好一次」同時包含列舉的滿射性與索引映射的單射性。僅僅寫
出一條無限序列還不夠;必須說明為甚麼沒有遺漏,也沒有重複。
可數集合的明確列舉
整數
設 N = { 0 , 1 , 2 , … } N=\{0,1,2,\ldots\} N = { 0 , 1 , 2 , … } ,定義
e ( 0 ) = 0 , e ( 2 k − 1 ) = k , e ( 2 k ) = − k ( k ≥ 1 ) e(0)=0,\qquad e(2k-1)=k,\qquad e(2k)=-k\quad(k\ge1) e ( 0 ) = 0 , e ( 2 k − 1 ) = k , e ( 2 k ) = − k ( k ≥ 1 )
這給出序列 0 , 1 , − 1 , 2 , − 2 , 3 , − 3 , … 0,1,-1,2,-2,3,-3,\ldots 0 , 1 , − 1 , 2 , − 2 , 3 , − 3 , … 。
證明。 每個整數或者是 0 0 0 ,或者是正整數 k k k ,或者是 k ≥ 1 k\ge1 k ≥ 1 時的負
整數 − k -k − k 。它們分別出現在索引 0 0 0 、2 k − 1 2k-1 2 k − 1 、2 k 2k 2 k 處,因此 e e e 是滿射。三
種情形的值互不相同,而在正數或負數情形中,顯示的索引又唯一確定 k k k ,所
以 e e e 是單射。因此 e e e 是雙射。若 N N N 從 1 1 1 開始編號,只需把索引整體平
移一個單位;基數結論不變。
這個例子體現無限集合的基本驚訝之處:把所有負整數加入 N N N 並沒有產生更大
的基數。比較的是是否存在雙射,而不是一個集合是否包含另一個集合。
有理數
定理
有理數是可數的 有理數集合 Q Q Q 至多可數,事實上是可數無限的。
每個正有理數都有唯一的最簡表示 p / q p/q p / q ,其中 p , q ∈ { 1 , 2 , 3 , … } p,q\in\{1,2,3,\ldots\} p , q ∈ { 1 , 2 , 3 , … } 且
gcd ( p , q ) = 1 \gcd(p,q)=1 g cd( p , q ) = 1 。把 p / q p/q p / q 放在第 p p p 行、第 q q q 列,然後沿有限對角線
p + q = 2 , 3 , 4 , … p+q=2,3,4,\ldots p + q = 2 , 3 , 4 , … 掃描。每條對角線內按分子遞增掃描(固定任何一種順序
都可以),只保留互素的數對。開頭可以是
1 , 1 2 , 2 , 1 3 , 3 , 1 4 , 2 3 , 3 2 , 4 , … . 1,\ \frac12,\ 2,\ \frac13,\ 3,\ \frac14,\ \frac23,\ \frac32,\ 4,\ldots. 1 , 2 1 , 2 , 3 1 , 3 , 4 1 , 3 2 , 2 3 , 4 , … .
例題
為甚麼有理數的對角掃描有效 例如 7 / 5 7/5 7/5 已經是最簡形式,位於對角線 p + q = 12 p+q=12 p + q = 12 。在第 12 條對角線之前
只有有限條對角線,而第 12 條也只有有限個數對,所以 7 / 5 7/5 7/5 會在有限位置
被掃到。另一方面,只保留互素數對意味着兩個被記錄的數對不可能表示同一個
正有理數:最簡表示的唯一性迫使 ( p , q ) (p,q) ( p , q ) 相同。因此,這個掃描對 Q + Q_+ Q + 既是
滿的,也是單的。
這個論證同時證明了兩個方向。每個正有理數都有最簡數對,所以沒有遺漏;最
簡數對唯一,所以沒有重複。若所得列舉為 q 1 , q 2 , q 3 , … q_1,q_2,q_3,\ldots q 1 , q 2 , q 3 , … ,則
0 , q 1 , − q 1 , q 2 , − q 2 , q 3 , − q 3 , … 0,q_1,-q_1,q_2,-q_2,q_3,-q_3,\ldots 0 , q 1 , − q 1 , q 2 , − q 2 , q 3 , − q 3 , …
列出每個有理數恰好一次。零出現一次,每個非零有理數都有唯一的符號和唯一
的正絕對值。因此 Q Q Q 可數。
它不是有限集:包含映射 n ↦ n n\mapsto n n ↦ n 從 N N N 到 Q Q Q 是單射,所以 Q Q Q 包含無
限多個互不相同的整數。
圖示。對角掃描把二維格點變成一條序列;最簡形式條件消除了同一個有理數
的不同表示。
稠密性是另一個性質。有理數與實線的每個非空開區間相交,但對角線程序仍然
能把它們放入一條序列。稠密不等於不可數。
可數集合的乘積
網格論證也給出兩個 N N N 的明確配對。對 a , b ∈ N a,b\in N a , b ∈ N ,令
π ( a , b ) = ( a + b ) ( a + b + 1 ) 2 + b \pi(a,b)=\frac{(a+b)(a+b+1)}2+b π ( a , b ) = 2 ( a + b ) ( a + b + 1 ) + b
滿足固定 a + b = s a+b=s a + b = s 的數對形成有限對角線;三角數 s ( s + 1 ) / 2 s(s+1)/2 s ( s + 1 ) /2 正好跳過此前
的對角線。因此 π \pi π 每個數對恰好列出一次。更形式地,從
n = π ( a , b ) n=\pi(a,b) n = π ( a , b ) 可以恢復唯一的對角線 s s s ,使
s ( s + 1 ) / 2 ≤ n < ( s + 1 ) ( s + 2 ) / 2 s(s+1)/2\le n\lt(s+1)(s+2)/2 s ( s + 1 ) /2 ≤ n < ( s + 1 ) ( s + 2 ) /2 ,再得到
b = n − s ( s + 1 ) / 2 b=n-s(s+1)/2 b = n − s ( s + 1 ) /2 與 a = s − b a=s-b a = s − b 。所以 π : N × N → N \pi:N\times N\to N π : N × N → N 是雙射。
定理
可數三元組仍然可數 ∣ N × N × N ∣ = ∣ N ∣ |N\times N\times N|=|N| ∣ N × N × N ∣ = ∣ N ∣ 。
證明。 定義
Φ ( a , b , c ) = π ( π ( a , b ) , c ) \Phi(a,b,c)=\pi(\pi(a,b),c) Φ ( a , b , c ) = π ( π ( a , b ) , c )
兩次使用的 π \pi π 都是雙射,所以它們的合成是從 N 3 N^3 N 3 到 N N N 的雙射。逆映
射先恢復 ( π ( a , b ) , c ) (\pi(a,b),c) ( π ( a , b ) , c ) ,再恢復 ( a , b ) (a,b) ( a , b ) 。這就是「可數乘可數乘可數」仍然
可數的具體含義:有限維網格可以用一串有限對角線掃描。若某個乘積因子為空,
乘積就是空集,因而有限;上面的雙射針對的是三個 N N N 的乘積。
同一個配對也能處理有限個帶標籤的可數集合。例如用
( n , i ) ↦ π ( n , i ) (n,i)\mapsto\pi(n,i) ( n , i ) ↦ π ( n , i ) 把 ( n , 0 ) (n,0) ( n , 0 ) 與 ( n , 1 ) (n,1) ( n , 1 ) 映入 N N N 。這個映射是單射,所
以兩個 N N N 的副本可以存放在一個 N N N 中;在合適的座標上使用配對映射的逆,
便能恢復標籤與原來的數字。這說明無限列舉可以吸收有限的額外標記,但並不
表示任意擴張都與原集合等大:仍然必須證明具體映射存在。
更一般地,基數比較可以沿映射傳遞。若 X → Y X\to Y X → Y 與 Y → Z Y\to Z Y → Z 是單射,合成便
給出 ∣ X ∣ ≤ ∣ Z ∣ |X|\le|Z| ∣ X ∣ ≤ ∣ Z ∣ ;若兩個映射都是雙射,合成也是雙射。這兩個簡單規則正是本
節整數、有理數與三元組列舉背後的映射記賬。
基數不等式
定義
基數不等式 對集合 X X X 、Y Y Y ,若存在單射 X → Y X\to Y X → Y ,就寫
∣ X ∣ ≤ ∣ Y ∣ |X|\le |Y| ∣ X ∣ ≤ ∣ Y ∣ 若 ∣ X ∣ ≤ ∣ Y ∣ |X|\le|Y| ∣ X ∣ ≤ ∣ Y ∣ 且 ∣ X ∣ ≠ ∣ Y ∣ |X|\ne|Y| ∣ X ∣ = ∣ Y ∣ ,就寫 ∣ X ∣ < ∣ Y ∣ |X|\lt|Y| ∣ X ∣ < ∣ Y ∣ 。
箭頭方向不可忽略:從 X X X 到 Y Y Y 的單射說明 Y Y Y 有足夠多互不相同的位置存放
X X X 的每個元素,所以定義域是「不更大」的一方。包含映射
N → Z N\to Z N → Z 、n ↦ n n\mapsto n n ↦ n 證明 ∣ N ∣ ≤ ∣ Z ∣ |N|\le|Z| ∣ N ∣ ≤ ∣ Z ∣ ,但單憑它不能證明相等。整數的列
舉給出反向比較,而前面的明確雙射直接給出相等。
例題
陪域有未使用元素的有限比較 定義 r : { 1 , 2 , 3 } → { a , b , c , d } r:\{1,2,3\}\to\{a,b,c,d\} r : { 1 , 2 , 3 } → { a , b , c , d } 為
r ( 1 ) = b r(1)=b r ( 1 ) = b 、r ( 2 ) = d r(2)=d r ( 2 ) = d 、r ( 3 ) = a r(3)=a r ( 3 ) = a 。它是單射,所以
∣ { 1 , 2 , 3 } ∣ ≤ ∣ { a , b , c , d } ∣ |\{1,2,3\}|\le|\{a,b,c,d\}| ∣ { 1 , 2 , 3 } ∣ ≤ ∣ { a , b , c , d } ∣ 。它不是滿射,因為 c c c 沒有被使用,這正
是嚴格不等式可能出現的原因。
定理
基數不等式具有偏序結構 基數上的關係 ≤ \le ≤ 具有自反性、傳遞性和反對稱性。因此 < \lt < 具有非自反性
和傳遞性。
證明。 恆等映射 i d X : X → X id_X:X\to X i d X : X → X 是單射,所以有自反性。若
f : X → Y f:X\to Y f : X → Y 、g : Y → Z g:Y\to Z g : Y → Z 都是單射,則 g ∘ f g\circ f g ∘ f 也是單射:合成後的輸出相等
先給出 f f f 的輸出相等,再給出輸入相等,所以有傳遞性。反對稱性正是下面的
Cantor-Bernstein 定理。最後,因為 ∣ X ∣ = ∣ X ∣ |X|=|X| ∣ X ∣ = ∣ X ∣ ,不可能有 ∣ X ∣ < ∣ X ∣ |X|\lt|X| ∣ X ∣ < ∣ X ∣ ;結合 ≤ \le ≤
的傳遞性即可得到嚴格不等式的傳遞性。
不存在一個以所有集合為元素的集合。假設有這樣的全集,就可以構造
Russell 類型的自指成員關係而得到矛盾。因此,這裏的 ≤ \le ≤ 不是定義在某個
以「所有集合的集合」為定義域的全局關係;偏序性質只針對我們選定、正在比較
的一族集合,或由它們表示的那一族基數。這個限定只是基礎層面的記賬,不會
改變上面的映射或證明。
滿射 X → Y X\to Y X → Y 直觀上表示 Y Y Y 不比 X X X 大,但要把它轉成 Y → X Y\to X Y → X 的單射,
就要為每個 y ∈ Y y\in Y y ∈ Y 選擇一個原像。下一篇筆記會討論這個選擇問題;本節直
接使用單射與雙射,不額外假設選擇函數。
Cantor-Bernstein:把兩個單射拼起來
定理
Cantor-Bernstein 定理 若 f : X → Y f:X\to Y f : X → Y 與 g : Y → X g:Y\to X g : Y → X 都是單射,則 ∣ X ∣ = ∣ Y ∣ |X|=|Y| ∣ X ∣ = ∣ Y ∣ 。
這個定理即使兩個單射都不是滿射,也能構造雙射。令
A 0 = X , B 0 = g ( Y ) , A_0=X,\qquad B_0=g(Y), A 0 = X , B 0 = g ( Y ) ,
並遞歸定義
A n + 1 = g ( f ( A n ) ) , B n + 1 = g ( f ( B n ) ) . A_{n+1}=g(f(A_n)),\qquad B_{n+1}=g(f(B_n)). A n + 1 = g ( f ( A n )) , B n + 1 = g ( f ( B n )) .
由於 g ( Y ) ⊆ X g(Y)\subseteq X g ( Y ) ⊆ X ,這些集合滿足
A 0 ⊇ B 0 ⊇ A 1 ⊇ B 1 ⊇ A 2 ⊇ B 2 ⊇ ⋯ A_0\supseteq B_0\supseteq A_1\supseteq B_1\supseteq A_2\supseteq B_2\supseteq\cdots A 0 ⊇ B 0 ⊇ A 1 ⊇ B 1 ⊇ A 2 ⊇ B 2 ⊇ ⋯
這些包含關係可以歸納得到:先有 A 1 ⊆ B 0 A_1\subseteq B_0 A 1 ⊆ B 0 ,再有
B n + 1 ⊆ A n + 1 B_{n+1}\subseteq A_{n+1} B n + 1 ⊆ A n + 1 ;而前一步的 A n ⊆ B n − 1 A_n\subseteq B_{n-1} A n ⊆ B n − 1 又給出
A n + 1 ⊆ B n A_{n+1}\subseteq B_n A n + 1 ⊆ B n 。若 X X X 或 Y Y Y 為空,兩個單射的存在會迫使兩個集合
都為空,唯一的空映射就是所需雙射;下面的構造也涵蓋這個情形。
層 A n ∖ B n A_n\setminus B_n A n ∖ B n 是使用 f f f 的部分;其餘點位於 g ( Y ) g(Y) g ( Y ) 中,在那裏使用
g g g 在像集上的逆。
證明。 首先 g ∘ f : X → X g\circ f:X\to X g ∘ f : X → X 是單射。對每個 n n n ,它把
A n ∖ B n A_n\setminus B_n A n ∖ B n 雙射到 A n + 1 ∖ B n + 1 A_{n+1}\setminus B_{n+1} A n + 1 ∖ B n + 1 。單射性給出不重複性。
若 z ∈ A n + 1 ∖ B n + 1 z\in A_{n+1}\setminus B_{n+1} z ∈ A n + 1 ∖ B n + 1 ,可寫成 z = g ( f ( x ) ) z=g(f(x)) z = g ( f ( x )) 且 x ∈ A n x\in A_n x ∈ A n ;若
x ∈ B n x\in B_n x ∈ B n ,則 z ∈ g ( f ( B n ) ) = B n + 1 z\in g(f(B_n))=B_{n+1} z ∈ g ( f ( B n )) = B n + 1 ,矛盾。因此
x ∈ A n ∖ B n x\in A_n\setminus B_n x ∈ A n ∖ B n ,從而得到滿射性。
定義 h : X → Y h:X\to Y h : X → Y :
h ( x ) = { f ( x ) , x ∈ A n ∖ B n 對某個 n , g − 1 ( x ) , x ∉ A n ∖ B n 對所有 n h(x)=
\begin{cases}
f(x),&x\in A_n\setminus B_n\text{ 對某個 }n,\\
g^{-1}(x),&x\notin A_n\setminus B_n\text{ 對所有 }n
\end{cases} h ( x ) = { f ( x ) , g − 1 ( x ) , x ∈ A n ∖ B n 對某個 n , x ∈ / A n ∖ B n 對所有 n
這裏 g − 1 g^{-1} g − 1 指雙射 g : Y → g ( Y ) g:Y\to g(Y) g : Y → g ( Y ) 的逆,而不是整個 X X X 上的逆。第二種情
形確實有定義:不在任何層中的點不可能在零層
A 0 ∖ B 0 = X ∖ g ( Y ) A_0\setminus B_0=X\setminus g(Y) A 0 ∖ B 0 = X ∖ g ( Y ) 中,所以它屬於 g ( Y ) g(Y) g ( Y ) 。層彼此不交,因
此 h h h 定義良好。
證明單射性。若 h ( x 1 ) = h ( x 2 ) h(x_1)=h(x_2) h ( x 1 ) = h ( x 2 ) ,且兩點都在層中,則由 f f f 單射得
x 1 = x 2 x_1=x_2 x 1 = x 2 ;若兩點都在第二種情形,則由 g − 1 g^{-1} g − 1 單射得相等。若情形混合,
不妨設 x 1 ∈ A n ∖ B n x_1\in A_n\setminus B_n x 1 ∈ A n ∖ B n ,且 h ( x 2 ) = g − 1 ( x 2 ) h(x_2)=g^{-1}(x_2) h ( x 2 ) = g − 1 ( x 2 ) 。等式給出
x 2 = g ( f ( x 1 ) ) x_2=g(f(x_1)) x 2 = g ( f ( x 1 )) ,由層之間的雙射性可知
x 2 ∈ A n + 1 ∖ B n + 1 x_2\in A_{n+1}\setminus B_{n+1} x 2 ∈ A n + 1 ∖ B n + 1 ,這與第二種情形矛盾。
證明滿射性。任取 y ∈ Y y\in Y y ∈ Y ,令 x = g ( y ) ∈ X x=g(y)\in X x = g ( y ) ∈ X 。若 x x x 不在任何層中,則
h ( x ) = g − 1 ( x ) = y h(x)=g^{-1}(x)=y h ( x ) = g − 1 ( x ) = y 。否則 x ∈ A n ∖ B n x\in A_n\setminus B_n x ∈ A n ∖ B n 。它不可能在零層,因為
零層是 X ∖ g ( Y ) X\setminus g(Y) X ∖ g ( Y ) 而 x ∈ g ( Y ) x\in g(Y) x ∈ g ( Y ) ,所以 n ≥ 1 n\ge1 n ≥ 1 。層之間的雙射性給出
x ′ ∈ A n − 1 ∖ B n − 1 x'\in A_{n-1}\setminus B_{n-1} x ′ ∈ A n − 1 ∖ B n − 1 ,滿足 g ( f ( x ′ ) ) = x = g ( y ) g(f(x'))=x=g(y) g ( f ( x ′ )) = x = g ( y ) 。由 g g g 單射得
f ( x ′ ) = y f(x')=y f ( x ′ ) = y ,所以 h ( x ′ ) = y h(x')=y h ( x ′ ) = y 。故 h h h 是滿射,也是雙射,∣ X ∣ = ∣ Y ∣ |X|=|Y| ∣ X ∣ = ∣ Y ∣ 。整個構造
只使用給定的 f f f 與 g g g ,沒有使用選擇函數。
為甚麼粗分層會遺漏元素
單憑集合 A n A_n A n 不能記錄在哪裏可以使用 g g g 的逆。
令 A = ⋂ n ≥ 0 A n A=\bigcap_{n\ge0}A_n A = ⋂ n ≥ 0 A n 。第一個簡化構造在每個差集
A n ∖ A n + 1 A_n\setminus A_{n+1} A n ∖ A n + 1 以及 A A A 上都使用 f f f 。這些部分窮盡 X X X ,
所以這個構造其實就是
h 1 ( x ) = f ( x ) ( x ∈ X ) . h_1(x)=f(x)\qquad(x\in X). h 1 ( x ) = f ( x ) ( x ∈ X ) .
第二個構造為
h 2 ( x ) = { f ( x ) , x ∈ A n ∖ A n + 1 對某個 n , g − 1 ( x ) , x ∈ A . h_2(x)=\begin{cases}
f(x),&x\in A_n\setminus A_{n+1}\text{ 對某個 }n,\\
g^{-1}(x),&x\in A.
\end{cases} h 2 ( x ) = { f ( x ) , g − 1 ( x ) , x ∈ A n ∖ A n + 1 對某個 n , x ∈ A .
由於 A ⊆ A 1 ⊆ g ( Y ) A\subseteq A_1\subseteq g(Y) A ⊆ A 1 ⊆ g ( Y ) ,逆映射這一分支有定義,
但定義良好還不足以保證雙射。取 X = Y = N X=Y=N X = Y = N 、f ( n ) = n + 1 f(n)=n+1 f ( n ) = n + 1 、g ( n ) = n g(n)=n g ( n ) = n 。
此時 A n = { n , n + 1 , … } A_n=\{n,n+1,\ldots\} A n = { n , n + 1 , … } 且 A = ∅ A=\varnothing A = ∅ ,兩個構造都給出
h 1 ( n ) = h 2 ( n ) = n + 1 h_1(n)=h_2(n)=n+1 h 1 ( n ) = h 2 ( n ) = n + 1 ,從而遺漏 0 0 0 。已證明的構造使用 B n B_n B n 分層,
保留了這兩個簡化方案丟失的資訊:逆映射分支在哪裏可用,以及兩個分支
怎樣避免輸出碰撞。
常見錯誤與細節
常見錯誤
一個單射只給出一個方向的不等式 單射 X → Y X\to Y X → Y 只證明 ∣ X ∣ ≤ ∣ Y ∣ |X|\le|Y| ∣ X ∣ ≤ ∣ Y ∣ ,不證明相等。相等需要雙射,或兩個方向的
單射再應用 Cantor-Bernstein 定理。
常見錯誤
滿射不等於單射 滿射容許多個輸入映到同一個輸出;單射則容許陪域中有元素未被擊中。請檢查正
確的量詞條件。
常見錯誤
最簡形式是 Q 證明的一部分 若沒有互素條件,1 / 1 1/1 1/1 、2 / 2 2/2 2/2 、3 / 3 3/3 3/3 會重複表示同一個有理數。網格雖然可數,
但所寫列舉也必須是單射。
思考檢查
哪一個方向的映射證明 ∣ X ∣ ≤ ∣ Y ∣ |X|\le|Y| ∣ X ∣ ≤ ∣ Y ∣ ?它必須保持甚麼?
解答 · 答案 單射 f : X → Y f:X\to Y f : X → Y 證明 ∣ X ∣ ≤ ∣ Y ∣ |X|\le|Y| ∣ X ∣ ≤ ∣ Y ∣ 。它保持不同性的意義是
f ( x 1 ) = f ( x 2 ) f(x_1)=f(x_2) f ( x 1 ) = f ( x 2 ) 必須推出 x 1 = x 2 x_1=x_2 x 1 = x 2 ;它不必擊中 Y Y Y 的每個元素。
解答 · 答案 每個正有理數都有唯一的最簡數對 ( p , q ) (p,q) ( p , q ) 。該數對位於有限對角線 p + q p+q p + q 上,
而掃描會到達每一條有限對角線。
思考檢查
Cantor-Bernstein 的定義為甚麼同時需要 B n B_n B n 與 A n A_n A n ?
解答 · 答案 B 0 = g ( Y ) B_0=g(Y) B 0 = g ( Y ) 保證不在任何層中的點屬於 g ( Y ) g(Y) g ( Y ) ,所以 g − 1 g^{-1} g − 1 有定義。
此外,g ∘ f g\circ f g ∘ f 把 A n ∖ B n A_n\setminus B_n A n ∖ B n 映滿
A n + 1 ∖ B n + 1 A_{n+1}\setminus B_{n+1} A n + 1 ∖ B n + 1 。因此,若兩個分支的輸出相同,逆映射分支的
點就必須落在某一層中,與它的分支條件矛盾。
練習
思考檢查
給出從 N N N 到 Z Z Z 的明確雙射,並證明它既是單射又是滿射。
解答 · 引導解答 使用 e ( 0 ) = 0 e(0)=0 e ( 0 ) = 0 、e ( 2 k − 1 ) = k e(2k-1)=k e ( 2 k − 1 ) = k 、e ( 2 k ) = − k e(2k)=-k e ( 2 k ) = − k (k ≥ 1 k\ge1 k ≥ 1 )。零、每個正整數
k k k 和每個負整數 − k -k − k 分別在指標 0 0 0 、2 k − 1 2k-1 2 k − 1 、2 k 2k 2 k 處出現,所以是滿射。
這三類值互不相交,而且每個公式都唯一確定 k k k ,所以也是單射。
思考檢查
用配對映射 π ( a , b ) = ( a + b ) ( a + b + 1 ) 2 + b \pi(a,b)=\frac{(a+b)(a+b+1)}2+b π ( a , b ) = 2 ( a + b ) ( a + b + 1 ) + b 直接證明 ∣ N × N × N ∣ = ∣ N ∣ |N\times N\times N|=|N| ∣ N × N × N ∣ = ∣ N ∣ 。
解答 · 引導解答 先證明 π \pi π 可逆:恢復唯一的對角線 s = a + b s=a+b s = a + b ,再恢復 a , b a,b a , b 。複合映射
Φ ( a , b , c ) = π ( π ( a , b ) , c ) \Phi(a,b,c)=\pi(\pi(a,b),c) Φ ( a , b , c ) = π ( π ( a , b ) , c ) 是兩個雙射的合成,所以是從三元組乘積到
N N N 的雙射。
思考檢查
Cantor-Bernstein 證明中,為甚麼第二種情形的 g − 1 ( x ) g^{-1}(x) g − 1 ( x ) 有定義?
解答 · 引導解答 零層是 X ∖ g ( Y ) X\setminus g(Y) X ∖ g ( Y ) 。不在任何層中的點不在這個集合中,所以它屬於
g ( Y ) g(Y) g ( Y ) ,而 g : Y → g ( Y ) g:Y\to g(Y) g : Y → g ( Y ) 的逆在那裏有定義。
相關筆記
可先閱讀2.2 函數與關係 ,
了解像集、原像、單射、滿射與逆函數;然後繼續閱讀
6.2 Cantor 定理、連續統與選擇公理 。