Munosabatlar
Download 218.48 Kb.
|
5 амалий иш Noravshan munosabatlarda mantiqiy amallar
- Bu sahifa navigatsiya:
- ( y 2 , z 2 )) min( 0.7, 0.5) 0.5;
- Masalan
NMning proyeksiyalari. R ning birinchi proyeksiyasi quyidagi MFsini aniqlaydi:
ߤ(ଵ)(ݔ) = ߤ (ݔ, ݕ). ோ y ோ R ning ikkinchi proyeksiyasi esa quyidagi MFsini aniqlaydi: ߤ(ଵ)(ݔ) = ߤ (ݔ, ݕ). ோ y ோ Birinchi proyeksiyalarning ikkinchi proyeksiyasini (yoki teskarisini) NMning global proyeksiyasi deb ataymiz va h(R) bilan belgilaymiz: ℎ(ܴ) = ߤ (ݔ, ݕ) = ߤ (ݔ, ݕ) ோ ோ x y y x Misol. R matritsani beramiz va NMning birinchi, ikkinchi va global proyeksiyalarini hisoblaymiz (11.11-rasm).
11.11-rasm. NMning proyeksiyalarini hisoblash. Noravshan munosabatning merosi. NMning R merosi deb- MFsi musbat bo’lan odatdagi (x, y) juftlilklar to’plamiga aytiladi: ܵ(ܴ) = {(ݔ, ݕ)|ߤோ(ݔ, ݕ) > 0} Bundan keyin birlashma, kesishma, algebraik ko’paytma, yig’indi, to’ldiruvchi, ikkita munosabatning dizyunktiv yig’indisi va NMga yaqin odatdagi munosabatni qarash mumkin [10]. Ikkita NMning kompozitsiyasi. X×Y dagi R1 va Y×Z dagi R2 NMlarning kompozitsiya amali X×Z da NMni aniqlashga imkon beradi. Max-min kompozitsiya. Aytaylik R1⊂X×Y va R2⊂Y×Z bo’lsin. R1 va R2 munosabatlarning “max-min” - kompozitsiyasi R1○R2 shaklda belgilanadi va quyidagi ifoda bilan aniqlanadi: R1oR2 (x, z) [ R y 1 (x, y) R 2 ( y, z)] max[min( (x, y), R R 1 2 ( y, z))]. Bu erda ݔ ∈ ܺ, ݕ ∈ ܻ, ݖ ∈ ܼ. Misol. Aytaylik (x, y), R R 1 ( y, z) 2 MFlari chegaralangan ݔ ∈ ܺ, ݕ ∈ ܻ, ݖ ∈ ܼ UTda R1 va R2 jadvallar ko’rinishda berilgan bo’lsin. R1 va R2 munosabatlarning R1○R2 “max-min” – kompozitsiyasini aniqlaymiz (11.12-rasm).
11.12-rasm. Max-min kompozitsiyani hisoblashga misol. 11.12-rasmdagi R1 va R2 munosabatlarning matritsalar bilаn berilgan qiymatlaridan foydalanib R1○R2 kompozitsiya quyidagicha hisoblanadi: min(R (x1 , y1 ), R ( y1 , z1)) min(0.3, 0.9) 0.3; 1 2 min( R (x1 , y2 ), R ( y2 , z1 )) min( 0.5, 0.3) 0.3; 1 2 min( R (x1 , y3 ), R ( y3 , z1 )) min( 1, 0.6) 0.6; 1 2 min( R (x1 , y4 ), R ( y4 , z1 )) min( 0, 0.4) 0; 1 2 max[min(R (xi , yi ),R ( yi , zi ))] max(0.3, 0.3, 0.6, 0) 0.6. yi 1 2 min( R (x1 , y1 ), R ( y1 , z 2 )) min( 0.3, 0.4) 0.3; 1 2 min( R (x1 , y2 ), R ( y2 , z 2 )) min( 0.5, 0.5) 0.5; 1 2 1 2 min( R (x1 , y3 ), R ( y3 , z 2 )) min(1, 1) 1; min( R (x1 , y4 ), R ( y4 , z 2 )) min( 0, 0) 0; 1 2 max[min(R (xi , yi ),R ( yi , zi ))] max(0.3, 0.5, 1, 0) 1. yi 1 2 min( R (x1 , y1 ), R ( y1 , z3 )) min( 0.3, 0) 0; 1 2 min( R (x1 , y2 ), R ( y2 , z3 )) min( 0.5, 1) 0.5; 1 2 min( R (x1 , y3 ), R ( y3 , z3 )) min(1, 0) 0; 1 2 min( R (x1 , y4 ), R ( y4 , z3 )) min( 0, 1) 0; 1 2 max[min(R (xi , yi ),R ( yi , zi ))] max(0, 0.5, 0, 0) 0.5. yi 1 2 min( R (x1 , y1 ), R ( y1 , z 4 )) min( 0.3, 1) 0.3; 1 2 min( R (x1 , y2 ), R ( y2 , z 4 )) min( 0.5, 0.4) 0.4; 1 2 min( R (x1 , y3 ), R ( y3 , z 4 )) min( 1, 0.3) 0.3; 1 2 min( R (x1 , y4 ), R ( y4 , z 4 )) min( 0, 0.7) 0; 1 2 max[min(R (xi , yi ),R ( yi , zi ))] max(0.3, 0.4, 0.3, 0) 0.4. yi 1 2 min( R (x2 , y1 ), R ( y1 , z1 )) min( 0.6, 0.9) 0.6; 1 2 min( R (x2 , y2 ), R ( y2 , z1 )) min( 0.7, 0.3) 0.3; 1 2 min( R (x2 , y3 ), R ( y3 , z1 )) min( 0, 0.6) 0; 1 2 min( R (x2 , y4 ), R ( y4 , z1 )) min( 0.2, 0.4) 0.2; 1 2 max[min(R (xi , yi ),R ( yi , zi ))] max(0.6, 0.3, 0, 0.2) 0.6. yi 1 2 1 2 min( R (x2 , y1 ), R min( R (x2 , y2 ), R ( y1 , z 2 )) min( 0.6, 0.4) 0.4; ( y2 , z 2 )) min( 0.7, 0.5) 0.5;1 2 min( R (x2 , y3 ), R ( y3 , z 2 )) min( 0, 1) 0; 1 2 R 2 4 R 4 2 min( (x , y ), ( y , z )) min( 0.2, 0) 0; 1 2 max[min(R (xi , yi ), R ( yi , z i ))] max(0.4, 0.5, 0, 0) 05. yi 1 2 min(R (x2 , y1 ), R ( y1 , z3 )) min(0.6, 0) 0; 1 2 min(R (x2 , y2 ), R ( y2 , z3 )) min(0.7,1) 0.7; 1 2 min(R (x2 , y3 ), R ( y3 , z3 )) min(0, 0) 0; 1 2 min(R (x2 , y4 ), R ( y4 , z3 )) min(0.2,1) 0.2; 1 2 max[min(R (xi , yi ), R ( yi , z i ))] max(0, 0.7, 0, 0.2) 0.7. yi 1 2 min(R (x2 , y1 ), R ( y1 , z 4 )) min(0.6,1) 0.6; 1 2 min(R (x2 , y2 ), R ( y2 , z 4 )) min(0.7, 0.4) 0.4; 1 2 min(R (x2 , y3 ), R ( y3 , z 4 )) min(0, 0.3) 0; 1 2 min(R (x2 , y4 ), R ( y4 , z 4 )) min(0.2, 0.7) 0.2; 1 2 max[min(R (xi , yi ), R ( yi , z i ))] max(0.6, 0.4, 0, 0.2) 0.6. yi 1 2 min(R (x3 , y1 ), R ( y1 , z1)) min(0.8, 0.9) 0.8; 1 2 min(R (x3 , y2 ), R ( y2 , z1)) min(0, 0.3) 0; 1 2 min(R (x3 , y3 ), R ( y3 , z1)) min(1, 0.6) 0.6; 1 2 min(R (x3 , y4 ), R ( y4 , z1)) min(0.1, 0.4) 0.1; 1 2 max[min(R (xi , yi ), R ( yi , z i ))] max(0.8, 0, 0.6, 0.1) 0.8. yi 1 2 min(R (x3 , y1 ), R ( y1 , z 2 )) min(0.8, 0.4) 0.4; 1 2 min(R (x3 , y2 ), R ( y2 , z 2 )) min(0, 0.5) 0; 1 2 min(R (x3 , y3 ), R ( y3 , z 2 )) min(1,1) 1; 1 2 min(R (x3 , y4 ), R ( y4 , z 2 )) min(0.1, 0) 0; 1 2 max[min(R (xi , yi ), R ( yi , z i ))] max(0.4, 0, 1, 0) 0.4. yi 1 2 min(R (x3 , y1 ), R ( y1 , z3 )) min(0.8, 0) 0; 1 2 min(R (x3 , y2 ), R ( y2 , z3 )) min(0,1) 0; 1 2 min(R (x3 , y3 ), R ( y3 , z3 )) min(1, 0) 0; 1 2 min(R (x3 , y4 ), R ( y4 , z3 )) min(0.1,1) 0.1; 1 2 max[min(R (xi , yi ), R ( yi , z i ))] max(0, 0, 0, 0.1) 1. yi 1 2 min(R (x3 , y1 ), R ( y1 , z 4 )) min(0.8,1) 0.8; 1 2 min(R (x3 , y2 ), R ( y2 , z 4 )) min(0, 0.4) 0; 1 2 min(R (x3 , y3 ), R ( y3 , z 4 )) min(1, 0.3) 0.3; 1 2 min(R (x3 , y4 ), R ( y4 , z 4 )) min(0.1, 0.7) 0.1; 1 2 max[min(R (xi , yi ), R ( yi , z i ))] max(0.8, 0, 0.3, 0.1) 0.8. yi 1 2 Natijalar 11.12 rasmdagi ܴଵబܴଶ jadvalda keltirilgan. (Max-*)-kompozitsiya [1, 9]. Oldingi misolda ∧ amalini ixtiyoriy boshqa amal bilan almashtirish mumkin. Bunda ∧ amali uchun assotsiativlik va har bir argument uchun kamaymaslik monotonligi shartlarining bajarilishi boshqa amallar uchun bajarilishi kerak. U holda quyidagicha yozish mumkin: Endi turli kompozitsiyalarni ifodalash mumkin. Masalan:(max-*) - kompozitsiya, bu erda * ko’paytma bo’lib, formula quyidagi ko’rinishni oladi: min(∧) amalini o’rta arifmetikga almashtirish mumkin. U holda formula quyidagi ko’rinishni oladi: (max-*) – kompozitsiya variantini tanlash masalaning xususiytiga qarab belgilanadi. Noravshan binar munosabatlarning ba’zi bir tiplarini keltiramiz [1, 9]. Tranzitivki va refleksivli noravshan binar munosabat- oldindan tartiblangan NM deyiladi. Oldindan tartiblangan noravshan antisimmetrikli munosabat-tartiblangan NM deyiladi. Tranzitivli, refleksivli va simmetrikli noravshan binar munosabat- o’xshashlik munosabati deyiladi. Antirefleksiflik, simmetriklik va (min-max) – tranzitivlik xossalariga ega bo’lgan noravshan binar munosabat -farqlovchi munosabat deyiladi. Download 218.48 Kb. Do'stlaringiz bilan baham: |
Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©fayllar.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling
ma'muriyatiga murojaat qiling