第 6 章改变了我们提问的方式。前面的章节发展数系及其运算;现在我们问一
个集合有多大,即使它没有最后一个元素可以数。答案通过函数表达:双射精确
配对两个集合,单射则把一个集合无碰撞地记录在另一个集合中。这样,关于无
限大小的说法也能变得精确。
用来比较集合的函数
设 f : X → Y f:X\to Y f : X → Y 为函数。它的像集为
f ( X ) = { f ( x ) ∣ x ∈ X } ⊆ Y , f(X)=\{f(x)\mid x\in X\}\subseteq Y, f ( X ) = { f ( x ) ∣ x ∈ X } ⊆ Y ,
对 B ⊆ Y B\subseteq Y B ⊆ Y 的原像为
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 } .
记号 f − 1 ( y ) f^{-1}(y) f − 1 ( y ) 可以表示单点集 { y } \{y\} { y } 的原像;它不表示逆函数一定存在。
只有双射才有逆函数。
定义
单射、满射与双射 函数 f : X → Y f:X\to Y f : X → Y 称为单射 ,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 中每个元素至多有一个原像。它称为满射 ,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 , 等价地说 f ( X ) = Y f(X)=Y f ( X ) = Y ;陪域中的每个元素都被击中。如果同时是单射与满射,就
称为双射 。
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 ,是单射而不是满射,因为 0 0 0 没有
被击中。若把陪域改成 N ∖ { 0 } N\setminus\{0\} N ∖ { 0 } ,同一个规则就成为双射。因此,关于
基数的命题必须同时写清定义域与陪域。
例题
检查三种性质 考虑 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 . 它不是单射,因为 u ( 0 ) = u ( 2 ) u(0)=u(2) u ( 0 ) = u ( 2 ) 但 0 ≠ 2 0\ne2 0 = 2 ;它也不是满射,因为 b b b 与 d d d
不是输出。这个小例子把两个条件分开:单射关注输出是否重复,满射关注陪域
元素是否遗漏。
相同基数与可数性
定义
相同基数 若存在双射 f : X → Y f:X\to Y f : X → Y ,就称集合 X X X 与 Y Y Y 有相同基数 ,并写成
∣ X ∣ = ∣ Y ∣ . |X|=|Y|. ∣ X ∣ = ∣ Y ∣.
被配对的元素不必具有相同性质。把数与有序对配对,与把两列数字配对一样合
法。对有限集合,这个定义与普通数数一致。
概念视角 结构
把基数理解为数数与配对 对于有限集合,大小很容易让人联想到清点:把元素一个个数出来。对于任意集合,定义则把这种清点改成配对检验:能否把 X X X 的每个元素与 Y Y Y 的恰好一个元素配对,并且反向也能做到?这就是为什么 N N N 与偶数自然数 2 N = { 0 , 2 , 4 , … } 2N=\{0,2,4,\ldots\} 2 N = { 0 , 2 , 4 , … } 通过 n ↦ 2 n n\mapsto 2n n ↦ 2 n 具有相同基数,尽管 2 N 2N 2 N 是 N N N 的真子集。双射记录了相同的大小;真包含本身并不意味着基数严格更小。
定义
有限集合 若某个 n ∈ N n\in N n ∈ N 满足 ∣ X ∣ = ∣ n ∣ |X|=|n| ∣ X ∣ = ∣ n ∣ ,其中我们把 n n n 表示为有限标签集
n = { 0 , … , n − 1 } n=\{0,\ldots,n-1\} n = { 0 , … , n − 1 } ;当 n = 0 n=0 n = 0 时,这表示 n = ∅ n=\varnothing n = ∅ ,就称 X X X 为有限集合 ,并写 ∣ X ∣ = n |X|=n ∣ X ∣ = n 。空集也是有限的,且 ∣ ∅ ∣ = 0 |\varnothing|=0 ∣ ∅ ∣ = 0 。
定义
可数与至多可数 在本课程中,如果 X X X 是有限集合,或者
∣ X ∣ = ∣ N ∣ , |X|=|N|, ∣ X ∣ = ∣ N ∣ , 就称 X X X 可数 。等价地,若 X X X 有限或可数无限,就称它至多可数 。有
些教材只把无限情形称为 countable,因此“至多可数”可以消除这种约定差异。
不是至多可数的集合称为不可数 。
对可数无限集合来说,一个列举是序列 x 0 , x 1 , x 2 , … x_0,x_1,x_2,\ldots x 0 , x 1 , x 2 , … ,其中每个元素恰
好出现一次。“恰好一次”同时包含列举的满射性与索引映射的单射性。仅仅写
出一条无限序列还不够;必须说明为什么没有遗漏,也没有重复。
可数集合的明确列举
整数
设 N = { 0 , 1 , 2 , … } N=\{0,1,2,\ldots\} N = { 0 , 1 , 2 , … } ,定义
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 ) .
这给出序列 0 , 1 , − 1 , 2 , − 2 , 3 , − 3 , … 0,1,-1,2,-2,3,-3,\ldots 0 , 1 , − 1 , 2 , − 2 , 3 , − 3 , … 。
证明。 每个整数或者是 0 0 0 ,或者是正整数 k k k ,或者是 k ≥ 1 k\ge1 k ≥ 1 时的负
整数 − k -k − k 。它们分别出现在索引 0 0 0 、2 k − 1 2k-1 2 k − 1 、2 k 2k 2 k 处,因此 e e e 是满射。三
种情形的值互不相同,而在正数或负数情形中,显示的索引又唯一确定 k k k ,所
以 e e e 是单射。因此 e e e 是双射。若 N N N 从 1 1 1 开始编号,只需把索引整体平
移一个单位;基数结论不变。
这个例子体现无限集合的基本惊讶之处:把所有负整数加入 N N N 并没有产生更大
的基数。比较的是是否存在双射,而不是一个集合是否包含另一个集合。
有理数
定理
有理数是可数的 有理数集合 Q Q Q 至多可数,事实上是可数无限的。
每个正有理数都有唯一的最简表示 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,然后沿有限对角线
p + q = 2 , 3 , 4 , … p+q=2,3,4,\ldots p + q = 2 , 3 , 4 , … 扫描。每条对角线内按分子递增扫描(固定任何一种顺序
都可以),只保留互素的数对。开头可以是
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 , … .
例题
为什么有理数的对角扫描有效 例如 7 / 5 7/5 7/5 已经是最简形式,位于对角线 p + q = 12 p+q=12 p + q = 12 。在第 12 条对角线之前
只有有限条对角线,而第 12 条也只有有限个数对,所以 7 / 5 7/5 7/5 会在有限位置
被扫到。另一方面,只保留互素数对意味着两个被记录的数对不可能表示同一个
正有理数:最简表示的唯一性迫使 ( p , q ) (p,q) ( p , q ) 相同。因此,这个扫描对 Q + Q_+ Q + 既是
满的,也是单的。
这个论证同时证明了两个方向。每个正有理数都有最简数对,所以没有遗漏;最
简数对唯一,所以没有重复。若所得列举为 q 1 , q 2 , q 3 , … q_1,q_2,q_3,\ldots q 1 , q 2 , q 3 , … ,则
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 , …
列出每个有理数恰好一次。零出现一次,每个非零有理数都有唯一的符号和唯一
的正绝对值。因此 Q Q Q 可数。
它不是有限集:包含映射 n ↦ n n\mapsto n n ↦ n 从 N N N 到 Q Q Q 是单射,所以 Q Q Q 包含无
限多个互不相同的整数。
图示。对角扫描把二维格点变成一条序列;最简形式条件消除了同一个有理数
的不同表示。
稠密性是另一个性质。有理数与实线的每个非空开区间相交,但对角线程序仍然
能把它们放入一条序列。稠密不等于不可数。
可数集合的乘积
网格论证也给出两个 N N N 的明确配对。对 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 .
满足固定 a + b = s a+b=s a + b = s 的数对形成有限对角线;三角数 s ( s + 1 ) / 2 s(s+1)/2 s ( s + 1 ) /2 正好跳过此前
的对角线。因此 π \pi π 每个数对恰好列出一次。更形式地,从
n = π ( a , b ) n=\pi(a,b) n = π ( a , b ) 可以恢复唯一的对角线 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 与 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 是双射。
定理
可数三元组仍然可数 ∣ N × N × N ∣ = ∣ N ∣ |N\times N\times N|=|N| ∣ N × N × N ∣ = ∣ N ∣ 。
证明。 定义
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 )
两次使用的 π \pi π 都是双射,所以它们的合成是从 N 3 N^3 N 3 到 N N N 的双射。逆映
射先恢复 ( π ( a , b ) , c ) (\pi(a,b),c) ( π ( a , b ) , c ) ,再恢复 ( a , b ) (a,b) ( a , b ) 。这就是“可数乘可数乘可数”仍然
可数的具体含义:有限维网格可以用一串有限对角线扫描。若某个乘积因子为空,
乘积就是空集,因而有限;上面的双射针对的是三个 N N N 的乘积。
同一个配对也能处理有限个带标签的可数集合。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 ) 与 ( n , 1 ) (n,1) ( n , 1 ) 映入 N N N 。这个映射是单射,所
以两个 N N N 的副本可以存放在一个 N N N 中;在合适的坐标上使用配对映射的逆,
便能恢复标签与原来的数字。这说明无限列举可以吸收有限的额外标记,但并不
表示任意扩张都与原集合等大:仍然必须证明具体映射存在。
更一般地,基数比较可以沿映射传递。若 X → Y X\to Y X → Y 与 Y → Z Y\to Z Y → Z 是单射,合成便
给出 ∣ X ∣ ≤ ∣ Z ∣ |X|\le|Z| ∣ X ∣ ≤ ∣ Z ∣ ;若两个映射都是双射,合成也是双射。这两个简单规则正是本
节整数、有理数与三元组列举背后的映射记账。
基数不等式
定义
基数不等式 对集合 X X X 、Y Y Y ,若存在单射 X → Y X\to Y X → Y ,就写
∣ X ∣ ≤ ∣ Y ∣ |X|\le |Y| ∣ X ∣ ≤ ∣ Y ∣ 若 ∣ X ∣ ≤ ∣ Y ∣ |X|\le|Y| ∣ X ∣ ≤ ∣ Y ∣ 且 ∣ X ∣ ≠ ∣ Y ∣ |X|\ne|Y| ∣ X ∣ = ∣ Y ∣ ,就写 ∣ X ∣ < ∣ Y ∣ |X|\lt|Y| ∣ X ∣ < ∣ Y ∣ 。
箭头方向不可忽略:从 X X X 到 Y Y Y 的单射说明 Y Y Y 有足够多互不相同的位置存放
X X X 的每个元素,所以定义域是“不更大”的一方。包含映射
N → Z N\to Z N → Z 、n ↦ n n\mapsto n n ↦ n 证明 ∣ N ∣ ≤ ∣ Z ∣ |N|\le|Z| ∣ N ∣ ≤ ∣ Z ∣ ,但单凭它不能证明相等。整数的列
举给出反向比较,而前面的明确双射直接给出相等。
例题
陪域有未使用元素的有限比较 定义 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 } 为
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 。它是单射,所以
∣ { 1 , 2 , 3 } ∣ ≤ ∣ { a , b , c , d } ∣ |\{1,2,3\}|\le|\{a,b,c,d\}| ∣ { 1 , 2 , 3 } ∣ ≤ ∣ { a , b , c , d } ∣ 。它不是满射,因为 c c c 没有被使用,这正
是严格不等式可能出现的原因。
定理
基数不等式具有偏序结构 基数上的关系 ≤ \le ≤ 具有自反性、传递性和反对称性。因此 < \lt < 具有非自反性
和传递性。
证明。 恒等映射 i d X : X → X id_X:X\to X i d X : X → X 是单射,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 都是单射,则 g ∘ f g\circ f g ∘ f 也是单射:合成后的输出相等
先给出 f f f 的输出相等,再给出输入相等,所以有传递性。反对称性正是下面的
Cantor-Bernstein 定理。最后,因为 ∣ X ∣ = ∣ X ∣ |X|=|X| ∣ X ∣ = ∣ X ∣ ,不可能有 ∣ X ∣ < ∣ X ∣ |X|\lt|X| ∣ X ∣ < ∣ X ∣ ;结合 ≤ \le ≤
的传递性即可得到严格不等式的传递性。
不存在一个以所有集合为元素的集合。假设有这样的全集,就可以构造
Russell 类型的自指成员关系而得到矛盾。因此,这里的 ≤ \le ≤ 不是定义在某个
以“所有集合的集合”为定义域的全局关系;偏序性质只针对我们选定、正在比较
的一族集合,或由它们表示的那一族基数。这个限定只是基础层面的记账,不会
改变上面的映射或证明。
满射 X → Y X\to Y X → Y 直观上表示 Y Y Y 不比 X X X 大,但要把它转成 Y → X Y\to X Y → X 的单射,
就要为每个 y ∈ Y y\in Y y ∈ Y 选择一个原像。下一篇笔记会讨论这个选择问题;本节直
接使用单射与双射,不额外假设选择函数。
Cantor-Bernstein:把两个单射拼起来
定理
Cantor-Bernstein 定理 若 f : X → Y f:X\to Y f : X → Y 与 g : Y → X g:Y\to X g : Y → X 都是单射,则 ∣ X ∣ = ∣ Y ∣ |X|=|Y| ∣ X ∣ = ∣ Y ∣ 。
这个定理即使两个单射都不是满射,也能构造双射。令
A 0 = X , B 0 = g ( Y ) , A_0=X,\qquad B_0=g(Y), A 0 = X , B 0 = g ( Y ) ,
并递归定义
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 )) .
由于 g ( Y ) ⊆ X g(Y)\subseteq X g ( Y ) ⊆ X ,这些集合满足
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 ⊇ ⋯ .
这些包含关系可以归纳得到: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 又给出
A n + 1 ⊆ B n A_{n+1}\subseteq B_n A n + 1 ⊆ B n 。若 X X X 或 Y Y Y 为空,两个单射的存在会迫使两个集合
都为空,唯一的空映射就是所需双射;下面的构造也涵盖这个情形。
层 A n ∖ B n A_n\setminus B_n A n ∖ B n 是使用 f f f 的部分;其余点位于 g ( Y ) g(Y) g ( Y ) 中,在那里使用
g g g 在像集上的逆。
证明。 首先 g ∘ f : X → X g\circ f:X\to X g ∘ f : X → X 是单射。对每个 n n n ,它把
A n ∖ B n A_n\setminus B_n A n ∖ B n 双射到 A n + 1 ∖ B n + 1 A_{n+1}\setminus B_{n+1} A n + 1 ∖ B n + 1 。单射性给出不重复性。
若 z ∈ A n + 1 ∖ B n + 1 z\in A_{n+1}\setminus B_{n+1} z ∈ A n + 1 ∖ B n + 1 ,可写成 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 ,则 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 ,从而得到满射性。
定义 h : X → Y h:X\to Y h : X → Y :
h ( x ) = { f ( x ) , x ∈ A n ∖ B n 对某个 n , g − 1 ( x ) , x ∉ A n ∖ B n 对所有 n h(x)=
\begin{cases}
f(x),&x\in A_n\setminus B_n\text{ 对某个 }n,\\
g^{-1}(x),&x\notin A_n\setminus B_n\text{ 对所有 }n
\end{cases} h ( x ) = { f ( x ) , g − 1 ( x ) , x ∈ A n ∖ B n 对某个 n , x ∈ / A n ∖ B n 对所有 n
这里 g − 1 g^{-1} g − 1 指双射 g : Y → g ( Y ) g:Y\to g(Y) g : Y → g ( Y ) 的逆,而不是整个 X X X 上的逆。第二种情
形确实有定义:不在任何层中的点不可能在零层
A 0 ∖ B 0 = X ∖ g ( Y ) A_0\setminus B_0=X\setminus g(Y) A 0 ∖ B 0 = X ∖ g ( Y ) 中,所以它属于 g ( Y ) g(Y) g ( Y ) 。层彼此不交,因
此 h h h 定义良好。
证明单射性。若 h ( x 1 ) = h ( x 2 ) h(x_1)=h(x_2) h ( x 1 ) = h ( x 2 ) ,且两点都在层中,则由 f f f 单射得
x 1 = x 2 x_1=x_2 x 1 = x 2 ;若两点都在第二种情形,则由 g − 1 g^{-1} g − 1 单射得相等。若情形混合,
不妨设 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 ) 。等式给出
x 2 = g ( f ( x 1 ) ) x_2=g(f(x_1)) x 2 = g ( f ( x 1 )) ,由层之间的双射性可知
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 ,这与第二种情形矛盾。
证明满射性。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 不在任何层中,则
h ( x ) = g − 1 ( x ) = y h(x)=g^{-1}(x)=y h ( x ) = g − 1 ( x ) = y 。否则 x ∈ A n ∖ B n x\in A_n\setminus B_n x ∈ A n ∖ B n 。它不可能在零层,因为
零层是 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 。层之间的双射性给出
x ′ ∈ A n − 1 ∖ B n − 1 x'\in A_{n-1}\setminus B_{n-1} x ′ ∈ A n − 1 ∖ B n − 1 ,满足 g ( f ( x ′ ) ) = x = g ( y ) g(f(x'))=x=g(y) g ( f ( x ′ )) = x = g ( y ) 。由 g g g 单射得
f ( x ′ ) = y f(x')=y f ( x ′ ) = y ,所以 h ( x ′ ) = y h(x')=y h ( x ′ ) = y 。故 h h h 是满射,也是双射,∣ X ∣ = ∣ Y ∣ |X|=|Y| ∣ X ∣ = ∣ Y ∣ 。整个构造
只使用给定的 f f f 与 g g g ,没有使用选择函数。
为什么粗分层会遗漏元素
单凭集合 A n A_n A n 不能记录在哪里可以使用 g g g 的逆。
令 A = ⋂ n ≥ 0 A n A=\bigcap_{n\ge0}A_n A = ⋂ n ≥ 0 A n 。第一个简化构造在每个差集
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 。这些部分穷尽 X X X ,
所以这个构造其实就是
h 1 ( x ) = f ( x ) ( x ∈ X ) . h_1(x)=f(x)\qquad(x\in X). h 1 ( x ) = f ( x ) ( x ∈ X ) .
第二个构造为
h 2 ( x ) = { f ( x ) , x ∈ A n ∖ A n + 1 对某个 n , g − 1 ( x ) , x ∈ A . h_2(x)=\begin{cases}
f(x),&x\in A_n\setminus A_{n+1}\text{ 对某个 }n,\\
g^{-1}(x),&x\in A.
\end{cases} h 2 ( x ) = { f ( x ) , g − 1 ( x ) , x ∈ A n ∖ A n + 1 对某个 n , x ∈ A .
由于 A ⊆ A 1 ⊆ g ( Y ) A\subseteq A_1\subseteq g(Y) A ⊆ A 1 ⊆ g ( Y ) ,逆映射这一分支有定义,
但定义良好还不足以保证双射。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 。
此时 A n = { n , n + 1 , … } A_n=\{n,n+1,\ldots\} A n = { n , n + 1 , … } 且 A = ∅ A=\varnothing A = ∅ ,两个构造都给出
h 1 ( n ) = h 2 ( n ) = n + 1 h_1(n)=h_2(n)=n+1 h 1 ( n ) = h 2 ( n ) = n + 1 ,从而遗漏 0 0 0 。已证明的构造使用 B n B_n B n 分层,
保留了这两个简化方案丢失的信息:逆映射分支在哪里可用,以及两个分支
怎样避免输出碰撞。
常见错误与细节
常见错误
一个单射只给出一个方向的不等式 单射 X → Y X\to Y X → Y 只证明 ∣ X ∣ ≤ ∣ Y ∣ |X|\le|Y| ∣ X ∣ ≤ ∣ Y ∣ ,不证明相等。相等需要双射,或两个方向的
单射再应用 Cantor-Bernstein 定理。
常见错误
满射不等于单射 满射允许多个输入映到同一个输出;单射则允许陪域中有元素未被击中。请检查正
确的量词条件。
常见错误
最简形式是 Q 证明的一部分 若没有互素条件,1 / 1 1/1 1/1 、2 / 2 2/2 2/2 、3 / 3 3/3 3/3 会重复表示同一个有理数。网格虽然可数,
但所写列举也必须是单射。
思考检查
哪一个方向的映射证明 ∣ X ∣ ≤ ∣ Y ∣ |X|\le|Y| ∣ X ∣ ≤ ∣ Y ∣ ?它必须保持什么?
解答 · 答案 单射 f : X → Y f:X\to Y f : X → Y 证明 ∣ X ∣ ≤ ∣ Y ∣ |X|\le|Y| ∣ X ∣ ≤ ∣ Y ∣ 。它保持不同性的意义是
f ( x 1 ) = f ( x 2 ) f(x_1)=f(x_2) f ( x 1 ) = f ( x 2 ) 必须推出 x 1 = x 2 x_1=x_2 x 1 = x 2 ;它不必击中 Y Y Y 的每个元素。
解答 · 答案 每个正有理数都有唯一的最简数对 ( p , q ) (p,q) ( p , q ) 。该数对位于有限对角线 p + q p+q p + q 上,
而扫描会到达每一条有限对角线。
思考检查
Cantor-Bernstein 的定义为什么同时需要 B n B_n B n 与 A n A_n A n ?
解答 · 答案 B 0 = g ( Y ) B_0=g(Y) B 0 = g ( Y ) 保证不在任何层中的点属于 g ( Y ) g(Y) g ( Y ) ,所以 g − 1 g^{-1} g − 1 有定义。
此外,g ∘ f g\circ f g ∘ f 把 A n ∖ B n A_n\setminus B_n A n ∖ B n 映满
A n + 1 ∖ B n + 1 A_{n+1}\setminus B_{n+1} A n + 1 ∖ B n + 1 。因此,若两个分支的输出相同,逆映射分支的
点就必须落在某一层中,与它的分支条件矛盾。
练习
思考检查
给出从 N N N 到 Z Z Z 的明确双射,并证明它既是单射又是满射。
解答 · 引导解答 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、每个正整数
k k k 和每个负整数 − k -k − k 分别在指标 0 0 0 、2 k − 1 2k-1 2 k − 1 、2 k 2k 2 k 处出现,所以是满射。
这三类值互不相交,而且每个公式都唯一确定 k k k ,所以也是单射。
思考检查
用配对映射 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 直接证明 ∣ N × N × N ∣ = ∣ N ∣ |N\times N\times N|=|N| ∣ N × N × N ∣ = ∣ N ∣ 。
解答 · 引导解答 先证明 π \pi π 可逆:恢复唯一的对角线 s = a + b s=a+b s = a + b ,再恢复 a , b a,b a , b 。复合映射
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 ) 是两个双射的合成,所以是从三元组乘积到
N N N 的双射。
思考检查
Cantor-Bernstein 证明中,为什么第二种情形的 g − 1 ( x ) g^{-1}(x) g − 1 ( x ) 有定义?
解答 · 引导解答 零层是 X ∖ g ( Y ) X\setminus g(Y) X ∖ g ( Y ) 。不在任何层中的点不在这个集合中,所以它属于
g ( Y ) g(Y) g ( Y ) ,而 g : Y → g ( Y ) g:Y\to g(Y) g : Y → g ( Y ) 的逆在那里有定义。
相关笔记
可先阅读2.2 函数与关系 ,
了解像集、原像、单射、满射与逆函数;然后继续阅读
6.2 Cantor 定理、连续统与选择公理 。