필터(수학)

Filter (mathematics)
집합 {1, 2, 3, 4}의 멱집합 격자(상부 집합 ↑ {1, 4})는 짙은 녹색입니다.이 상위 집합은 필터와 주 필터입니다.연두색 요소를 포함하면 더 큰 비중요 필터 ↑ {1}까지 확장되기 때문에 이 필터는 울트라 필터가 아닙니다.후자는 더 이상 확장할 수 없으므로 ↑{1}은(는) 울트라필터입니다.

수학에서 필터(filter) 또는 순서 필터(order filter)는 부분 순서 집합(poset)의 특별한 부분 집합으로, "" 또는 "결과적" 요소를 설명합니다.필터는 순서격자 이론뿐만 아니라 위상(topology)에서도 나타납니다.필터에 이중이라는 개념은 이상적인 순서입니다.

필터의 특수한 경우에는 확대할 수 없는 필터인 울트라 필터가 있으며 수학적 논리에서 비구조적 기술을 설명합니다.

세트의 필터는 1937년 앙리 카르탕(Henri Cartan)에 의해 도입되었습니다.Nicolas Bourbaki는 그들의 책 Topologie Genérale에서 E. H. Moore와 Herman L. Smith의 1922년 그물 개념에 대한 대안으로 필터를 대중화했습니다; 순서 필터는 이 개념을 포함 하에 있는 멱집합의 특정한 경우에서 임의의 부분 순서 집합으로 일반화합니다.그럼에도 불구하고, 전력 세트 필터 이론은 부분적으로 위상수학의 상당한 응용을 위해 그 자체의 권리에 대한 관심을 유지합니다.

동기

부분 순서 세트(포셋) P를 수정합니다.직관적으로, 필터 F는 어떤 기준을 만족시키기에 충분히 큰 원소를 가진 P의 부분집합입니다.[1]예를 들어, 만약 x가 P ∈이면, x 위의 원소들의 집합은 x에 있는 주 필터라고 불리는 필터입니다. (만약 x와 y가 P비교할 수 없는 원소라면, x에 있는 주 필터나 y는 다른 것에 포함되지 않습니다.)

마찬가지로, 집합 S의 필터는 주어진 을 포함할 수 있을 만큼 충분히 큰 부분 집합을 포함합니다.예를 들어, S실선이고 x ∈ S경우 내부에 x를 포함하는 집합의 계열은 x에서 이웃 필터라고 하는 필터입니다.이 경우의 x보다 약간 크지만 선의 다른 특정 점을 포함하지 않습니다.

위의 고려 사항은 아래 정의에서 상향 폐쇄 요구 사항에 동기를 부여합니다. "충분히 큰" 개체는 항상 더 크게 만들 수 있습니다.

다른 두 조건을 이해하려면 역할을 반대로 하고 대신 Fx를 찾는 "위치 결정 체계"로 간주합니다.이 해석에서는 일부 공간 X에서 검색하고 F가 목표를 포함하는 X의 부분 집합을 설명할 것으로 예상합니다.목표는 어딘가에 위치해야 하므로 집합 ∅는 결코 F에 있을 수 없습니다.그리고 두 개의 하위 집합이 모두 목표를 포함하는 경우, 공통 영역으로 "확대"해야 합니다.

울트라필터는 각 스킴 구성요소가 새로운 정보를 제공하는 "완벽한 위치 찾기 스킴"을 설명합니다("여기를 보라" 또는 "다른 곳을 보라").콤팩트성은 "모든 검색이 효과적", 즉 "모든 위치 찾기 체계는 검색 결과로 끝난다"는 속성입니다.

필터의 일반적인 용도는 일부 위상 공간의 "일반적인" 요소가 만족하는 속성을 정의하는 것입니다.[2]이 응용 프로그램은 "위치 찾기 체계"를 일반화하여 명시적으로 기록하기 어려울 수 있는 점을 찾습니다.

정의.

부분 순서 집합(P, ≤)의 부분 집합 F는 다음과 같은 경우 필터 또는 이중 아이디얼입니다.

사소하지 않음
집합 F비어 있지 않습니다.
아래쪽으로
모든 x, yF에 대하여 zx, zyzF가 있습니다.
상방폐쇄
모든 xFpP에 대해 조건 xppF를 의미합니다.

FP ≠이면 F적절한 필터라고 합니다.집합론수학적 논리학의 저자들은 종종 모든 필터가 적합하도록 요구합니다. 이 글은 이 관습을 피할 것입니다.[3]울트라 필터는 다른 적절한 필터에 포함되지 않은 필터입니다.

필터베이스

S에 의해 생성된 상위 집합(즉, S를 포함하는 최소 상향 폐쇄 집합)이 모두 F인 경우, F의 부분 집합 SF의 기저 또는 기저입니다.모든 필터는 그 자체의 기본으로 합니다.

또한 BP가 비어 있지 않고 아래쪽으로 향하면 B는 필터인 상위 집합 F를 생성합니다(B가 기저인 경우).이와 같은 집합을 프리필터(prefilter)라고 하며, 앞서 언급한 필터 베이스/베이스(base)라고도 하며, FB에 의해 생성되거나 스패닝된다고 합니다.프리필터는 적절한 필터를 생성하는 경우에만 적합합니다.

pP가 주어졌을 때, 집합 {x : p x}는 p를 포함하는 가장 작은 필터이며, 때로는 ↑ p로 표기되기도 합니다.이러한 필터를 주 필터(principal filter)라고 합니다. pF의 주 요소 또는 F를 생성한다고 합니다.

세련미

BCP의 두 프리필터이고, 각각의 c C대하여 b ≤ c인 b ∈ B가 있다고 가정합니다.그 다음 BC보다 미세하다고 말합니다. 마찬가지CB보다 더 조잡합니다.정제는 프리필터 집합의 사전 순서입니다.실제로 CB도 정제하면 BC는 동일한 필터를 생성하므로 동등하다고 합니다.따라서 프리필터에서 필터로의 전달은 프리오더링에서 관련 부분 순서로의 전달의 한 예입니다.

특수한 경우

역사적으로 필터는 임의의 부분 순서 이전에 순서 이론 격자에 일반화되었습니다.격자의 경우, 아래 방향은 유한한 만남 하에서 닫힘으로 쓸 수 있습니다: 모든 x, yF에 대하여, 하나는 xyF를 갖습니다.

선형 필터

선형(ultra) 필터는 주어진 벡터 공간벡터 부분 공간의 격자 위에 있는, 포함에 의해 순서가 정해지는 (ultra 필터.명시적으로, 벡터 공간 X 위의 선형 필터는 A, BBCA를 포함하는 X의 벡터 부분 공간이라면, ABBCB를 포함하는 X의 벡터 부분 공간의 패밀리 B입니다.

선형 필터는 {0}[5]을(를) 포함하지 않는 경우 적합합니다.

세트의 필터; 하위베이스

집합 S가 주어지면, 멱집합 P(S)집합 포함에 의해 부분적으로 순서가 정해집니다. 이 집합의 필터는 용어를 남용하여 "필터 온 S"라고 부르는 경우가 많습니다.이러한 포지트의 경우 아래 방향과 위쪽 폐쇄는 다음과 같이 줄어듭니다.[3]

유한교차로 하에서의 닫힘
A, BF를 ∈하면 ABF를 ∈합니다.
아이소토니[6]
AF를 ∈하고 AB를 ⊆하면 BF를 ∈합니다.

적합/비퇴성 필터는 ∅를 포함하지 않는 필터이며, 이 세 조건(비퇴성 포함)은 Henri Cartan의 원래 필터 정의입니다.보편적이지는 않지만 세트의 필터가 적합하도록 요구하는 것은 일반적인 일입니다. (양체 필터에 대한 입장이 무엇이든 간에) 우리는 다시 이 규칙을 회피할 것입니다.

집합의 프리필터는 ∅이 포함되어 있지 않은 경우에만 적합합니다.

P(S)의 모든 부분 집합 T에 대해 T를 포함하는 가장 작은 필터 F가 있습니다.프리필터와 마찬가지로 T는 F를 생성하거나 확장한다고 합니다. F의 기저는 T의 모든 유한 교차점의 집합 U입니다.집합 TF(따라서 U)가 적절할 때 필터 서브베이스라고 합니다.

집합의 적절한 필터는 유한 교차 특성을 갖습니다.

S = ∅인 경우 S는 잘못된 필터 {∅}만 승인합니다.

프리필터

필터는 구성원의 교차점이 비어 있으면 무료라고 합니다.적절한 주 필터가 비어 있지 않습니다.

필터의 임의의 유한한 수의 부재들의 교집합 또한 하나의 부재이기 때문에, 유한 집합에 대한 어떤 적절한 필터도 자유롭지 않고, 실제로는 모든 부재들의 공통 교집합에 의해 생성된 주 필터입니다.그러나 무한 집합에서 비주력 필터가 반드시 자유로운 것은 아닙니다. 필터는 Féchet 필터를 포함하는 경우에만 자유롭습니다(§ 예제 참조).

유한 포셋 P({1, 2, 3, 4})의 필터에 대한 간단한 예는 이 문서의 맨 위에 있는 이미지를 참조하십시오.

점별 비교를 통해 ℝ의 실제 값 함수 공간인 ℝ → ℝ를 부분 순서화합니다.그 다음 함수들의 집합은 무한대로 커집니다.

는 ℝ → ℝ의 필터입니다.도메인을 압축하고 코드 도메인을 완성하면 이 구성을 꽤 멀리 일반화할 수 있습니다. X가 구별된 부분 집합 S이고 Y가 구별된 원소 m을 가진 포셋이면 {f : f ≥ m}XY의 필터입니다.

{{k : kN} : N ∈ ℕ} 집합은 P(ℕ)의 필터입니다.일반적으로, D가 임의의 방향 집합이면,

P(D)에서 tail filter라고 불리는 필터입니다.마찬가지로 임의의 net{x}는 이벤트 필터 {x : α β} : α α}를 생성합니다.테일 필터는 x = α에 대한 이벤트성 필터입니다.

무한 집합 X프레셰 필터는

(X, μ)측정 공간이면 {A : μ(XA) = 0} 집합은 필터입니다.μ(X) = ∞이면 {A : μ(XA) < ∞}도 필터입니다. Fréchet 필터는 μ카운트 측정인 경우입니다.

순서 a가 주어졌을 때, a의 부분 집합은 a순서 위상에서 닫히지만 알짜 이론적 한계 a를 가지면 클럽이라고 합니다.필터의 클럽: 클럽 필터, ♣(a).

이전 구성은 다음과 같이 일반화됩니다. 임의의 클럽 C또한 a의 조밀한 부분집합의 집합이고, ♣(a)는 C의 각 원소를 만납니다.C를 임의의 집합인 조밀 집합 C ̃로 대체하면 일반 필터라고 불리는 C ̃의 각 요소를 충족하는 필터가 "일반적으로" 존재합니다.셀 수 있는 C ̃에 대해 라시오와-시코르스키 보조정리는 그러한 필터가 존재해야 한다는 것을 암시합니다; "작은" 셀 수 없는 C ̃에 대해, 그러한 필터의 존재는 마틴의 공리를 통해 강제될 수 있습니다.

제한카디널리티, 모듈동형의 부분 순서 집합을 P라고 합니다.부분적으로 P를 기준:

엄격하게 증가하는 f 존재하는 경우 AB : A B.

그런 다음 비원자 부분 순서의 부분 집합이 필터를 구성합니다.마찬가지로, 만약 I가 제한된 카디널리티, 모듈로 동형의 어떤 주어진 교환환 위의 주입 모듈의 집합이라면, I에 대한 부분 순서는 다음과 같습니다.

AB인 경우, 주입형 선형 맵 f : A B.

임의의 무한한 기본 κ가 주어지면, κ보다 적은 원소로 생성될 수 없는 I의 모듈은 필터를 형성합니다.

집합 X의 모든 균일한 구조X X X 위의 필터입니다.

이상과의 관계

필터에 대한 이중 개념(즉, 모든 ≤를 반전시키고 ∨를 ∧와 교환하여 얻은 개념)은 차수 이상입니다.이러한 이중성 때문에 필터의 모든 질문은 기계적으로 이상과 그 반대에 대한 질문으로 변환될 수 있습니다. 특히, prime 또는 maximal 필터는 해당 이상이 (각각) prime 또는 maximal인 필터입니다.

필터는 해당 이상형이 최소인 경우에만 초필터입니다.

모형론에서

집합 S의 모든 필터 F에 대하여, 집합 함수는 다음과 같이 정의됩니다.

해당 용어가 다소 느슨하게 해석되는 경우, "측정치"는 유한하게 추가됩니다.또한, F가 울트라 필터인 경우 이렇게 구성된 측정값은 모든 곳에서 정의됩니다.그러므로 그 진술은
φ가 "거의 모든 곳에" 보유하고 있는 문장과 다소 유사하다고 여겨질 수 있습니다.필터의 멤버쉽에 대한 해석은 수학적 논리학의 한 분야인 모델 이론의 울트라 프로덕트 이론에서 (실제 증명이 아닌 동기부여를 위해) 사용됩니다.

토폴로지에서

일반적인 토폴로지 및 분석에서 필터는 메트릭 공간에서 시퀀스의 역할과 유사한 방식으로 수렴을 정의하는 데 사용됩니다.그들은 다양한 임의의 위상 공간에 걸쳐 한계의 개념을 통일합니다.

필터의 필요성을 이해하기 위해서는 의 등가 개념부터 시작합니다.시퀀스는 일반적으로 전체 순서 집합자연수 ℕ에 의해 인덱싱됩니다.네트는 ℕ를 임의의 지시 집합으로 대체함으로써 시퀀스의 개념을 일반화합니다.번째 셀 수 있는 공간과 같은 위상 공간의 특정 범주에서 시퀀스는 대부분의 위상 속성을 특성화하지만 일반적으로 그렇지 않습니다.그러나 그물은 물론 필터도 항상 이러한 위상 속성을 특성화합니다.

필터는 위상 공간 X의 외부 집합을 포함하지 않는 반면, 시퀀스와 그물은 다른 방향 집합에 의존합니다.이러한 이유로 X에 있는 모든 필터의 집합은 항상 집합인 반면 모든 X 값 그물의 집합은 적절한 클래스입니다.

인근기지

위상 공간 X의 임의의 점 x는 인접 필터 또는 시스템 Nx 정의합니다. 즉, 내부x를 포함하는 모든 집합의 패밀리입니다.만약 NN을 생성한다면 x에서 이웃 기저의 집합 Nx에서 이웃 기저입니다. 이와 동등하게, SXN이 S를 ⊆하는 N개의 ∈ N이 존재하는 경우에만 x의 이웃입니다.

수렴 필터 및 클러스터 포인트

B가 인접 필터 N을 포함하는 필터 F를 생성하는 경우에만, 예를 들어, x모든 인접 U에 대해, VU ⊆하는 VB가 존재하는 경우에만, 예를 들어, B → x쓰여진 점 x로 수렴합니다. 이보다 덜 명백하게, BN을 정제하는 경우에만, 그리고 x의 모든 인접 기저는 이 조건에서 N을 대체할 수 있습니다.분명히, x의 모든 이웃 기저x로 수렴합니다.

필터 F(자체 생성)는 NF ⊆하면 x로 수렴합니다.이웃 필터 N: Nxx x로 수렴하는 각 필터보다 가장 조대한 필터입니다.

Bx이면 xB의 극한()이라고 합니다.프리필터 BB의 각 원소가 x의 각 이웃과 비어 있지 않은 교집합을 갖는 경우에만 x에서 군집성(또는 x군집점으로 가짐)이라고 합니다. 모든 극한점은 군집점이지만 일반적으로 그 반대는 성립하지 않습니다.그러나 울트라 필터의 모든 클러스터 포인트는 한계 포인트입니다.

참고 항목

  • 여과(수학)
  • 여과(확률 이론) – 임의 프로세스의 특정 지점에서 사용 가능한 정보 모델
  • 여과(추상대수)
  • 일반 필터 – 집합 이론에서, 포셋의 조밀한 열린 부분 집합의 집합이 주어졌을 때, 해당 집합의 모든 집합을 충족하는 필터. 하는 페이지
  • 이상적(집합 이론) – 유한 결합 및 부분 집합 아래에서 닫힌 비어 있지 않은 집합 계열

메모들

  1. ^ Koutras et al. 2021.
  2. ^ Igarashi, Ayumi; Zwicker, William S. (16 February 2021). "Fair division of graphs and of tangled cakes". arXiv:2102.08560 [math.CO].
  3. ^ a b Dugundi 1966, 211-213쪽
  4. ^ Davey, B. A.; Priestley, H. A. (1990). Introduction to Lattices and Order. Cambridge Mathematical Textbooks. Cambridge University Press. p. 184.
  5. ^ a b 베르그만 & 흐루쇼프스키 1998.
  6. ^ 돌레키 & 마이너드 2016, 27-29쪽
  7. ^ Goldblatt, R. Lectures on the Hyperreals: an Introduction to Nonstandard Analysis. p. 32.
  8. ^ Narici & Beckenstein 2011, pp. 2–7.
  9. ^ 카탄 1937a.
  10. ^ 카탄 1937b
  11. ^ Bumby, R. T. (1965-12-01). "Modules which are isomorphic to submodules of each other". Archiv der Mathematik. 16 (1): 184–185. doi:10.1007/BF01220018. ISSN 1420-8938.

참고문헌

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