Полные системы функций. Теорема Поста о полной системе функций

Материал из Викиконспекты
Версия от 10:23, 16 октября 2011; Qwerty787788 (обсуждение | вклад) (использован вики-шаблон, переформулированы определения, исправлены мелкие ошибки, источники литературы, ссылка на "полные сис. функ.")
Перейти к: навигация, поиск

Полная система функций

Система булевых функций называется полной, если можно построить их суперпозицию, тождественную любой другой заранее заданной функции. Говорят ещё, что замыкание данной системы совпадает с множеством [math]P_2[/math].

Американский математик Эмиль Пост ввёл в рассмотрение следующие замкнутые классы булевых функций:

  • Функции, сохраняющие константу [math]T_0[/math] и [math]T_1[/math];
  • Самодвойственные функции [math]S[/math];
  • Монотонные функции [math]M[/math];
  • Линейные функции [math]L[/math].

Заметим, что существуют функции, не входящие ни в один из классов Поста. Любая такая функция сама по себе образует полную систему. В качестве примеров можно назвать штрих Шеффера или стрелку Пирса.

Критерий Поста

Критерий Поста — одна из центральных теорем в теории булевых функций, устанавливающая необходимое и достаточное условие для того, чтобы некоторый набор булевых функций обладал достаточной выразительностью, чтобы представить любую булеву функцию. Впервые сформулирован американским математиком Эмилем Постом в 1941г.

Замкнутые классы булевых функций

Класс функций [math]T_0[/math].

Определение:
Говорят, что функция сохраняет константу 0, если [math]f(0, 0, \dots, 0) = 0[/math].


Класс функций [math]T_1[/math].

Определение:
Говорят, что функция сохраняет константу 1, если [math]f(1, 1, \dots, 1) = 1[/math].


Класс самодвойственных функций [math]S[/math].

Определение:
Говорят, что функция самодвойственна, если [math]f(\overline{x_1},\dots,\overline{x_n})=\overline{f(x_1,\dots,x_n)}[/math]. Иными словами, функция называется самодвойственной, если на противоположных наборах она принимает противоположные значения.


Класс монотонных функций [math]M[/math].

Определение:
Говорят, что функция монотонна, если [math]\forall i (a_i\le b_i) \Rightarrow f(a_1,\dots,a_n)\le f(b_1,\dots,b_n)[/math].


Класс линейных функций [math]L[/math].

Определение:
Говорят, что функция линейна, если существуют такие [math]a_0, a_1, a_2, \dots, a_n[/math], где [math]a_i \in \{0, 1\}, \forall i=\overline{1,n}[/math], что для любых [math]x_1, x_2, \dots, x_n[/math] имеет место равенство:
[math]f(x_1, x_2, \dots, x_n) = a_0\oplus a_1\cdot x_1\oplus a_2\cdot x_2 \oplus\dots\oplus a_n\cdot x_n[/math].

Очевидно, что количество линейных функций от [math]n[/math] переменных равно [math]~2^{n+1}[/math].

Функция является линейной тогда, и только тогда, когда в ее полиноме Жегалкина присутствуют слагаемые, каждое из которых зависит не более чем от одной переменной. Построить полином Жегалкина можно с помощью преобразования Мебиуса.

Формулировка и доказательство критерия

Теорема:
Система булевых функций F является полной тогда и только тогда, когда она не содержится полностью ни в одном из классов [math] S,M,L,T_0,T_1 [/math], т.е. когда в ней имеется хотя бы одна функция, не сохраняющая 0, хотя бы одна функция, не сохраняющая 1, хотя бы одна несамодвойственная функция, хотя бы одна немонотонная функция и хотя бы одна нелинейная функция.
Доказательство:
[math]\triangleright[/math]

Заметим, что необходимость этого утверждения очевидна, так как если бы все функции из набора К входили в один из перечисленных классов, то и все суперпозиции, а значит, и замыкание набора входило бы в этот класс и класс К не мог быть полным.

Докажем достаточность этого утверждения.

Рассмотрим функцию, несохраняющую 0 — [math]f_0[/math]. [math]f_0(0) = 1[/math]. [math]f_0(1)[/math] может принимать два значения:

а) [math]f_0(1) = 1[/math], тогда [math]f_0(x, x, x, \ldots, x) = 1[/math].

б) [math]f_0(1) = 0[/math], тогда [math]f_0(x, x, x, \dots, x) = \neg x[/math].

Рассмотрим функцию, несохраняющую 1 — [math]f_1[/math]. [math]f_1(1) = 0[/math]. [math]f_1(0)[/math] может принимать два значения:

а) [math]f_1(0) = 0[/math], тогда [math]f_1(x, x, x, \ldots, x) = 0[/math].

б) [math]f_1(0) = 1[/math], тогда [math]f_1(x, x, x, \ldots, x) = \lnot x[/math].

Возможны 4 варианта:

1) Мы получили функцию НЕ. Используем несамодвойственную функцию [math]f_s[/math].

По определению найдется такой вектор [math]x_0[/math], что [math]f_s(x_0) = f_s(\lnot x_0)[/math]. [math]x_0 = (x_{01}, x_{02}, ..., x_{0k})[/math].

Возьмем [math]f_s(x^{x_{01}}, x^{x_{02}}, \ldots, x^{x_{0k}})[/math], где [math]x^{x_{0i}} = x[/math], при [math]x_{0i} = 1[/math] и [math]x^{x_{0i}} = \lnot x[/math], при [math]x_{0i} = 0 [/math].

Нетрудно заметить, что [math]f_s(0) = f_s(1) \Rightarrow f_s = \operatorname {const}[/math]. Таким образом мы получили одну из констант.

2)Мы получили НЕ и [math]0[/math]. [math]\lnot 0 = 1[/math].

3)Мы получили НЕ и [math]1[/math]. [math]\lnot 1 = 0[/math].

4)Мы получили [math]1[/math] и [math]0[/math].

Рассмотрим немонотонную функцию [math]f_m[/math]. Существуют такие [math]x_1, x_2, \ldots, x_n[/math], что [math]f_m(x_1, x_2, \ldots, x_{i-1}, 0 , x_{i+1}, \ldots, x_n) = 1[/math], [math]f_m(x_1, x_2, \ldots, x_{i-1}, 1 , x_{i+1}, \ldots, x_n) = 0[/math], зафиксируем все [math]x_1, x_2, \ldots, x_n[/math], тогда [math]f_m(x_1, x_2, \ldots, x_{i-1}, x, x_{i+1}, \ldots, x_n)= \lnot x[/math].

В итоге имеем три функции: НЕ, [math]0[/math], [math]1[/math].

Используем нелинейную функцию [math]f_l[/math]. Среди нелинейных членов [math]f_l[/math], выберем тот, в котором минимальное количество элементов, все элементы, кроме двух, в этом члене, сделаем равными 1, оставшиеся 2 назовем [math]x_1[/math] и [math]x_2[/math], а все элементы, не входящие в данный член, сделаем равными 0. Тогда [math]f_l = x_1 \land x_2 [ \oplus x_1] [\oplus x_2][ \oplus ~1][/math], где в квадратных скобках указаны члены, которые могут и не присутствовать.

Рассмотрим несколько вариантов:

  1. Присутствует член [math]~1[/math]. Возьмем отрицание от [math]f_l[/math] и член [math]~1[/math] уберется.
  2. Присутствуют 3 члена, без [math]~1[/math]: [math]f_l = x_1 \land x_2 \oplus x_1 \oplus x_2[/math]. Составив таблицу истинности для этой функции, нетрудно заметить, что она эквивалентна функции ИЛИ.
  3. Присутствуют 2 члена, без [math]~1[/math]. Построив две таблицы истинности, для двух различных вариантов, видим, что в обоих случаях функция истинна только в одной точке, следовательно, СДНФ будет состоять только из одного члена, а если это так, то не составляет труда выразить И, через НЕ и [math]f_l[/math].
  4. Присутствует 1 член. Выразим И, через НЕ и [math]f_l[/math].
В итоге получаем функцию НЕ, а также либо функцию И, либо функцию ИЛИ, но НЕ образует базис и с той и с другой функциями. Из того, что через функции F можно выразить базис, следует, что F — полная система функций, что и требовалось доказать.
[math]\triangleleft[/math]

Примеры полных систем булевых функций от двух переменных

Широко известна полная система функций [math]\left\{\land,\lor,\neg\right\}[/math]. Однако, эта система функций не является безызбыточной, т. к. функцию [math]\land[/math] можно выразить через [math]\lor[/math] и [math]\neg[/math]. Система функций [math]\left\{\lor,\neg\right\}[/math] безызбыточная, т. к. функция [math]\lor[/math] является несамодвойственной и нелинейной, а функция [math]\neg[/math] не сохраняет 0, не сохраняет 1 и немонотонна. Система функций [math]\left\{\land,\lor,\neg\right\}[/math] используется для представления функций в СДНФ и СКНФ.

Также существуют полные системы функций, состоящие только из одной функции. Это [math]\triangledown[/math] и [math]\downarrow[/math].


Источники

Источник — «http://neerc.ifmo.ru/wiki/index.php?title=Полные_системы_функций._Теорема_Поста_о_полной_системе_функций&oldid=11259»