22608

Накриття множин залежності

Лекция

Математика и математический анализ

Х0 = Х Х1 = Х0 {атрибути які можуть бути отримані з Х0 за один крок} . Хi1 = Хi  { атрибути які можуть бути отримані з Х0 за і кроків} Якщо Хк = Хк1 = Х то процес обривається достроково якщо на деякому кроці Хк зрівнюється з усією множиною атрибутів. Приклад: ABC CA BCD ACDB DEG BEC CGBD CEAG Побудуємо замикання 2х атрибутів: BD BD = {B D E G} = X1 X2 = {B D E G C} X3 = {B D E G C A} всі атрибути побудовані В = {B}  B не може бути квазіключем D = {DEG} Мінімізуємо дану структуру: Перевірка кожної...

Украинкский

2013-08-04

65.5 KB

4 чел.

Накриття множин залежності.

FG, якщо F+ = G+

Кажуть, що структура  F+ є замиканням структури залежності  F, якщо будь-який елемент з F+ можна отримати з F користуючись системою аксіом Арметронга або її еквівалентами.

Дві структури F і G називаються еквівалентними, якщо замикання рівні.

F накриває G , якщо F+  G+.

Твердження:

Кожна множина функціональних залежностей F накривається деякою множиною G,  де кожна ПЧ має не більше одного атрибуту.

Приклад:

               А ВСД

               А ВС

               А Д

               А В

               А С

Кажуть, що функціональних залежностей F мінімальна, якщо виконуються 3 властивості:

  •  Кожна права частина має один атрибут
  •  Ні для якої функціональної залежності не буде виконуватись

 (XА)  F

               P \ {XA}    F

         антинадлишковість залежності

  •   Антинадлишковість лівої частини

      Ні для якої функціональної залежності не буде виконуватись

 (XА)  F  Z A

 F \ {XA}  {Z  A}    F

Теорема:

Для кожної функціональної залежності F  F -мінімальна   F  F    

Доведення:

  1.  попереднє твердження
  2.  АВ; АС;

     ВА; ВС;          СА літера – один атрибут

     Викинемо АВ, але отримати цю залежність не можемо вона є надлишковою.

      АС: АВ & ВС АС – надлишкова

    Щоб отримати мінімальну структуру залежностей треба викинути одну з   

    надлишкових залежностей.

  1.  антинадлишковість лівої частини

   АВС; АВ; ВА – структура F

   Треба перевірити АВС. Для цього викреслимо А і отримаємо структуру G :

   ВС; АВ; ВА

Чи можемо ми починаючи з В в межах стратегії G отримати залежність АВС

ВА

ВАВС                 АВВС

А можна викреслити.

Тепер перевіримо, чи можна викреслити В (аналогічно). Відповідь – так.

  А та В можна викреслити, та кожен окремо.

Конструктор алгоритму: пройтись по всім залежностям структури і перевірити, чи  

не є анти надлишковою побудована система.

Нехай задана множина атрибутів Х та СФЗ F. Для цієї множини Х по структурі F і  

аксіомам Арметронга можна побудувати замикання Х+ - множину атрибутів, які або належать множині Х, або є залежними від Х по структурі F і аксіомам Арметронга.

Питання ХУ  F еквівалентне питанню У ХF+ (степенева складність)

Х0 = Х

Хi+1 = Хi  {крок 1}

Т. я. множина атрибутів скінчена процес завершиться. Ознака завершення: Хк = Хк+1.

Нехай задано множину атрибутів Х деякої реляції. Побудуємо її замикання.

Х0 = Х

Х1 = Х0 {атрибути, які можуть бути отримані з Х0 за один крок}

...

Хi+1 = Хi  { атрибути, які можуть бути отримані з Х0 за і кроків}

Якщо Хк = Хк+1 = Х+ , то процес обривається достроково, якщо на деякому кроці Хк 

зрівнюється з усією множиною атрибутів.

Приклад:

ABC

CA

BCD

ACDB

DEG

BEC

CGBD

CEAG

Побудуємо замикання 2-х атрибутів: BD+ 

BD+ = {B, D, E, G} = X1

X2 = {B, D, E, G, C}

X3 = {B, D, E, G, C, A} – всі атрибути побудовані

В+ = {B}  B не може бути квазіключем

D+ = {DEG}

Мінімізуємо дану структуру:

Перевірка кожної залежності на надлишковість.

Беремо першу залежність і відкидаємо її, на тому що залишилося будуємо АВ+. Якщо отримаємо С, то ця залежність була надлишковою, якщо ні – не надлишковою.

AB+ = {AB}

C+ = {C}

BC+ = {BCA}

ACD+ = {ACDEGB} –залежність надлишкова, якщо присутні 6 і 8 залежності

D+ = {D, C}

D+ = {D, E}

BD+ = {B, E}

CG+ = {C, G, D, A, E, B} – надлишкова

CG+ = {C, G, D, A, E, B} - надлишкова

CE+ = {C, E, A, …} - надлишкова

CE+ = {C, E, A}

Використаємо 10 і 8.

Друга фаза алгоритму мінімізації завершена. Наступний крок стосується тих залежностей, де в лівій частині не один атрибут.

Беремо ВС

Чи ВС  F?

Чи АВС  G?

Якщо відносно ВС будуємо АВ+ , то (АВС)  G+. Це виконується завжди, навпаки не очевидно.

  1.  В+ = {B}
  2.  A+ = {A}
  3.  C+ = {C, A}      В+ = {B}
  4.  CD+ = {C, D, E, G, A, B} – символ А надлишковий

   AD+ = {ADEG}     AC+ = {AC}

Якби трапилася ситуація, що можна відкинути ще один символ, то треба перевірити, чи можна вилучити комбінацію.

Побудова стратегії в 3 НФ.

Зворотній крок: перехід від одноатрибутних лівих частин до багатоатрибутних.

ABC

CA

BCD

CDB

DEG

BEC

CGD

CEG

Теорема Хіза ...

Треба виписати всі атрибути, що входять до лівої частини, а потім з наведеного списка викреслити ті, що зустрічаються в правій частині. В нашому випадку, це список ABCDEG.

Тепер, якщо ми викреслимо всі атрибути з правої частини, то всі атрибути викресляться.

Ми отримаємо непридатну процедуру.

Побудуємо графічне представлення структури.

     A  B

 C E

D

 G

B, C, D первинні атрибути, які належать деякому квазіключу.

BD, CD – квазіключі.

AB+ = {ABCD…} – комбінуємо BD чи CD, що дає можливість отримати всі

                               AB – квазіключ

BE+ = {BECA} – теж квазіключ

CG+ - теж  квазіключ

всі атрибути первинні реляція знаходиться в 3 НФ.

Для того щоб отримати 3 НФП треба відсікати ієрархічні компоненти.

А В С                             F E

 D

H

K

L

G

 Піддерева

Користуючись теоремою Хіза: R1 (D, K, L)            R̃1 (ABCFEHG)

                                                     R2 (H, G)            R̃2 (ABCDEFH)

                                                     R3 (F, E, D, H)            R̃3 (ABCEF)

R3 (A, B, C, D)            R4 (F, E, H)              R5 (A, B, C, E, F)           


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

40105. Двойственный симплекс-метод, основные принципы, алгоритм. Случаи, когда удобно применять двойственный симплексный метод 178 KB
  ДСМ ДСМ как и СМ называется методом последовательного улучшения оценок и применяется для решения задачи: исходным пунктом этого метода является выбор такого базиса . Таким образом основные принципы ДСМ заключаются в том чтобы: каждый раз выполнялось 2 значения целевой функции убывало. Для этого воспользуемся 2м принципом ДСМ. Чтобы обеспечить это надо выбрать так что: 6 Алгоритм ДСМ формулируется так: Выбираем базис и строим I симплекстаблицу Если все то решение оптимально иначе переход к 3.
40106. Задача максимизации прибыли при заданных ценах на продукцию и ресурсы. Анализ оптимальных решений с помощью множителей Лагранжа 34.5 KB
  Требуется решить задачу максимизации прибыли при заданных P0 и p: mx P0fx p x 1 x  0 2 Исследование задачи будем проводить с помощью функции Лагранжа: балансовое соотношение В оптимальном плане x для любых используемых ресурсов отношение цены к предельной эффективности постоянно. Для этих же ресурсов показали что соотношение предельных эффективностей равно соотношению цен. Наибольшая отдача будет от тех ресурсов которые имеют самую большую предельную эффективность в текущей точке.
40107. Теорема о необходимых и достаточных условиях оптимальности смешанных стратегий 167.5 KB
  Пусть игра определена матрицей и ценой игры V. оптимальная стратегия 1 игрока х является первой координатой некоторой седловой точки фции выигрыша Мх у. СЛЕДСТВИЕ: Если для смешанных стратегий и числа V одновременно выполняются 1 и 2 то будут оптимальными стратегиями игроков а V цена игры. Докво: умножим 1 на y и просуммируем: умножим 2 на x и просуммируем: Получаем Тогда по следствию Т о седловой точке точка седловая и ...
40108. Функция выигрыша в матричных играх без седловой точки. Смешанные и оптимальные смешанные стратегии. Метод сведения решения матричных игр к задаче линейного программирования 119.5 KB
  Функция выигрыша в матричных играх без седловой точки. Парная игра с нулевой суммой задается формально матрицей игры матрицей А = {ij} элементы которой определяют выигрыш первого игрока и проигрыш второго если первый игрок выберет iю стратегию а второй jю стратегию. Пара i0j0 называется седловой точкой матрицы решением игры если выполняются условия: mx по столбцу I игрок min по строке II игрок Значение функции выигрыша в седловой точке называется ценой игры. Тогда выигрыш первого игрока при условии что он выбирает...
40109. Методы штрафных функций и методы центров в выпуклом программировании 90 KB
  Методы штрафных функций и методы центров в выпуклом программировании Метод штрафных функций Постановка задачи Даны непрерывно дифференцируемые целевая функция fx = fx1 xn и функции ограничений gjx = 0 j = 1 m; gjx 0 j = m1 p определяющие множество допустимых решений D. Требуется найти локальный минимум целевой функции на множестве D т. Стратегия поиска Идея метода заключается в сведении задачи на условный минимум к решению последовательности задач поиска безусловного минимума вспомогательной функции: Fx Ck =...
40110. Методы наискорейшего и координатного спуска для минимизации выпуклой функции без ограничений. Их алгоритмы и геометрическая интерпретация 94.5 KB
  Все методы спуска решения задачи безусловной минимизации различаются либо выбором направления спуска, либо способом движения вдоль направления спуска. Решается задача минимизации функции f(x) на всём пространстве Rn. Методы спуска состоят в следующей процедуре построения последовательност
40111. Субградиент как обобщение понятия градиента. Субградиент для функции максимума. Субградиентный метод и его геометрическая интерпретация в R2 141 KB
  Субградиент для функции максимума. Градиентом дифференцируемой функции fx в точке называется вектор частных производных.x0 y0 а значение lim называется частной производной функции f по x в т. Вектор называется субградиентом опорным вектором функции fx в точке если выполняется: Таких с множество но это множество ограничено и замкнуто.
40112. Типичные производственные функции с несколькими ресурсами: линейная ПФ, степенная ПФ, ПФ с постоянными пропорциями. Коэффициенты эффективности использования ресурсов для этих типов функций 162 KB
  Коэффициенты эффективности использования ресурсов для этих типов функций. Производственные возможности н х в любой момент времени определяются 2мя группами факторов: технологические условия производства которые выражают зависимости между затратами разных ресурсов и выпуском продукции объем и качество используемых ресурсов fx производственная функция зависимость результата производства объема выпуска продукции от затрат ресурсов. X = х1 хm вектор затрат ресурсов. ПФ характеризует максимально возможный выпуск продукции при...
40113. Показатели эффективности использования производственных ресурсов (коэффициенты средней и предельной эффективности). Коэффициент эластичности выпуска. Вычисление этих показателей для степенной производственной функции 134.5 KB
  Средняя эффективность использования ресурсов показывает отдачу от каждой единицы iго ресурса. Предельная эффективность показывает предельный прирост выпуска продукции при увеличении затрат iго ресурса на малую величину. При этом важен характер изменения эффективности дополнительных количеств используемого ресурса. Если найдем максимальный то определим от какого ресурса получим наибольшую отдачу т.