संकेतक फलन

This article is about the 0-1 indicator function. For the 0-infinity indicator function, see characteristic function (convex analysis).

एक वर्ग द्वि-आयामी डोमेन (सेट X): उठा हुआ हिस्सा उन द्वि-आयामी बिंदुओं को ओवरले करता है जो संकेतित उपसमुच्चय के सदस्य हैं (A).

गणित में, एक संकेतक फ़ंक्शन या एक सेट (गणित) के सबसेट का एक विशिष्ट कार्य एक फ़ंक्शन (गणित) है जो सबसेट के तत्वों को एक और अन्य सभी तत्वों को शून्य पर मैप करता है। यानी अगर A किसी समुच्चय का उपसमुच्चय है X, किसी के पास $\mathbf {1} _{A}(x)=1$ अगर $x\in A,$ और $\mathbf {1} _{A}(x)=0$ अन्यथा कहाँ $\mathbf {1} _{A}$ सूचक समारोह के लिए एक सामान्य संकेतन है। अन्य सामान्य संकेतन हैं $I_{A},$ और $\chi _{A}.$

का सूचक कार्य A से संबंधित संपत्ति का आइवरसन ब्रैकेट है A; वह है,

$\mathbf {1} _{A}(x)=[x\in A].$

उदाहरण के लिए, डिरिचलेट समारोह वास्तविक संख्याओं के उपसमुच्चय के रूप में परिमेय संख्याओं का सूचक फलन है।

परिभाषा

एक उपसमुच्चय का सूचक कार्य {{mvar|A}एक सेट का X एक कार्य है

$$\mathbf {1} _{A}\colon X\to \{0,1\}$$

के रूप में परिभाषित

$$\mathbf {1} _{A}(x):={\begin{cases}1~&{\text{ if }}~x\in A~,\\0~&{\text{ if }}~x\notin A~.\end{cases}}$$

आइवरसन ब्रैकेट समकक्ष अंकन प्रदान करता है, $[x\in A]$ या ⟦x ∈ A⟧, के स्थान पर उपयोग किया जाना है $\mathbf {1} _{A}(x)\,.$ कार्यक्रम $\mathbf {1} _{A}$ कभी-कभी निरूपित किया जाता है I_A, χ_A, K_A, या यहां तक ​​कि बस A.

संकेतन और शब्दावली

अंकन $\chi _{A}$ उत्तल विश्लेषण में विशेषता फ़ंक्शन (उत्तल विश्लेषण) को निरूपित करने के लिए भी उपयोग किया जाता है, जिसे संकेतक फ़ंक्शन की मानक परिभाषा के गुणक व्युत्क्रम का उपयोग करते हुए परिभाषित किया गया है।

सांख्यिकी में एक संबंधित अवधारणा एक डमी चर (सांख्यिकी) की है। (यह डमी चर के साथ भ्रमित नहीं होना चाहिए क्योंकि यह शब्द आमतौर पर गणित में प्रयोग किया जाता है, जिसे मुक्त चर और बाध्य चर भी कहा जाता है।)

विशेषता कार्य (संभाव्यता सिद्धांत) शब्द का संभाव्यता सिद्धांत में एक असंबंधित अर्थ है। इस कारण से, संभाव्यतावादियों की सूची यहां लगभग विशेष रूप से परिभाषित फ़ंक्शन के लिए संकेतक फ़ंक्शन शब्द का उपयोग करती है, जबकि अन्य क्षेत्रों के गणितज्ञों द्वारा 'विशेषता फ़ंक्शन' शब्द का उपयोग करने की अधिक संभावना है। फ़ंक्शन का वर्णन करने के लिए जो एक सेट में सदस्यता इंगित करता है।

फजी लॉजिक और बहु-मूल्यवान तर्कशास्त्र में | आधुनिक बहु-मूल्यवान तर्क, विधेय संभाव्यता वितरण के विशिष्ट कार्य (संभाव्यता सिद्धांत) हैं। अर्थात्, विधेय के सख्त सच्चे/गलत मूल्यांकन को सत्य की डिग्री के रूप में व्याख्या की गई मात्रा से बदल दिया जाता है।

मूल गुण

एक सबसेट का सूचक या विशेषता कार्य (गणित)। A कुछ सेट का X मानचित्र (गणित) के तत्व X किसी फ़ंक्शन की सीमा तक $\{0,1\}$.

यह मानचित्रण केवल तभी आच्छादित होता है A का एक गैर-खाली उचित उपसमुच्चय है X. अगर $A\equiv X,$ तब $\mathbf {1} _{A}=1.$ इसी तरह के तर्क से, अगर $A\equiv \emptyset$ तब $\mathbf {1} _{A}=0.$ निम्नलिखित में, डॉट गुणन का प्रतिनिधित्व करता है, $1\cdot 1=1,$ $1\cdot 0=0,$ आदि + और - जोड़ और घटाव का प्रतिनिधित्व करते हैं।$\cap$और$\cup$चौराहे और संघ हैं, क्रमशः।

अगर $A$ और $B$ के दो उपसमुच्चय हैं $X,$ तब

$${\begin{aligned}\mathbf {1} _{A\cap B}=\min\{\mathbf {1} _{A},\mathbf {1} _{B}\}=\mathbf {1} _{A}\cdot \mathbf {1} _{B},\\\mathbf {1} _{A\cup B}=\max\{{\mathbf {1} _{A},\mathbf {1} _{B}}\}=\mathbf {1} _{A}+\mathbf {1} _{B}-\mathbf {1} _{A}\cdot \mathbf {1} _{B},\end{aligned}}$$

और के पूरक (सेट सिद्धांत) के सूचक समारोह $A$ अर्थात। $A^{C}$ है:

$$\mathbf {1} _{A^{\complement }}=1-\mathbf {1} _{A}.$$

अधिक आम तौर पर, मान लीजिए $A_{1},\dotsc ,A_{n}$ के उपसमूहों का संग्रह है X. किसी के लिए $x\in X:$

$$\prod _{k\in I}(1-\mathbf {1} _{A_{k}}(x))$$

का उत्पाद है 0रेत 1एस। ठीक उन्हीं पर इस उत्पाद का मान 1 है $x\in X$ जो किसी भी सेट से संबंधित नहीं है $A_{k}$ और 0 अन्यथा है। वह है

$$\prod _{k\in I}(1-\mathbf {1} _{A_{k}})=\mathbf {1} _{X-\bigcup _{k}A_{k}}=1-\mathbf {1} _{\bigcup _{k}A_{k}}.$$

उत्पाद को बाईं ओर विस्तारित करना,

$$\mathbf {1} _{\bigcup _{k}A_{k}}=1-\sum _{F\subseteq \{1,2,\dotsc ,n\}}(-1)^{|F|}\mathbf {1} _{\bigcap _{F}A_{k}}=\sum _{\emptyset \neq F\subseteq \{1,2,\dotsc ,n\}}(-1)^{|F|+1}\mathbf {1} _{\bigcap _{F}A_{k}}$$

कहाँ $|F|$ की प्रमुखता है F. यह समावेश-बहिष्करण के सिद्धांत का एक रूप है।

जैसा कि पिछले उदाहरण द्वारा सुझाया गया है, इंडिकेटर फ़ंक्शन साहचर्य में एक उपयोगी नोटेशनल डिवाइस है। संकेतन का प्रयोग अन्य स्थानों पर भी किया जाता है, उदाहरण के लिए प्रायिकता सिद्धांत में: यदि X संभाव्यता माप के साथ एक प्रायिकता स्थान है $\operatorname {P}$ और A एक माप (गणित) है, फिर $\mathbf {1} _{A}$ एक यादृच्छिक चर बन जाता है जिसका अपेक्षित मान की प्रायिकता के बराबर होता है A:

$$\operatorname {E} (\mathbf {1} _{A})=\int _{X}\mathbf {1} _{A}(x)\,d\operatorname {P} =\int _{A}d\operatorname {P} =\operatorname {P} (A).$$

मार्कोव की असमानता के एक सरल प्रमाण में इस पहचान का उपयोग किया जाता है।

कई मामलों में, जैसे आदेश सिद्धांत, संकेतक फ़ंक्शन के व्युत्क्रम को परिभाषित किया जा सकता है। प्राथमिक संख्या सिद्धांत, मोबियस फ़ंक्शन में संकेतक फ़ंक्शन के व्युत्क्रम के सामान्यीकरण के रूप में इसे आमतौर पर सामान्यीकृत मोबियस फ़ंक्शन कहा जाता है। (शास्त्रीय पुनरावर्तन सिद्धांत में व्युत्क्रम के उपयोग के बारे में नीचे पैराग्राफ देखें।)

माध्य, विचरण और सहप्रसरण

एक संभाव्यता स्थान दिया गया $\textstyle (\Omega ,{\mathcal {F}},\operatorname {P} )$ साथ $A\in {\mathcal {F}},$ सूचक यादृच्छिक चर $\mathbf {1} _{A}\colon \Omega \rightarrow \mathbb {R}$ द्वारा परिभाषित किया गया है $\mathbf {1} _{A}(\omega )=1$ अगर $\omega \in A,$ अन्यथा $\mathbf {1} _{A}(\omega )=0.$

अर्थ

$\operatorname {E} (\mathbf {1} _{A}(\omega ))=\operatorname {P} (A)$ (जिसे फंडामेंटल ब्रिज भी कहा जाता है)।

विचरण: $\operatorname {Var} (\mathbf {1} _{A}(\omega ))=\operatorname {P} (A)(1-\operatorname {P} (A))$ सहप्रसरण: $\operatorname {Cov} (\mathbf {1} _{A}(\omega ),\mathbf {1} _{B}(\omega ))=\operatorname {P} (A\cap B)-\operatorname {P} (A)\operatorname {P} (B)$

पुनरावर्तन सिद्धांत में विशेषता कार्य, गोडेल और क्लेन का प्रतिनिधित्व समारोह

कर्ट गोडेल ने अपने 1934 के पेपर में औपचारिक गणितीय प्रणालियों के अनिर्णीत प्रस्तावों पर प्रतिनिधित्व समारोह का वर्णन किया (¬ तार्किक उलटा इंगित करता है, यानी नहीं):

There shall correspond to each class or relation R a representing function $\phi (x_{1},\ldots x_{n})=0$ if $R(x_{1},\ldots x_{n})$ and $\phi (x_{1},\ldots x_{n})=1$ if $\neg R(x_{1},\ldots x_{n}).$

स्टीफन क्लेन एक समारोह के रूप में आदिम पुनरावर्ती कार्यों के संदर्भ में एक ही परिभाषा प्रस्तुत करता है φ एक विधेय का P मान लेता है 0 यदि विधेय सत्य है और 1 यदि विधेय असत्य है। उदाहरण के लिए, क्योंकि विशेषता कार्यों का उत्पाद $\phi _{1}*\phi _{2}*\cdots *\phi _{n}=0$ जब भी कोई एक कार्य बराबर होता है 0, यह तार्किक OR: IF की भूमिका निभाता है $\phi _{1}=0$ या $\phi _{2}=0$ या या $\phi _{n}=0$ फिर उनका उत्पाद है 0. आधुनिक पाठक को प्रतिनिधित्व करने वाले कार्य के तार्किक व्युत्क्रमण के रूप में क्या दिखाई देता है, अर्थात प्रतिनिधित्व करने वाला कार्य है 0 जब समारोह R सत्य या संतुष्ट है, तार्किक कार्यों OR, AND, और IMPLY की क्लेन की परिभाषा में उपयोगी भूमिका निभाता है, परिबद्ध- और असीमित- mu ऑपरेटर्स और CASE फ़ंक्शन।

== फ़ज़ी सेट थ्योरी == में विशेषता कार्य शास्त्रीय गणित में, समुच्चयों के विशिष्ट फलन केवल मान लेते हैं 1 (सदस्य) या 0 (गैर-सदस्य)। फ़ज़ी सेट सिद्धांत में, विशिष्ट कार्यों को वास्तविक इकाई अंतराल में मान लेने के लिए सामान्यीकृत किया जाता है [0, 1], या अधिक आम तौर पर, कुछ सार्वभौमिक बीजगणित या संरचना (गणितीय तर्क) में (आमतौर पर कम से कम आंशिक रूप से आदेशित सेट या जाली (क्रम) होना आवश्यक है)। इस तरह के सामान्यीकृत विशेषता कार्यों को आमतौर पर सदस्यता समारोह (गणित) कहा जाता है, और संबंधित सेटों को फ़ज़ी सेट कहा जाता है। फ़ज़ी सेट कई वास्तविक दुनिया के विधेय (गणित) जैसे लंबे, गर्म, आदि में देखे गए सत्य की सदस्यता की डिग्री में क्रमिक परिवर्तन का मॉडल बनाते हैं।

सूचक समारोह के डेरिवेटिव्स

Main article: Laplacian of the indicator

एक विशेष संकेतक फ़ंक्शन हैवीसाइड स्टेप फंक्शन है

$$H(x):=\mathbf {1} _{x>0}$$

हीविसाइड स्टेप फंक्शन का वितरण व्युत्पन्न डिराक डेल्टा समारोह के बराबर है, यानी

$${\frac {dH(x)}{dx}}=\delta (x)$$

और इसी तरह का वितरण व्युत्पन्न

$$G(x):=\mathbf {1} _{x<0}$$

है

$${\frac {dG(x)}{dx}}=-\delta (x)$$

इस प्रकार हेविसाइड स्टेप फ़ंक्शन के व्युत्पन्न को सकारात्मक अर्ध-रेखा द्वारा दिए गए डोमेन की सीमा पर आवक सामान्य व्युत्पन्न के रूप में देखा जा सकता है। उच्च आयामों में, व्युत्पन्न स्वाभाविक रूप से आवक सामान्य व्युत्पन्न के लिए सामान्यीकृत होता है, जबकि हीविसाइड स्टेप फ़ंक्शन स्वाभाविक रूप से कुछ डोमेन के संकेतक फ़ंक्शन के लिए सामान्य होता है D. की सतह D द्वारा दर्शाया जाएगा S. आगे बढ़ते हुए, यह व्युत्पन्न किया जा सकता है कि संकेतक का लाप्लासियन #Dirac सतह डेल्टा फ़ंक्शन एक 'सतह डेल्टा फ़ंक्शन' को जन्म देता है, जिसे इसके द्वारा इंगित किया जा सकता है $\delta _{S}(\mathbf {x} )$:

$$\delta _{S}(\mathbf {x} )=-\mathbf {n} _{x}\cdot \nabla _{x}\mathbf {1} _{\mathbf {x} \in D}$$

कहाँ n सतह का बाहरी सामान्य (ज्यामिति) है S. इस 'सरफेस डेल्टा फंक्शन' में निम्नलिखित गुण हैं:

$$-\int _{\mathbb {R} ^{n}}f(\mathbf {x} )\,\mathbf {n} _{x}\cdot \nabla _{x}\mathbf {1} _{\mathbf {x} \in D}\;d^{n}\mathbf {x} =\oint _{S}\,f(\mathbf {\beta } )\;d^{n-1}\mathbf {\beta } .$$

फंक्शन सेट करके f एक के बराबर, यह इस प्रकार है कि सूचक का लाप्लासियन #Dirac सतह डेल्टा फ़ंक्शन सतह क्षेत्र के संख्यात्मक मान को एकीकृत करता है S.

यह भी देखें

• डायराक उपाय
• सूचक का लाप्लासियन
• डिराक डेल्टा
• विस्तार (विधेय तर्क)
• मुक्त चर और बाध्य चर
• भारी कदम समारोह
• आइवरसन ब्रैकेट
• क्रोनकर डेल्टा, एक ऐसा कार्य जिसे समानता (गणित) के लिए एक संकेतक के रूप में देखा जा सकता है
• मैकाले कोष्ठक
• मल्टीसेट
• सदस्यता समारोह (गणित)
• सरल कार्य
• डमी चर (सांख्यिकी)
• सांख्यिकीय वर्गीकरण
• शून्य-एक नुकसान समारोह

स्रोत

• Folland, G.B. (1999). वास्तविक विश्लेषण: आधुनिक तकनीकें और उनके अनुप्रयोग (Second ed.). John Wiley & Sons, Inc. ISBN 978-0-471-31716-6.
• Cormen, Thomas H.; Leiserson, Charles E.; Rivest, Ronald L.; Stein, Clifford (2001). "Section 5.2: Indicator random variables". एल्गोरिदम का परिचय (Second ed.). MIT Press and McGraw-Hill. pp. 94–99. ISBN 978-0-262-03293-3.
• Davis, Martin, ed. (1965). अनिर्णीत. New York, NY: Raven Press Books.
• Kleene, Stephen (1971) [1952]. मेटामैथमैटिक्स का परिचय (Sixth reprint, with corrections ed.). Netherlands: Wolters-Noordhoff Publishing and North Holland Publishing Company.
• Boolos, George; Burgess, John P.; Jeffrey, Richard C. (2002). संगणना और तर्क. Cambridge UK: Cambridge University Press. ISBN 978-0-521-00758-0.
• Goguen, Joseph (1967). "एल-फ़ज़ी सेट". Journal of Mathematical Analysis and Applications. 18 (1): 145–174. doi:10.1016/0022-247X(67)90189-8. hdl:10338.dmlcz/103980.

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