Формальная теория моделирования использует алгебраические отношения, включая их в сигнатуры моделей алгебраических структур, которыми описывает реальные физические, технические и информационные объекты, процессы их функционирования. К числу последних я отношу, например, базы данных (реляционные базы данных (РеБД)). Не менее важной считаю область принятия решений, которая состоит из двух основных статистической и алгебраической, основанной целиком на теории отношений. Образовательный уровень специалистов в этой теории близок к нулю.
Откройте учебник по специализации и там увидите в лучшем случае об эквивалентностях, которые авторами трактуются весьма своеобразно. Одного защитившегося уже ДТН спрашиваю: Вы рассматриваете отношение эквивалентности на указывая ни носителя отношения, ни конкретного отношения, как оно у Вас выглядит в записи? Ответ: как выглядит — обыкновенно. Выясняется, что он обо всем этом имеет весьма смутное представление.
Публикаций по проектированию РеБД, кроме иностранных статей назвать затрудняюсь. В 90-х годах был оппонентом, писал отзыв на диссертацию, где рассматривались и иерархические, и сетевые, и реляционные БД. Но как-то год, полтора назад опять на отзыв пришла работа, автор пишет уже только о РеБД, о нормализации отношений БД, но теоретической новизны не показал. Во многих ВУЗах читается курс о базах данных, но не о том, как их создать, создать СУБД, а как правило, о том как эксплуатировать готовую (зарубежную) БД.
Преп. состав не готов научить специалистов IТ-шников создавать отечественные СУБД, ОS, языки программирования, я уж не говорю о БИС, СБИС, заказных БИС. Здесь, по-видимому, поезд ушел давно и надолго. Так что напрасно надуваются у некоторых щеки от гордости (читай снобизма) это видно по комментариям к чужим публикациям, покажите сами, что можете, а не балуйтесь никчемными переводами и перепевками чужого ради предмета гордости — «рейтинга» и «кармы». Сказывается не только отсутствие креатива, но простой образованности и воспитания.
Вторая предметная область неразрывно, связанная с отношениями, — принятие решений. Каждый из нас постоянно занят этим. Мы без решения осознанного или неосознанного пальцем не пошевелим. Мало кто понимает, а еще меньше пишет о решениях. В основе решения любого ЛПР (лица, принимающего решение) лежит предпочтение альтернатив. А моделью предпочтения как раз и является такой тип отношений, который назван «пространством отношений предпочтения». Но кто их изучает. Когда я пришел к «специалисту» по отношениям с вопросом о количестве отношений каждого типа, он не зная ответа, «убил» встречным вопросом, а зачем это Вам?
Понятие отношения
Думаю, что термин отношение знаком каждому читателю, но просьба дать определение поставит большинство в тупик. Причин для этого много. Они чаще всего в преподавателях, которые, если и использовали отношения в процессе преподавания, внимания на этом термине не заостряли, запоминающихся примеров, по-видимому, не приводили.
В моей памяти есть несколько на всю жизнь запомнившихся примеров. Об отображениях и об отношениях. Расскажу вначале об отображениях. Имеется два ведерка с краской. В одном белая в другом — черная. И есть коробка с кубиками (очень много). Грани имеют рельефные номера. Сколькими способами можно раскрасить грани кубиков в два цвета? Ответ неожиданный — столькими, сколько 6-разрядных двоичных чисел, или 26 = 64. Поясню подробнее ф: 2>6 отображаются 2 объекта в 6. Каждая строчка таблицы- дискретное отображение фi.
Построим таблицу с 6 колонками и краскам сопоставим число белая — нуль, черная — единица, а граням кубика колонки. Начинаем с того, что все 6 граней белые — это 6-мерный нулевой вектор. Вторая строчка одна грань черная, т. е. младший разряд заполнен 1. и так до исчерпания 6-разрядных двоичных чисел. Кубики ставим в общий длинный ряд. У каждого из них как бы появился номер от 0 до 63.
Теперь отображение наоборот. Пачка листов бумаги (много) и 6 красок (фломастеры).
Фломастерами разного цвета надо пометить обе стороны бумажных листов. Сколько листов потребуется. Ответ f: 6 > 2 или 62 =36. Речь идет о произвольных отображениях.
Перейдем к отношениям. Начнем с абстрактного множества — носителя отношения
А ={a1, a2, a3, ..., an}.
О нем почитать можно здесь. Для лучшего понимания сократим множество до 3 элементов, т.е. А ={a1, a2, a3}. Теперь выполним декартово умножение А?А =А2,
А?А={(a1, a1),(a1, а2),(a1, a3),(a2, а1),(a2, a2),(a2, a3),(a3, a1),(a3, a2),(a3, a3)}.
Получили 9 упорядоченных пар элементов из А?А, в паре первый элемент из первого сомножителя, второй — из второго. Теперь попробуем получить все подмножества из декартова квадрата А?А. Вначале простенький пример.
Пример 1. Задано множество А ={a,b,c,d} из 4-х элементов. Выписать все его подмножества. В(А) ={O};{a};{b};{c};{d};{ab};{ac};{ad};{bc};{bd};{cd};{abc};{abd};{acd};{bcd};{abcd}; 24 = 16 подмножеств. Это булеан В(А) множества А и в него включено пустое подмножество.
Подмножества будут содержать из А?А разное количество элементов (пар): одну, две, три и так до всех 9 пар, включаем в этот список и пустое множество (O). Сколько же получилось подмножеств? Много, а именно 29= 512 элементов.
Определение. Любое подмножество декартова произведения (у нас квадрата) множества называется отношением. Заметим, в произведении используется одно и то же множество. Если множества разные, возникает не отношение, а соответствие.
Если декартово произведение из двух сомножителей, то отношение бинарное, если из 3-х -тернарное, из 4-х — тетрарное, из n — n-арное. Арность — число мест в отношении. Отношениям дают имена прописных букв R,H, P, S… Остановимся подробно на бинарных отношениях (БО), так как они играют очень важную роль в теории отношений. Собственно к бинарным отношениям могут быть сведены все остальные.
Символ отношения ставится слева от элементов R(x, y) или между ними x R y; х, у є А.
Определение Множество всех подмножеств множества А называется булеаном. Наш булеан состоит из 2|А?А| элементов, здесь|А?А| — мощность множества.
Отношения можно задавать в разном представлении над А={a1,a2,a3,a4}:
- перечислением элементов; R1={(a1,a2),(a1,a3),(a2,a3)(a2,a4)(a3,a2)(a3,a4}
- двоичным n = 16-разрядным вектором; <0110001101010000>;
- матрицей;
Рисунок 1.2. а)Матрица 4?4 бинарного отношения б) нумерация клеток Матрицы
Здесь используются номера клеток, заполненные единицами на рис. 1б)
— Векторное представление. Двоичный вектор для представления бинарного отношения формируется из элементов {0,1} следующим образом:
Рассмотренный пример задания отношения в векторной форме будет иметь следующий вид:
— Представление графом. Поставим в соответствие элементам множества
А ={x1,x2,z3,...,xn} точки на плоскости, т.е. вершины графа G = [Q, R].
Проведем в графе дугу от (xi) к (xj) тогда и только тогда, когда пара (xi,xj) є R (при i = j дуга (xi,xi) превращается в петлю при вершине (xi). Пример (рис. 1а) представления бинарного отношения A[4?4] графом изображен на рис.2.2.
Рисунок 2.2. Представление отношения ориентированным графом
Каталог бинарных отношений (n = 3)
Большое видится на расстоянии. Чтобы почувствовать отношения их разнообразие, мощность мне пришлось вручную создать каталог бинарных отношений над множеством из 3-х элементов, который включил все (боле 500 отношений) отношения. После этого «дошло» или «зашло»об отношениях.
Очевидно, что в каталог войдут 23?3 = 29 отношений, и каждое из них снабдим набором присущих им свойств. Ниже (табл. 3) приводится полный список всех 512 отношений над множеством А, |A| = 3, из трех элементов. Приводятся также результаты подсчета количества отношений (табл. 2), представленных сочетаниями номеров клеток декартова квадрата 3?3, различных подклассов для различных значений мощности множества-носителя (n = 3). Для каждого отношения указаны его основные свойства и принадлежность типу (табл. 3). Сокращения, используемые в каталоге раскрываются таблицей 2
Таблица 2. Количественные характеристики каталога при разных n
Сущность производимых операций с отношениями и их технику удобно пояснять на примерах, которые особенно просты и понятны для бинарных отношений. В операциях могут участвовать, два и/или более отношений. Операции, выполняемые над отдельными отношениями – унарные операции. Например, операции обращения (получение обратного) отношения, взятие дополнения, сужение (ограничение) отношения. Как пользоваться каталогом поясним примером примером.
Пример 2. Рассмотрим строку Nпр =14 таблицы каталога. Она имеет вид
Первые 9 символов строки (справа от равенства) — это двоичный вектор, соответствующий сочетанию из 9 по 2, а именно, номер первой клетки (отсчет слева направо) номер 5-й клетки матрицы бинарного отношения, т.е. элементы а1а1= а2а2 =1. Это сочетание имеет порядковый номер Ncч = 4 и сквозной номер Nпр = 14 в списке всех отношений. В остальных позициях этой строки стоят либо нули, либо единицы. Нули свидетельствуют об отсутствии свойства, соответствующего названию колонки нуля, а единицы – наличие такого свойства у рассматриваемого отношения.
Свойства и количественные характеристики отношений
Рассмотрим наиболее важные свойства отношений, которые позволят в дальнейшем выделить типы (классы) отношений, применяющиеся в реляционных базах данных в теории выбора и принятия решений и других приложениях. Далее будем обозначать отношение символом [R,?]. R- имя отношения, ? — множество-носитель отношения.
1. Рефлексивность. Отношение [R,?] называется рефлексивным, если каждый элемент множества находится в отношении R сам с собой (рис. 2.3). Граф рефлексивного БО имеет во всех вершинах петли (дуги), а матрица отношения содержит (Е) единичную главную диагональ.
Рисунок 2.3. Рефлексивное отношение
2. Антирефлексивность. Отношение [R,?] называется антирефлексивным, если ни один элемент из множества не находится в отношении R сам с собой (рис. 2.4). Антирефлексивные отношения называют строгими.
Рисунок 2.4. Антирефлексивное отношение
3. Частичная рефлексивность. Отношение [R,?] называется частично
рефлексивным, если один или более элементов из множества не находится в отношении R сам с собой (рис. 2.5).
4. Симметричность. Отношение [R,?] называется симметричным, если вместе с упорядоченной парой (х, у) отношение содержит и упорядоченную пару (у, х) (рис. 2.6).
5. Антисимметричность. Отношение [R,?] называется антисимметричным, если, если для всякой упорядоченной пары (х, у) є R упорядоченная пара
(у, х)єR, только в случае х = у. Для таких отношений R?R-1 ? E (рис. 2.7).
6. Асимметричность. Отношение [R,?] называется асимметричным, если оно антирефлексивно и для всякой упорядоченной пары (х, у) є R упорядоченная пара (у, х) ? R, для отношений R ? R-1 = O (рис. 2.8).
7. Транзитивность. Отношение [R,?] называется транзитивным, если для всяких упорядоченных пар (х, у),(у, z) є R, в отношении R найдется упорядоченная пара (х, z) є R или если R?R?R (рис. 2.9).
8. Цикличность. Отношение [R,?] называется циклическим, если для его элементов {x1, x2, z3,..., xn} найдется подмножество элементов {xi,xi+1,...xr,...,xj,xi}, для которого можно выписать последовательность xiRxi+1R...RxjRxi. Такая последовательность называется циклом или контуром (рис. 2.10).
9. Ацикличность. Отношения, в которых отсутствуют контуры называются, ациклическими. Для ациклических отношений выполняется соотношение Rk?R = O для любого k > 1 (рис. 2.11).
10. Полнота (связность). Отношение [R,?] называется полным (связным), если для любых двух элементов (у, z) є ? один из них находится в отношении с другим (рис 2.12). Линейность. Линейные отношения – это минимально полные отношения.
Рисунок 2.12. Линейное отношение
Итак, нами установлено, что отношения, как математические объекты, обладают определенными свойствами, определение которых приведены ранее. В следующем пункте рассмотрим существо и проявление некоторых свойств:
- Рефлексивность х є А (хRx).
- Антирефлексивность х є А ¬(хRx).
- Симметричность х, у є А (хRy>yRx).
- Антисимметричность (xRy & yRx>x = y).
- Транзитивность; х, у, z є А(хRy & yRz >xRz).
- Цикличность; х, у є А; .
- Полнота x,y є А (xRy, yRx);
- Связность (x ? y> xRy, yRx).
- Линейность x,y є А (xRy, yRx).
Анализ пространства отношений представляет сложную задачу теории и, надо отметить, далек от завершения. К основным результатам следует отнести выделение подмножеств отношений, образующих полные пространства отношений со всеми вытекающими из этого следствиями.
Количественные соотношения таких дискретных пространств представляют большой как
теоретический, так и практический интерес. Ниже рассматриваются некоторые аспекты количественных характеристик, связанных со свойствами отношений разных типов.
Операции над отношениями
Как и большинстве систем счисления с отношениями выполняются операции:
- унарные;
- бинарные;
- n-арные.
Ниже приведены таблицы булева ? сложения и умножения & двух переменных x1 и x2, сложение по mod 2 и суммирование двоичных чисел:
Выше было введено понятие бинарного отношения, как подмножества упорядоченных пар декартова произведения множеств, а также были рассмотрены свойства отношений. Кроме того, были упомянуты бинарные отношения и матричное представление отношений. Рассмотрим теперь понятие отношения более подробно, кроме того, рассмотрим основные операции бинарных отношений, наиболее важные из всего их множества для отношений.
Для них должны выполняться следующие условия:
- арность операндов в операции должна совпадать;
- результатом операции должно быть отношение той же арности.
Для бинарных и n-арных отношений должно быть выполнено: область прибытия первого операнда должна совпадать с областью отправления второго операнда.
Унарные операции над отношениями
Обращение отношений. Обратным к отношению R называется отношение R-1, определяемое условием xR-1y<=>yRx. Более корректно эту операцию следовало бы назвать псевдообращением, так как р·р-1 ? Е = ?.
Пусть отношение Р записано в форме перечисления входящих в него упорядоченных пар. Если в каждой паре поменять местами компоненты, то новые пары образуют отношение P-1, которое называют обратным к Р.
Обратное отношение к отношению P – такое отношение, которое образовано парами (ai aj), для которых (aj ai) є P-1. Для отношений в матричной форме обратные отношения получаются путем транспонирования матрицы Р.
9. Двойственное отношение (Pd) к отношению Р – отношение, образованное всеми теми парами, которые принадлежат универсальному отношению и не принадлежат обратному отношению (дополнение к обратному):
Pd = {(ai aj) | ((ai aj) єA?A) & (ai aj)? P-1)} =(A?A)\ P-1.
Двойственное и обратное отношения в совокупности содержат все пары декартова произведения A?A и не имеют общих пар, они также как и отношения Р и P образуют разбиение A?A
Заметим, что ни для какого отношения Р не выполняется Р= Pd.
Сужение (РА1). Отношение [R1, A1] называется сужением отношения [R, A] на множество ?1, если ?1? ? и R1=R??1??1. Отношение РА1 на множестве А1 ? А – отношение РА1 на множестве А1, образованное всеми теми парами, которые принадлежат отношению Р и одновременно входят в состав декартова произведения А1 ? А1. Другими словами, РА1 – пересечение отношений Р и А1?А1. Пусть А1 = {a1, a3, a4}, тогда для отношений Р и Q в матричной форме отношения сужения будут иметь вид:
Бинарные операции
Операции, требующие не менее двух отношений – n-арные (n-местные). В таких операциях могут участвовать отношения только одинаковой арности. Примеры таких операций: пересечение, объединение, разность, симметрическая разность отношений и некоторые другие. Если в операции используется более чем два отношения, то она выполняется последовательно для двух первых, а затем для итогового отношения и третьего и т.д.
Иначе говоря, эти операции определены для двух отношений. При операциях над отношениями предполагается, что области задания отношений (операндов и результата) совпадают, арности отношений совпадают, и результатом операции снова является отношение той же арности. В качестве примеров будем рассматривать операции над бинарными отношениями P и Q, заданными на дискретном множестве
А = {a1, a2, a3, a4} булевыми матрицами (нули в матрицу, как правило, не вписываются):
1. Пересечение (P ? Q) – отношение, образованное всеми теми парами элементов из А, которые входят в оба отношения, т.е. общие для P и Q,
P ? Q = {(ai aj) | ((ai aj) є P) & ((ai aj) є Q)}.
Матрица отношения P ? Q получается как булево пересечение матриц P и Q:
При отсутствии таких общих пар говорят, что пересечение отношений пусто, т.е. оно является нуль-отношением. Пересечением отношений R1 и R2 (R1?R2 ) называется отношение, определяемое пересечением соответствующих подмножеств из А?А.
2. Объединение (PUQ). Объединением отношений R1 и R2 (R1UR2 ) называется отношение, определяемое объединением соответствующих подмножеств из А?А. Отношение, образованное всеми парами, составляющими или отношение P, или отношение Q, т.е. парами, принадлежащими хотя бы одному из отношений (связка ? — или объединительная)
P U Q = {(ai aj) | ((ai aj) є P) ? ( (ai aj) є Q)}.
Если в множестве А?А нет других пар, не вошедших в отношение PUQ, а пересечение их нулевое, то говорят, что отношения P и Q при объединении образуют полное отношение А?А, а их система – разбиение этого полного отношения. Объединение матриц отношений образуется как булева сумма матриц отношений:
3.Разность (P\Q) – отношение, образованное теми парами из Р, которые не входят в отношение Q
P\Q = {(ai aj) | ((ai aj) є P)&((ai aj)?Q)}.
Разность для отношений в матричном представлении имеет вид
4. Умножение отношений. Упорядоченные пары, образующие отношения могут содержать одинаковые элементы, а могут и не содержать. Среди пар, имеющих в своем составе одинаковые элементы, выделим такие упорядоченные пары, которые назовем смежными (примыкающими) и которые имеют во второй паре 1-й элемент, а в первой паре 2-й элемент один и тот же. Определим произведение смежных пар как упорядоченную пару:
( ai ak)•( ak aj) => (ai aj).
В терминах теории графов сказанное означает, что смежные пары образуют маршрут из точки (ai) в точку (aj) транзитом через точку (ak), состоящий из 2-х смежных дуг. Произведение этих дуг – третья дуга из точки (ai) в точку (aj), реализующая переход между крайними точками маршрута в том же направлении, минуя промежуточную точку (ak). Говорят, что дуга (ai aj) замыкает эти точки напрямую.
5. Симметрическая разность (P?Q) – отношение, образованное теми парами, которые входят в объединение PUQ, но не входят в пересечение P?Q. Другая форма определения объясняет название операции: P?Q образовано теми упорядоченными парами, которые являются объединением разностей P\Q и Q\P. Таким образом, выражение для симметрической разности записывается двумя разными способами:
P? Q = (PU Q)\(P ? Q) = (P\Q)U (Q\P).
Матрица симметрической разности имеет вид:
Из последней записи следует, что операция симметрической разности допускает перестановку операндов, т. е. коммутативна.
5. Композиция или произведение (P•Q) – отношение, образованное всеми парами, для которых выполняется:
P•Q = {(ai aj)|((ai ak) є P) & ((ak aj) є Q)}.
Другими словами, каждая упорядоченная пара в результирующем отношении есть результат умножения смежных пар, из которых 1-я пара принадлежит первому сомножителю-отношению, 2-я – второму сомножителю-отношению. Операция композиции не коммутативна.
Композиция (Р?Q) на множестве М – отношение R, заданное на том же множестве М, которое содержит пару (x, y), когда существует Z є M такое, что (x, z) є P и (z, y) є Q.
При матричном представлении отношений матрица композиции отношений равна булеву произведению матриц исходных отношений:
Частный случай композиции отношений – квадрат отношения.
Можно показать, используя индукцию, что n-я степень отношения определяется рекуррентно по формуле:Pn=Pn-1?Р, это означает, что пара (x,y) є Pn в том случае, когда в матрице Р существует цепочка элементов: такая, что (xi, xi+1)є P, 1<i<n–1.
Операция композиции обладает свойством ассоциативности (как произведение матриц).
Композиция отношений на множестве М – результат попарной композиции отношений при любой расстановке скобок. Область задания результата композиции при этом не меняется.
Композиция для булевых матриц отношений образуется в результате булева произведения матриц этих отношений.
Таблица 3. Каталог бинарных отношений (n = 3). Кликабельно
Литература
1. Авдошин С.М., Набебин А.А. Дискретная математика. Модулярная алгебра, криптография, кодирование. — М.: ДМК Пресс, 2017. -352 с.
2. Акимов О.Е. Дискретная математика.Логика, группы, графы- М.: Лаб.Баз. Зн., 2001. -352 с.
3. Андерсон Д.А. Дискретная математика и комбинаторика.- М.: Вильямс, 2003. -960 с.
4. Берлекэмп Э. Алгебраическая теория кодирования. -М.: Мир,1971.- 478 с.
5. Ваулин А.Е. Дискретная математика в задачах компьютерной безопасности. Ч 1- СПб.: ВКА им. А.Ф. Можайского, 2015. -219 с.
6. Ваулин А.Е. Дискретная математика в задачах компьютерной безопасности. Ч 2- СПб.: ВКА им. А.Ф. Можайского, 2017. -151 с.
7. Горенстейн Д. Конечные простые группы.Введение в их классификацию.-М.: Мир,1985.- 352 с.
8. Грэхем Р., Кнут Д., Пташник О. Конкретная математика.Основание информатики.-М.: Мир,1998.-703 с.
9. Дейт К. Введение в системы баз данных. -М.: Наука,1980. -463 с.
10. Елизаров В.П. Конечные кольца.- М.: Гелиос АРВ,2006. — 304 с.
Иванов Б.Н. Дискретная математика: алгоритмы и программы-М.: Лаб.Баз. Знаний., 2001. -280 с.
11. Ерусалимский Я.М. Дискретная математика: теория, задачи, приложения-М.: Вузовская книга, 2000.-280 с.
12. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров.-М.: Наука, 1973.-832 с.
13. Лидл Р., Нидеррайтер Г. Конечные поля: В 2-х т. Т.1 -М.: Мир,1988. — 430 с.
14. Лидл Р., Нидеррайтер Г. Конечные поля: В 2-х т. Т.2 -М.: Мир,1988. — 392 с.
15. Ляпин Е.С., АйзенштатА.Я., Лесохин М.М., Упражнения по теории групп.-М.: Наука,1967.-264 с.
16. Мейер Д. Теория реляционных баз данных. -М.: Мир, 1987.- 608 с.
17. Муттер В.М. Основы помехоустойчивой телепередачи информации. -Л. Энергоатомиздат,1990.- 288 с.
18. Нагао М., Катаяма Т., Уэмура С. Структуры и базы данных. — М.: Мир, 1986. — 197 с.
19. Наумов А.Н. и др. Системы управления базами данных и знаний.-М.: Финансы и статистика,1991.-352 с.
20. Набебин А.А.Дискретная математика.- М.: Лаб.Баз. Знаний., 2001. -280 с.
21. Новиков Ф.А. Дискретная математика для программистов.- СПб.: Питер, 2000. -304 с.
22. Розенфельд Б.А. Многомерные пространства.-М.: Наука,1966.-648 с.
23. Ульман Дж. Основы систем баз данных. — М.: Финансы и статистика,1983.-334 с.
24. Холл М. Теория групп.-М.: Изд. ИЛ, 1962.- 468 с.
25. Шиханович Ю.А. Группы, кольца, решётки. — СПб.: Кирцидели,2006. — 368 с.
26. Шнеперман Л.Б. Курс алгебры и теории чисел в задачах и упражнениях: В 2-х ч Ч.2.-Мн.: Выш. шк., 1987. -256 с.
27. Шнеперман Л.Б. Сборник задач по алгебре и теории чисел.- Минск: Дизайн ПРО,2000. -240 с.
2. Акимов О.Е. Дискретная математика.Логика, группы, графы- М.: Лаб.Баз. Зн., 2001. -352 с.
3. Андерсон Д.А. Дискретная математика и комбинаторика.- М.: Вильямс, 2003. -960 с.
4. Берлекэмп Э. Алгебраическая теория кодирования. -М.: Мир,1971.- 478 с.
5. Ваулин А.Е. Дискретная математика в задачах компьютерной безопасности. Ч 1- СПб.: ВКА им. А.Ф. Можайского, 2015. -219 с.
6. Ваулин А.Е. Дискретная математика в задачах компьютерной безопасности. Ч 2- СПб.: ВКА им. А.Ф. Можайского, 2017. -151 с.
7. Горенстейн Д. Конечные простые группы.Введение в их классификацию.-М.: Мир,1985.- 352 с.
8. Грэхем Р., Кнут Д., Пташник О. Конкретная математика.Основание информатики.-М.: Мир,1998.-703 с.
9. Дейт К. Введение в системы баз данных. -М.: Наука,1980. -463 с.
10. Елизаров В.П. Конечные кольца.- М.: Гелиос АРВ,2006. — 304 с.
Иванов Б.Н. Дискретная математика: алгоритмы и программы-М.: Лаб.Баз. Знаний., 2001. -280 с.
11. Ерусалимский Я.М. Дискретная математика: теория, задачи, приложения-М.: Вузовская книга, 2000.-280 с.
12. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров.-М.: Наука, 1973.-832 с.
13. Лидл Р., Нидеррайтер Г. Конечные поля: В 2-х т. Т.1 -М.: Мир,1988. — 430 с.
14. Лидл Р., Нидеррайтер Г. Конечные поля: В 2-х т. Т.2 -М.: Мир,1988. — 392 с.
15. Ляпин Е.С., АйзенштатА.Я., Лесохин М.М., Упражнения по теории групп.-М.: Наука,1967.-264 с.
16. Мейер Д. Теория реляционных баз данных. -М.: Мир, 1987.- 608 с.
17. Муттер В.М. Основы помехоустойчивой телепередачи информации. -Л. Энергоатомиздат,1990.- 288 с.
18. Нагао М., Катаяма Т., Уэмура С. Структуры и базы данных. — М.: Мир, 1986. — 197 с.
19. Наумов А.Н. и др. Системы управления базами данных и знаний.-М.: Финансы и статистика,1991.-352 с.
20. Набебин А.А.Дискретная математика.- М.: Лаб.Баз. Знаний., 2001. -280 с.
21. Новиков Ф.А. Дискретная математика для программистов.- СПб.: Питер, 2000. -304 с.
22. Розенфельд Б.А. Многомерные пространства.-М.: Наука,1966.-648 с.
23. Ульман Дж. Основы систем баз данных. — М.: Финансы и статистика,1983.-334 с.
24. Холл М. Теория групп.-М.: Изд. ИЛ, 1962.- 468 с.
25. Шиханович Ю.А. Группы, кольца, решётки. — СПб.: Кирцидели,2006. — 368 с.
26. Шнеперман Л.Б. Курс алгебры и теории чисел в задачах и упражнениях: В 2-х ч Ч.2.-Мн.: Выш. шк., 1987. -256 с.
27. Шнеперман Л.Б. Сборник задач по алгебре и теории чисел.- Минск: Дизайн ПРО,2000. -240 с.
saipr
Как можно говорить о теории множеств, не упоминая в литературе Бурбаки!
Здрасте, Вам. Только Я (не говоря уж про других), например, еще в далеких 80-х написал два учебных пособия два учебных пособия по реляционным базам данных (под рукой сейчас нету).
Не надо обижать советских и российских специалистов.