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公設化集合論的奧秘(12) 為什麼宇集不存在?

翁 昌黎
・2015/02/11 ・2821字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 559 ・八年級

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文 / 翁昌黎(《孔恩vs.波普》中文譯者)

許多人在學習集合論的過程中經常會聽到一個說法,那就是所有的集合都是從宇集(universe)—也就是所有集合所成的集合—裡拿出來的,彷彿先要有個上帝般的宇集,隨後所有的集合才從那裡生出。好比你要學習天文學,有人會告訴你我們住在一個大爆炸之後的廣大宇宙裡,然後依序介紹衛星、行星、恆星、太陽系、銀河系、星系團等等天文學「物件」。先給個最大的概念舞台,然後再進入舞台上的佈景和道具的細節,這樣的理解過程似乎合情合理。可是對集合論來說,這樣的說法是災難性的,不只是由於宇集的概念充滿詭異,而是宇集根本就不存在!

這到底是怎麼回事?才剛開始要碰觸現代數學核心的集合論概念,卻從一個完全錯誤的起點出發,這難道不讓人背脊發涼嗎?那就先來看看宇集到底長甚麼樣子吧!一般我們用大寫的V來代表宇集,所以根據素樸集合論的概括公設原理(請參考《公設化集合論的奧秘 (3)》),宇集就是:

V= {x〡x是個集合}   或者

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V = {x〡x=x} (庫能等人使用這個寫法)

它們的意思很清楚,只要算是個集合都可以放進我們的大百寶箱V裡邊。但這樣做為什麼會有問題呢?既然要研究集合,那我們事先把所有的集合通通蒐羅起來形成一個最完整的集合有甚麼錯呢?

我們來觀察一下這個集合的形式有甚麼奇特之處,既然V是所有集合所成的集合,那V裡邊一定得有它自己,否則的話它就沒資格宣稱自己是包含所有集合的集合。因此V必然會有如下這種形態:

V= {a, b, c, d, e, … , V, x, y, z, …}

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按照道理,宇集內部那個V(我們已經標成紅色)跟外面那個V是一樣的,因為宇集既然是宇宙間所有集合的集合,那它就是最大的集合,所以必然只有唯一的一個最大集合。因此:

V = {a, b, c, d, e, … , V, x, y, z, …}

把這個紅V套上去就應該是底下這種樣子:

V= {a, b, c, d, e, … , {a, b, c, d, e, … , V, x, y, z, …}, x, y, z, …}

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而更裡面那個標紅的V也必定是複制了同樣的形態:

{a, b, c, d, e, … , V, x, y, z, …}

像這樣無窮無盡層層疊疊複制下去,永無盡頭。

頭被搞暈了吧?這樣的怪物到底是甚麼?雖說這樣的造形讓人頭暈目眩,但我們還是沒有充分的理由說它不存在。要如何證明它存在或不存在呢?如果你懷疑這樣的集合不存在該怎麼做呢?有一個很符合邏輯的想法就是,既然V「揚言」自己是所有集合所成的集合,那如果我們能夠製造出一個集合,然後證明它不在V裡,不就拆穿V的牛皮了嗎?但去哪裡找這個集合呢?

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俗話說踏破鐵鞋無覓處,忽然想起一個老朋友R = { x 〡x ∉ x},它不就是在《公設化集合論的奧秘 (3)》裡所談到的羅素詭論集合嗎?我們將其稍加改裝成為如下集合:

B = {x ∈ V 〡: x ∉ x}

這個微小的差異在於現在有個號稱包含一切集合的V,那麼任何集合都必須是它的成員才行,所以有x ∈ V這個條件。我們還可以接著問,B集合是它自己的成員嗎?如果是的話,那麼B ∈ B,則B必須符合上述集合的條件,也就是B ∈ VB ∉ B

把它寫成數理邏輯式就是:

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(L1)   B ∈ B ⇒ (B ∈ V) · (B ∉ B)    (其中黑點為and的意思)

反過來說,如果B ∉ B,那麼根據假設,V包含一切集合,所以B ∈ V,這樣的話B剛好又符合集合B = {x ∈ V 〡: x ∉ x}的條件,所B ∈ B

整理成理邏輯式就成了:

(L2)    (B ∈ V) · (B ∉ B) ⇒ B ∈ B

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把(L1)和(L2)組合起來可以得到一個雙條件句:

(L3)     B ∈ B ⇔ (B ∈ V) · (B ∉ B) 

學過一點數理邏輯的人都知道,符號⇔兩邊的邏輯語句等值,也就是兩邊必須同為真或同為假整個邏輯式才能成立。但由於B ∉ BB ∈ B的否定,所以它們必定一真一假,那麼邏輯式 (L3) 為真的唯一希望就是B ∈ V為假了。因為若B ∈ V為真,那兩邊的另兩個語句永遠一真一假,(L3) 就永遠沒有成真的希望了。因此根據邏輯,我們得出B ∈ V為假,也就是B ∉ V

這個結論的重要性在於既然有一個集合B不在V裡,那表示V根本不是包含一切集合的集合,牛皮終於吹爆,詐騙案宣告偵破。換句話說,那樣的集合V並不存在。

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因此宇集V和羅素集合R一樣,都會導致邏輯矛盾,因此都成為公設化集合論「掃黑」的對象。在集合論發展的過程裡,對於排除這種搗蛋分子有兩條路線,一個是我們一開始採用的ZF集合論,它直接將這種龐然怪物趕出集合的園子,塑造了一個純淨的理念世界,其中只有一種物件(集合)和一種關係(∈),不需要其他多餘的材料。

ZF系統如何處理羅素詭論我們已經在《公設化集合論的奧秘(4)》裡談過了,現在簡短介紹一下另一條路線的主要系統NBG如何面對這種邏輯困境。所謂NBG是這個系統的三個主要貢獻者的名字縮寫,這個陣容也是夠嚇人的。N是被稱為神童的電腦之父馮·紐曼(John von Neumann),B是瑞士知名數學家伯納斯(Paul Bernays),證明論的現代奠基者根岑(Gerhard Gentzen)就是他的弟子,G不用說就是大名鼎鼎的哥德爾。

NBG系統的最大特徵是它用(class)來函蓋所談論的理論對象,集合是類的一種,而那些不屬於集合的V和R則稱為真類(proper class),但在ZF系統裡是不談論真類的,所以在進入NBG系統之前必須先定義好集合和真類以免混淆。一般用M(X)來代表X是個集合,用邏輯表達式(∃Y)( X∈Y)來定義。它的意思是說如果X是集合,那它可以被登記在另一個集合之下成為它的成員。但真類無法這樣,所以它的定義就是M(X)的否定(寫成¬M(X)),因為它們無法被登記在任何集合之下成為成員,所以真類不是集合。或者換個說法,如果一個類可以登記在其他集合名下,那這個類就稱為集合,如果不可以登記在任何集合名下就稱之為真類。

按照這個新規定,我們發現之前為宇集V所做的造型

V= {a, b, c, d, e, … , V, x, y, z, …}就不能存在了。

首先紅V沒有資格登記在任何集合名下,況且外邊那個V(當然是同一個V)也不是集合,兩個集合的條件都不符合,在這種裡外不是人的情況下,我們之前對宇集那令人頭昏腦脹的構造方式瞬間煙消雲散,好似鬼魅夜間幻化的亭台樓閣到了白晝只剩下荒草間的荒塚。

雖然NBG理論系統可以合法談論真類,算是一種擴張了的類理論而不僅是集合論,但從集合和真類的定義(也就是M(X)¬M(X))可以知道,類並不是集合。所以在集合論的領域裡,兩者並無本質差異,也就是NBG並沒有因為加入真類而推導出某些ZF所沒有的定理。

由於真類會在集合系統裡引發邏輯矛盾,所以NBG將其納入並非改變或擴展集合的定義,只是一種權宜之計。它認為在探討一個理論時,若給「非集合」一個代表符號則能增加理論符號系統的表達力,對理論探索來說不見得是壞事。正如聊齋裡談到很多鬼靈精怪的故事,它給我們增加了許多生活的樂趣,但不表示這些名稱所說的東西就真的存在。

僅管NBG有那麼強的卡司陣容和理論表達力,但在集合論領域的普及程度卻趕不上ZF,其中一個原因還是在於理論的簡潔和美感。ZF集合論讓你看到一個純淨而單一的世界,裡面沒有塵土只有琉璃和寶石,沒有魑魅魍魎只有潔白的柏拉圖地磚。

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翁 昌黎
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中央大學哲學研究所碩士,曾籌劃本土第一場「認知科學與佛教禪修系統」對話之大型研討會,於1995年6月在法光佛教研究所舉行,並發表文章。後隱居紐西蘭,至今已20載。 長年關注「意識轉變狀態的科學」和「意識本質的科學與哲學」問題,曾與大寶法王辯經教授師拿旺桑結堪布成立「大乘佛教禪修研究中心」。其他研究興趣為「唯識學」、「超個人心理學」、「數理邏輯」、「公設化集合論」和「後設數學」等等。

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圖形處理單元與人工智慧
賴昭正_96
・2024/06/24 ・6944字 ・閱讀時間約 14 分鐘

  • 作者/賴昭正|前清大化學系教授、系主任、所長;合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒,那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬.霍金(Stephen Hawking) 英國理論物理學家

大約在八十年前,當第一台數位計算機出現時,一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧;但七十年後,還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」(Artificial Intelligent,簡稱 AI)的能力最近十年突然起飛,在許多(所有?)領域的測試中擊敗了人類,正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元(graphic process unit,簡稱 GPU)是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia(英偉達)股票從每股不到 $5,上升到今天(5 月 24 日)每股超過 $1000(註一)的全世界第三大公司,其創辦人(之一)兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳(Jenson Huang)也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人!可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎?到底是時勢造英雄,還是英雄造時勢?

黃仁勳出席2016年台北國際電腦展
Nvidia 的崛起究竟是時勢造英雄,還是英雄造時勢?圖/wikimedia

在回答這問題之前,筆者得先聲明筆者不是學電腦的,因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事,不是我們外行人需要了解的;但作為一位現在的知識分子或公民,了解基本原理則是必備的條件:例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析,即可判斷永動機是騙人的;又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上,它們不用往室外排廢熱氣,就可以提供屋內冷氣,讀者買嗎?

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」(central process unit,簡稱 CPU)。CPU 是電腦的「腦」,其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務,如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作;但為了簡單化,我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作(arithmetic and logic unit,簡稱 ALU),如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下,CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

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在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時,CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後,CPU 開始顯示心有餘而力不足:例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素(pixel),每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年,英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定/裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」(註二)定位為「世界上第一款 GPU」,「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU,GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作,快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢?因每一時刻只能做一件事,所以其步驟為:

  • 計算 7×5;
  • 計算 6/3;
  • 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢?很多工作便可以同時(平行)進行:

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  • 同時計算 7×5 及 6/3;
  • 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間,但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢?單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間(16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間),而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間(1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間)!

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了,如何將它擺正成右圖呢? 一句話:「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點(座標 x, y)組成的,所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了:每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

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即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算!如果每一運算需要 10-6 秒,那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉,便需要 6 秒,這豈是電動玩具畫面變化所能接受的?

圖形處理的例子

人類的許多發明都是基於需要的關係,因此電腦硬件設計家便開始思考:這些點轉換都是獨立的,為什麼我們不讓它們同時進行(平行運算,parallel processing)呢?於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 106 運算,那上圖的轉換只需 10-6 秒鐘!

GPU 的興起

GPU 可分成兩種:

  • 整合式圖形「卡」(integrated graphics)是內建於 CPU 中的 GPU,所以不是插卡,它與 CPU 共享系統記憶體,沒有單獨的記憶體組來儲存圖形/視訊,主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上;早期英特爾(Intel)因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤,在這方面的研發佔領先的地位,約佔 68% 的市場。
  • 獨立顯示卡(discrete graphics)有不與 CPU 共享的自己專用內存;由於與處理器晶片分離,它會消耗更多電量並產生大量熱量;然而,也正是因為有自己的記憶體來源和電源,它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年,英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後,科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化,在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效,因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理,不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化,也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬(註三)等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分,正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲,遠遠落在英偉達(80%)及超微半導體公司(Advance Micro Devices Inc.,19%,註四)之後,大約只有 1% 的市場。

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典型的CPU與GPU架構

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」,而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心(core)單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心,因此其核心功能不如 CPU 核心強大,但它們能同時高速執行大量相同的指令,在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心;GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書,不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等,也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺,它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是:嘴巴在講,腦筋思考已經不知往前跑了多少公里,常常為了追趕而越講越快,將不少學生拋到腦後!這不表示筆者聰明,因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技,因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣(matrix)的讀者應該知道,如果用矩陣和向量(vector)表達,上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的(註五)。而矩陣和向量計算正是機器學習(machine learning)演算法的基礎!也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在!因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石:它們的架構就是充分利用並行處理,來快速執行多個操作,進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」(deep learning)。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂:「下一次工業革命已經開始了:企業界和各國正與英偉達合作,將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升,幫助企業降低成本和提高能源效率,同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子:下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後,讀者是不是認為筆者該退休了?

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GPU(圖形處理單元)和 AI(人工智慧)之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力,特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步,使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率,使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐,而且使其更具成本效益,因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展,GPU 的角色可能會變得更加不可或缺,推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標,這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作,使我們能夠執行複雜的任務,例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外,研究表明,與非人類動物相比,人類大腦具有更多平行通路,這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上,一邊聽音樂一邊做飯,或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技,因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵:透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

(註一)當讀者看到此篇文章時,其股票已一股換十股,現在每一股約在 $100 左右。

(註二)組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」(GeForce 256)插卡吧?

(註三)筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時,就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士(fellow)」Enrico Clementi 的團隊:因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層,我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦(非 IBM 品牌!)與一大型電腦連接來做平行運算,進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

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(註四)補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商:英偉達及 ATI(Array Technology Inc.)。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立,2006 年被超微半導體公司收購,品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐(Lisa Tzwu-Fang Su)博士為執行長後,股票從每股 $4 左右,上升到今天每股超過 $160,其市值已經是英特爾的兩倍,完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色,正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題:超微半導體公司現任總裁(兼 AI 策略負責人)為出生於台北的彭明博(Victor Peng);與黃仁勳及蘇姿豐一樣,也是小時候就隨父母親移居到美國。

(註五)

延伸閱讀

  • 熱力學與能源利用」,《科學月刊》,1982 年 3 月號;收集於《我愛科學》(華騰文化有限公司,2017 年 12 月出版),轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
  • 網路安全技術與比特幣」,《科學月刊》,2020 年 11 月號;轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。
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賴昭正_96
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成功大學化學工程系學士,芝加哥大學化學物理博士。在芝大時與一群留學生合創「科學月刊」。一直想回國貢獻所學,因此畢業後不久即回清大化學系任教。自認平易近人,但教學嚴謹,因此穫有「賴大刀」之惡名!於1982年時當選爲 清大化學系新一代的年青首任系主任兼所長;但壯志難酬,兩年後即辭職到美留浪。晚期曾回台蓋工廠及創業,均應「水土不服」而鎩羽而歸。正式退休後,除了開始又爲科學月刊寫文章外,全職帶小孫女(半歲起);現已成七歲之小孫女的BFF(2015)。首先接觸到泛科學是因爲科學月刊將我的一篇文章「愛因斯坦的最大的錯誤一宇宙論常數」推薦到泛科學重登。

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公設化集合論的奧秘(18) 優雅的等式〡R〡=〡P(N)〡=〡2^N〡
翁 昌黎
・2015/04/02 ・3222字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 537 ・八年級

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Georg Cantor credit:wiki
Georg Cantor
credit:wiki

有一種說法認為集合論的發明是在1873年12月,精確地說是1873年12月7日,因為那一天康托證明了連續統(continuum)是不可數的,所以應該把那一天當成現代集合論的生日。不論你是否同意這個出生證明,但康托1873年年底所用的證明方法並非後來廣為人知的對角線法,也就是我們在《公設化集合論的奧秘 (11)》所採用的方法,對角線法的提出要到大約19年後的1892年才公諸於眾。

但從那一天起,人類對無限的了解進入了一個全新的階段,我們知道實數(連續統)比自然數還大。在證明實數是不可數之後,我們可否進一步下結論說自然數的冪集合P(N)與實數的尺寸一樣大,因為它們都是不可數集合?在沒發現不可數集合之前,我們原以為無限只有一種,那就是像自然數一樣可以從0, 1, 2, 3, 4, 5, 6 … 一直往下數沒有盡頭這種無限,直到這種想法被康托的證明方法擊碎。有了這個教訓,我們最好更加謹慎,任何直觀的想法都應該由嚴格的證明來確認,所以尋找證明是必要的工作。

假如要證明實數集合R與P(N) 等量,那麼根據定義1 (請參考《公設化集合論的奧秘 (8)》) ,就必須找到一個一對一且映成的函數F: R → P(N)才行。但這可不是件容易的事,我們如何在浩如星辰的實數和全體自然數的冪集合之間找到這種一一對應呢?先別失望,我們之前介紹的戴德金左集合(請參考《公設化集合論的奧秘 (16)》《公設化集合論的奧秘 (17)》)或許可以在此危難之際發揮作用。由於戴德金實數是由一堆有理數(實際上是可數無限個)來定義的,這給了我們一個透視實數集合結構的絕佳機會。

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既然每個戴德金實數就相當於無限多個有理數的集合,比如0被定義為 {q〡q ∈ Q 且q<0},也就是所有負有理數的集合,那我們正好可以定義一個一對一的恆等函數,使得每個實數r (相當於一個戴德金左集合)對應到一個相等的有理數子集合:

f: R → P(Q)

 r → r

也就是說定義域R裡裝了哪一堆有理數那我的値域就取同樣一堆有理數來配對,因為這樣一堆有理數正好符合對應域P(Q)的定義條件—全體有理數的子集合。這麼容易就完成證明啦?還是個恆等函數,這也簡單到有點欺負人了吧!

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且慢,有兩個問題尚待解決。首先,我們所要證明的函數關係是從 R → P(N)而不是R → P(Q)。其次,R和P(N)等量的條件是找到一個一對一且映成的函數,但我們剛剛找的f: R → P(Q)只滿足一對一的條件卻不映成,這一點可以很容易看出來。由於戴德金實數必定由無限個有理數所構成,因為左集合會往負數方向無限伸展,可是對於P(Q)來說,它顯然也必須包含由有限元素所構成的集合,比如{1/6, 37, 522}就是Q的一個有限子集合,但我們無法找到與之相對應的戴德金實數r

現在回顧《公設化集合論的奧秘 (14)》裡的定義:

定義5如果在集合A和B之間存在一個一對一函數ƒ : A→B,則說A小於或等量於B,寫成A ≤ B。相當於〡A〡≤  〡B〡,也就是A的基數小於等於B的基數。

由這個定義得知,我們目前能確定的只是〡R〡≤ 〡P(Q)〡,而不是〡R〡= 〡P(N)〡。證明定理有時候就像擬訂作戰策略,對於無法一次消滅的敵人,你要分段把它逐步吃掉,而不能急於蟒蛇吞象最後把自己噎死。千萬不要輕忽每一次的小進展,那就讓我們把以上成果當成是一個好的開始吧。

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有了半壁江山,就想辦法湊出另一半吧!這提醒我們之前提到的施洛德—伯恩斯坦定理(Schröder-Bernstein theorem) ,它的一般表述形式是:

對任意集合A和B,如果〡A〡≤ 〡B〡〡B〡≤ 〡A〡

〡A〡=〡B〡

這個定理的威力在於它允許我們使用和有限數值一樣的方式來辨認集合的尺寸。比如有兩個數a和 b,如果a ≤ b 而且b ≤ a的話,那一定會得出a = b,施洛德—伯恩斯坦定理把這層關係從有限數推廣到不可數無限集合。

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此外,這個定理還有一個實際功能,那就是當我們想證明兩個集合等量卻苦於找不到一對一且映成函數時,可以有個更簡潔的辦法。我們只需找到兩個一對一函數,一個從A到B,另一個從B到A就成了,對於許多複雜的集合等量證明來說,這不啻是天降福音。接下來只須稍稍解決一個小問題,那就是之前我們已經證明有理數和自然數一樣多(《公設化集合論的奧秘 (9)》),所以〡Q〡=〡N〡,得到〡P(Q)〡=〡P(N)〡,因此原來的戰鬥成果〡R〡≤ 〡P(Q)〡就可以順理成章地變成〡R〡≤ 〡P(Q)〡=〡P(N)〡,用小學的數學就能得到〡R〡≤ 〡P(N)〡

以施洛德—伯恩斯坦定理的觀點來看,證明已經完成了一半。接下來我們想要在2NR之間建立起一個一對一函數,也就是讓〡2N 〡≤ 〡R〡成立。我們再次用小學數學來解釋這樣做的理由,在《公設化集合論的奧秘 (15)》我們證明了〡P(N)〡=〡2N,因此只要〡2N 〡≤ 〡R〡成立,那麼〡P(N)〡≤ 〡R〡就會成立。

這讓我想起一個卡通節目,每次當兩位總在冒險旅途的主角一遇到甚麼災難,只要把兩枚原本一體的神奇戒指結合,就會跑出一個法力無邊的阿拉伯神祇名叫蘇仙,祂的神通可以打退各方的妖魔鬼怪。數學式〡R〡≤ 〡P(N)〡〡P(N)〡≤ 〡R〡就有如集合論中的神奇戒指,當它們一結合就能招喚出法力無窮的蘇仙讓我們見識到集合論的奇蹟:〡R〡= 〡P(N)〡

但要如何打造另外一半的戒指呢?我們需要找到一個一對一函數

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θ: 2N → R

之前說過2N是指以下這種函數類型所成的集合

F: {0, 1, 2, 3, 4…} → {0, 1}

所以我們的目標是找一個這種類型的函數f對應到某個實數r。它的形式就是:

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θ: 2N → R

     f →  r

化繁為簡是數學思考的靈魂,所以在尋找f之前我們先將θ的對應域R做點簡化工作。在《公設化集合論的奧秘 (11)》一文我們已經證明全體實數R的個數和開區間(0, 1)裡的實數一樣多,因此我們可以把目標函數θ: 2N → R調整為θ: 2N → (0, 1),也就是讓2N 中的元素f對應到(0, 1)間的某個實數即可。這個函數的樣貌如下:

θ: 2N →(0, 1)

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     f →  0.a0a1a2a3a4…an

我們之前介紹過 2N的成員,它的成員是某個函數f,有如一排編上號碼從0一直延伸至無窮的燈泡,每個燈泡可以是亮燈或關閉的狀態,而f就相當於某種特定的亮燈組合方式。比如現在給出一種亮燈組合,它規定只有第一個編號為0的燈點亮,其餘所有的燈都是暗的,這時f函數的値有如下的規律:

f(0) = 1, f(1) = 0, f(2) = 0, f(3) = 0, f(4) = 0,  … f(n) = 0 …

每個不同的函數f代表一種特定的亮燈組合方式。

現在只要把f的第一個函數值f(0)指定為a0 ,第二個函數值f(1)指定為a1,第三個值f(2)指定為a2,依此類推,我們就能夠得到一個介於0和1之間的實數,其小數點之後的位數只由0與1構成。以剛才的函數為例,我們得到a0 =1, a1=0, a2=0, a3=0… 因此和它對應的實數就是0.100000000…,也就是0.1。顯然如果函數不同f1 ≠ f2,則其指定的每個an值當然不同,這就導致與其相對應的實數0.a0a1a2a3a4…an …也不同,於是我們得到 θ(f1) ≠ θ(f2),因此θ為一對一函數。於是我們證明了蘇仙戒指的另一半:

〡2N 〡= 〡P(N)〡≤ 〡R〡

於是我們所知道的不可數集合的三種形態全部等量,形成一個相當優雅簡潔的集合等式〡R〡= 〡P(N)〡=〡2N

我們之前用0來標示自然數和有理數這種可數無限集合的基數,因此我們有等式:

〡N〡= 〡Q〡= ℵ0

而對於比0還大的不可數集合我們用1來表示,因此又有如下的等式:

〡R〡= 〡P(N)〡=〡2N〡= ℵ1

經過長期的努力,我們終於將這些主要的無限集合之間的尺寸關係弄清楚了, 但這就是故事的終點了嗎?發揮想像力,朝著變大和變小的方向飛行,兩個有趣的問題又會浮現出來。第一個問題是有比1更大的集合嗎?如果有,那要如何才能發現它呢?或者怎樣才能把它製造出來呢?第二個問題是在01之間有沒有一種中等尺寸的無限集合,它既比0大但又比1小,比如說是否存在一個基數為1/2的集合?要回答這些有趣的問題就只有等下回再分解了!

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翁 昌黎
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中央大學哲學研究所碩士,曾籌劃本土第一場「認知科學與佛教禪修系統」對話之大型研討會,於1995年6月在法光佛教研究所舉行,並發表文章。後隱居紐西蘭,至今已20載。 長年關注「意識轉變狀態的科學」和「意識本質的科學與哲學」問題,曾與大寶法王辯經教授師拿旺桑結堪布成立「大乘佛教禪修研究中心」。其他研究興趣為「唯識學」、「超個人心理學」、「數理邏輯」、「公設化集合論」和「後設數學」等等。

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公設化集合論的奧秘(15) 突破可數無限的星航艦企業號
翁 昌黎
・2015/03/10 ・2700字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 525 ・七年級

Christmas Tree, Bokeh Version [362/366]
credit : CC by Tim Sackton @ flickr
 

延續之前的努力,我們雖然試過聯集(加法)和笛卡爾乘積(乘法),仍然沒能突破可數無限的藩籬,可見如來佛這隻手比我們想像中還要寬。在陷入困境的時刻,忽然想到在數學運算裡,減法和除法會讓數值變小,而加法和乘法會讓數值變大。但哪種運算可以讓數值增加得更「快」一些呢? 我們任意拿兩個數,比如3和5來觀察看看:

3+5 = 8      3×5= 15    35 = 243

我們發現對任意兩個正數,乘法得到的結果比加法得到的結果大,而指數運算得到的結果又比乘法大。依此進行推想,如果在集合運算裡有類似指數運算的話,那它很有可能就是我們得以突破可數無限集合的「星航艦企業號」,問題只剩下:這樣的東西存在嗎?

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確實有這樣一個東西,它在日常數學(也就是非基礎數學)裡雖然並不常見,卻是集合論的「常備良藥」。我們就來見識一下它的模樣:

定義6:A和B都是集合,我們定義從A到B的所有函數所成的集合為BA = {F〡F : A→ B為函數}

這個定義很容易讓人誤以為BA指的就是函數 ƒ: A→ B,於是認為BA只不過是函數ƒ 的另一個寫法罷了,但這種誤認卻是致命的。

當我們說函數 ƒ:A→B時,我們說的是某個特定的序對集合ƒ,這些序對的前項由A的元素構成而後項則由B的元素構成,所以函數ƒ的成員由序對形成。

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舉個例子就能清楚了,比如A = 2而B = 3。那麼 ƒ 會是怎樣的型態呢?有人心裡可能會嘀咕說2和3不是自然數嗎?它們怎麼能夠充當定義域和對應域來形成函數呢?之所以有這種疑惑是因為集合論的馬步沒蹲扎實所致,才會忘了自然數本身就是集合啊!(請參考《公設化集合論的奧秘 (5)》) 所以自然數2 = {0, 1},自然數3 = {0, 1, 2},因此函數

ƒ: 2 → 3 就是
ƒ: {0, 1} → {0, 1, 2}。

現在我們可以據此定義一個個別函數,比如恆等函數(identity function) ƒi: x → x,它等於序對(0, 0) 和(1, 1) 所形成的集合{(0, 0), (1, 1)}。再比如說常數函數(constant function) ƒc: x → 2,則不論是0還是1,它們的函數值都等於2,所以函數ƒc就等於序對集合{(0, 2), (1, 2)}。

有了以上的例子我們澄清了BA是從A到B的各種可能函數所形成的集合 {ƒi, ƒc, ƒs, …},而不是任何特定函數ƒk。某個特定函數 ƒ: A→ B的成員是序對,但BA的成員則是函數。接下來需要確認的是這個定義是否捕捉到指數的核心本質?我們可以問當A = 2且B = 3時,BA有幾個成員?對於定義域的兩個元素0和1來說,它們各有3種選擇來形成序對,那就是(0, 0)、(0, 1)、(0, 2)和(1, 0)、(1, 1)、(1, 2)。

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若要形成任何特定的函數ƒk,就必須從前面三個序對中選出某一個,然後再配上後面序對中的任一個,比如我們從前後都選第一個序對而形成{(0, 0), (1, 0)}這種函數組合。這樣的話所有可能的組合方式共有3+3+3 = 9種,也就是共有9個函數成員,正好是BA=32 = 9。因此對於有限數值來說,BA 的定義與指數運算相契合。

最後為了表明自己是公設化集合論的內行人,請不要忘記驗證BA為「合法」集合。對於任意序對 (a, b),a∈A且 b ∈ B 來說,( a, b) ∈ A X B,由於它們是函數的元素,所以由序對構成的函數F必定是A X B的子集,也就是F ⊆ A X B。由於冪集合是把子集作為元素而形成的集合,所以F ∈ P (A X B) 。我們在《公設化集合論的奧秘 (14)》中已經證明笛卡爾乘積A X B是集合,現在面對A X B 的冪集合P (A X B),我們根據ZF7 冪集合公設得知P (A X B)也是集合,因此P (A X B)的子集BA是集合沒錯。

有了BA這個武器之後,我們發現可以將原先只限於有限數值的指數運算擴展到無限集合,比如說2N。我們想知道這個運算是否能「飛出」可數無限集合的範圍? 對於有限數值的指數運算,我們有明確的規則和定義: 比如 25 就是將2連乘5次,而對任何自然數k,2k就是將2連乘k次。在沒有定義BA之前,我們並不知道2N或2ω代表甚麼意思,但我們現在知道2N是指所有以下這種函數所成的集合:

F: {0, 1, 2, 3, 4…} → {0, 1}

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這種集合的對應域很簡單,不過就是0跟1,那它看起來會像甚麼呢? 想像有一排被編上號碼的電燈泡,從最左邊的0號開始一直往右無盡延伸,越往右邊號碼越大,每個函數F就相當於一種亮燈的方式。比如若F定義域裡的所有自然數的値都對應到1,那就相當於燈泡全亮的狀態,反之如果F定義域裡的所有自然數値都對應到0,那就是燈泡全暗的狀態。依此類推,每個特定的F都表示一種亮燈狀態,而這些燈泡的各種明暗組合方式就構成2N集合。

這看起來和我們在《公設化集合論的奧秘 (7)》裡提過的全體自然數的冪集合P(N)很像,所以我們要問: 2N的尺寸是否與P(N)相同? 也就是它們的基數〡P(N)〡與〡2N〡是否相等? 要證明這一點就必須在P(N)與2N之間找到一個一對一且映成的函數ƒ,那樣就證明了〡P(N)〡=〡2N〡。

由於P (N) 的元素是某個自然數的子集A ⊆ N,所以我們的目標是要將某個A(比如{0, 1, 2})與2N的元素之間建立起函數關係,也就是在

ƒ : P(N) → 2N

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之間尋找一對一且映成關係。但2N的元素本身就是函數,該如何試當選取以完成這個艱難任務呢? 我們可以試著用特徵函數(characteristic function)來充當2N的元素,其定義如下:

IA: N → {0, 1}

公設化集合15

它的意思是說如果某個x 剛好是A裡的元素,那麼它的函數值等於1,也就是這個編號的燈泡是亮的。反之若x不是A裡的元素,那函數值等於0,也就是這個編號的燈泡是暗的。因此我們可以把函數ƒ 看成是一張書面指令和燈泡明暗組合之間的對應關係,由P(N)裡挑選出來的子集A可以看成是一道指令,它裡面包含的元素就是要點亮的燈號。當這條指令經由ƒ 送到特徵函數IA時,特徵函數就根據A指令佈署亮燈的方式,若函數值為1就是亮燈,若函數值為0就關燈。

我們以A = {0, 1, 2}作例子,A裡的元素等於是指令,讓我們依據指令將那幾個編號(0, 1, 2)的燈泡點亮,因此特徵函數據此進行判別之後就決定了一種亮燈的方式,也就是只有前3盞燈是亮的,而編號2之後的所有燈泡全是暗的。很容易可以看出若指令不同的話,也就是A ≠ B,則亮燈的方式也會有所不同,也就是IA ≠ IB。這就表示

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ƒ : P(N) → 2N
A → IA

為一對一函數。反之對任何一種亮燈方式,也就是特徵函數IA,我們都可以找到某個指令A ∈ P(N) 使得ƒ (A) = IA,因此ƒ為映成。既然ƒ 為一對一且映成函數,所以它們等量,也就是〡P(N)〡=〡2N〡。

由於康托的對角線方法已經證明P(N)為不可數集合,因此與它等量的2N也同樣為不可數集合。終於成功了!2N運算讓我們擺脫可數無限的枷鎖而得以遨遊太虛之中,直達玄妙的不可數無限的領地,我們也使得冪集合P (N) 與2N在此相遇。從無限尺寸的觀點來看,它們(P(N)和2N)是同一個東西。在《公設化集合論的奧秘 (11)》裡我們證明了實數也是不可數的,那麼P(N)和2N與實數的尺寸是否一樣大呢?有辦法可以證明嗎?這就只有等下回再分解了。

翁 昌黎
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中央大學哲學研究所碩士,曾籌劃本土第一場「認知科學與佛教禪修系統」對話之大型研討會,於1995年6月在法光佛教研究所舉行,並發表文章。後隱居紐西蘭,至今已20載。 長年關注「意識轉變狀態的科學」和「意識本質的科學與哲學」問題,曾與大寶法王辯經教授師拿旺桑結堪布成立「大乘佛教禪修研究中心」。其他研究興趣為「唯識學」、「超個人心理學」、「數理邏輯」、「公設化集合論」和「後設數學」等等。