칸토어-베른슈타인 정리의 최초의 서술
집합론 에서, 칸토어-베른슈타인 정리 (영어 : Cantor–Bernstein theorem ) 또는 슈뢰더-베른슈타인 정리 (영어 : Schröder–Bernstein theorem )는 두 집합 사이에 두 방향으로 모두 단사 함수 가 존재한다면, 두 집합 사이에 일대일 대응 이 존재한다는 정리이다. 체르멜로-프렝켈 집합론 에서 선택 공리 를 사용하지 않고 증명할 수 있다. 칸토어-베른슈타인 정리에 따라, 기수 의 표준적인 순서는 부분 순서 이다. 선택 공리 를 추가로 가정하면, 기수의 순서가 전순서 임을 보일 수 있다.
정의
칸토어-베른슈타인 정리 는 다음과 같다.[ 1] :28, Theorem 3.2
두 집합
X
{\displaystyle X}
와
Y
{\displaystyle Y}
사이에 단사 함수
f
: : -->
X
→ → -->
Y
{\displaystyle f\colon X\to Y}
와
g
: : -->
Y
→ → -->
X
{\displaystyle g\colon Y\to X}
가 존재한다면, 전단사 함수
h
: : -->
X
→ → -->
Y
{\displaystyle h\colon X\to Y}
가 존재한다.
이는 선택 공리 없이 증명할 수 있다.
기수 는 같은 수의 원소를 포함하는 집합들을 묶은 동치류 로 여길 수 있다. 구체적으로, 만약 전단사 함수
X
→ → -->
Y
{\displaystyle X\to Y}
가 존재한다면,
|
X
|
=
|
Y
|
{\displaystyle |X|=|Y|}
라고 정의한다 (
|
X
|
{\displaystyle |X|}
는
X
{\displaystyle X}
의 크기 를 나타내는 기수 ). 만약 단사 함수
X
→ → -->
Y
{\displaystyle X\to Y}
가 존재한다면,
|
X
|
≤ ≤ -->
|
Y
|
{\displaystyle |X|\leq |Y|}
라고 정의한다. 물론, 기수의 순서
≤ ≤ -->
{\displaystyle \leq }
의 정의는 기수를 크기로 하는 집합의 선택과 무관하다. 이 순서는 반사 관계 이며 (항등 함수 는 단사 함수), 추이적 관계 이다 (단사 함수의 합성 은 단사 함수). 칸토어-베른슈타인 정리는 다음과 같이 적을 수 있다.
만약
|
X
|
≤ ≤ -->
|
Y
|
{\displaystyle |X|\leq |Y|}
이며
|
Y
|
≤ ≤ -->
|
X
|
{\displaystyle |Y|\leq |X|}
라면,
|
X
|
=
|
Y
|
{\displaystyle |X|=|Y|}
이다.
즉, 기수의 순서는 반대칭 관계 이며, 따라서 부분 순서 이다.
정렬 집합 들 사이에서는 항상 크기를 비교할 수 있다. 선택 공리 를 가정하면, 모든 집합 은 정렬 집합 과 크기가 같으므로, 모든 집합들의 크기는 비교 가능하다. 즉, 기수의 순서는 전순서 이다.
증명
같은 맥락의 여러 증명들이 존재한다.
표준적인 증명
다음과 같이 정의하자.[ 1] :28, Theorem 3.2
X
0
=
X
{\displaystyle X_{0}=X}
Y
0
=
g
(
Y
)
{\displaystyle Y_{0}=g(Y)}
X
n
+
1
=
g
(
f
(
X
n
)
)
{\displaystyle X_{n+1}=g(f(X_{n}))}
Y
n
+
1
=
g
(
f
(
Y
n
)
)
{\displaystyle Y_{n+1}=g(f(Y_{n}))}
그러면 일련의
X
{\displaystyle X}
의 부분 집합 들
X
0
⊇ ⊇ -->
Y
0
⊇ ⊇ -->
X
1
⊇ ⊇ -->
Y
1
⊇ ⊇ -->
X
2
⊇ ⊇ -->
Y
2
⊇ ⊇ -->
⋯ ⋯ -->
{\displaystyle X_{0}\supseteq Y_{0}\supseteq X_{1}\supseteq Y_{1}\supseteq X_{2}\supseteq Y_{2}\supseteq \cdots }
을 얻는다. (자명하게
X
0
⊇ ⊇ -->
Y
0
{\displaystyle X_{0}\supseteq Y_{0}}
이다.
Y
⊇ ⊇ -->
f
(
X
)
{\displaystyle Y\supseteq f(X)}
이므로
Y
0
⊇ ⊇ -->
X
1
{\displaystyle Y_{0}\supseteq X_{1}}
이다.
X
n
⊇ ⊇ -->
Y
n
⊇ ⊇ -->
X
n
+
1
{\displaystyle X_{n}\supseteq Y_{n}\supseteq X_{n+1}}
에
g
∘ ∘ -->
f
{\displaystyle g\circ f}
에 대한 상 을 씌우면
X
n
+
1
⊇ ⊇ -->
Y
n
+
1
⊇ ⊇ -->
X
n
+
2
{\displaystyle X_{n+1}\supseteq Y_{n+1}\supseteq X_{n+2}}
를 얻는다.) 이제, 함수
h
: : -->
X
→ → -->
Y
{\displaystyle h\colon X\to Y}
를 다음과 같이 정의하자.
h
(
x
)
=
{
f
(
x
)
∃ ∃ -->
n
=
0
,
1
,
… … -->
: : -->
x
∈ ∈ -->
X
n
∖ ∖ -->
Y
n
g
− − -->
1
(
x
)
∄
n
=
0
,
1
,
… … -->
: : -->
x
∈ ∈ -->
X
n
∖ ∖ -->
Y
n
{\displaystyle h(x)={\begin{cases}f(x)&\exists n=0,1,\dots \colon x\in X_{n}\setminus Y_{n}\\g^{-1}(x)&\not \exists n=0,1,\dots \colon x\in X_{n}\setminus Y_{n}\end{cases}}}
(
g
{\displaystyle g}
는 전단사 함수 일 필요가 없으므로 역함수 를 가질 필요가 없지만, 공역 을 제한하여 부분적인 역함수
g
− − -->
1
: : -->
g
(
Y
)
→ → -->
Y
{\displaystyle g^{-1}\colon g(Y)\to Y}
를 정의할 수 있다.) 이제
h
{\displaystyle h}
가 단사 함수 이자 전사 함수 임을 보이면 충분하다.
h
{\displaystyle h}
는 단사 함수
h
{\displaystyle h}
는
(
X
0
∖ ∖ -->
Y
0
)
∪ ∪ -->
(
X
1
∖ ∖ -->
Y
1
)
∪ ∪ -->
⋯ ⋯ -->
{\displaystyle (X_{0}\setminus Y_{0})\cup (X_{1}\setminus Y_{1})\cup \cdots }
로 제한되었을 때
f
{\displaystyle f}
이며, 그 여집합
(
Y
0
∖ ∖ -->
X
1
)
∪ ∪ -->
(
Y
1
∖ ∖ -->
X
2
)
∪ ∪ -->
⋯ ⋯ -->
{\displaystyle (Y_{0}\setminus X_{1})\cup (Y_{1}\setminus X_{2})\cup \cdots }
로 제한하면
g
− − -->
1
{\displaystyle g^{-1}}
이다.
f
{\displaystyle f}
와
g
− − -->
1
{\displaystyle g^{-1}}
은 단사 함수이다. 따라서,
(
X
0
∖ ∖ -->
Y
0
)
∪ ∪ -->
(
X
1
∖ ∖ -->
Y
1
)
∪ ∪ -->
⋯ ⋯ -->
{\displaystyle (X_{0}\setminus Y_{0})\cup (X_{1}\setminus Y_{1})\cup \cdots }
의 서로 다른 원소 또는
(
Y
0
∖ ∖ -->
X
1
)
∪ ∪ -->
(
Y
1
∖ ∖ -->
X
2
)
∪ ∪ -->
⋯ ⋯ -->
{\displaystyle (Y_{0}\setminus X_{1})\cup (Y_{1}\setminus X_{2})\cup \cdots }
의 서로 다른 원소의,
h
{\displaystyle h}
에 대한 상은 서로 다르다.
g
∘ ∘ -->
h
{\displaystyle g\circ h}
는
X
n
∖ ∖ -->
Y
n
{\displaystyle X_{n}\setminus Y_{n}}
의 원소를
X
n
+
1
∖ ∖ -->
Y
n
+
1
{\displaystyle X_{n+1}\setminus Y_{n+1}}
의 원소로 보내고,
Y
n
∖ ∖ -->
X
n
+
1
{\displaystyle Y_{n}\setminus X_{n+1}}
의 원소를 (스스로로 보내므로)
Y
n
∖ ∖ -->
X
n
+
1
{\displaystyle Y_{n}\setminus X_{n+1}}
로 보낸다.
X
n
+
1
∖ ∖ -->
Y
n
+
1
{\displaystyle X_{n+1}\setminus Y_{n+1}}
와
Y
n
∖ ∖ -->
X
n
+
1
{\displaystyle Y_{n}\setminus X_{n+1}}
는 서로 만나지 않는다. 따라서,
(
X
0
∖ ∖ -->
Y
0
)
∪ ∪ -->
(
X
1
∖ ∖ -->
Y
1
)
∪ ∪ -->
⋯ ⋯ -->
{\displaystyle (X_{0}\setminus Y_{0})\cup (X_{1}\setminus Y_{1})\cup \cdots }
의 원소와
(
Y
0
∖ ∖ -->
X
1
)
∪ ∪ -->
(
Y
1
∖ ∖ -->
X
2
)
∪ ∪ -->
⋯ ⋯ -->
{\displaystyle (Y_{0}\setminus X_{1})\cup (Y_{1}\setminus X_{2})\cup \cdots }
원소의,
h
{\displaystyle h}
에 대한 상은 서로 다르다.
h
{\displaystyle h}
는 전사 함수
y
∈ ∈ -->
Y
{\displaystyle y\in Y}
라고 하자.
g
(
y
)
∈ ∈ -->
X
n
∖ ∖ -->
Y
n
{\displaystyle g(y)\in X_{n}\setminus Y_{n}}
이라면,
n
>
0
{\displaystyle n>0}
이다 (
∵ ∵ -->
g
(
y
)
∈ ∈ -->
g
(
Y
)
=
Y
0
{\displaystyle \because g(y)\in g(Y)=Y_{0}}
). 즉,
X
n
=
g
(
f
(
X
n
− − -->
1
)
)
{\displaystyle X_{n}=g(f(X_{n-1}))}
,
Y
n
=
g
(
f
(
Y
n
− − -->
1
)
)
{\displaystyle Y_{n}=g(f(Y_{n-1}))}
이다.
g
{\displaystyle g}
가 단사 함수 이므로,
y
=
f
(
x
)
=
h
(
x
)
{\displaystyle y=f(x)=h(x)}
인
x
∈ ∈ -->
X
n
− − -->
1
∖ ∖ -->
Y
n
− − -->
1
{\displaystyle x\in X_{n-1}\setminus Y_{n-1}}
이 존재한다.
g
(
y
)
∈ ∈ -->
Y
n
∖ ∖ -->
X
n
+
1
{\displaystyle g(y)\in Y_{n}\setminus X_{n+1}}
이라면,
h
(
g
(
y
)
)
=
g
− − -->
1
(
g
(
y
)
)
=
y
{\displaystyle h(g(y))=g^{-1}(g(y))=y}
이다.
쾨니그의 증명
편의상
X
∩ ∩ -->
Y
=
∅ ∅ -->
{\displaystyle X\cap Y=\varnothing }
이라고 가정하자 (가정이 참이 아니라면, 두 집합을 크기가 같은 두 서로소 집합
X
~ ~ -->
=
{
(
0
,
x
)
: : -->
x
∈ ∈ -->
X
}
{\displaystyle {\tilde {X}}=\{(0,x)\colon x\in X\}}
와
Y
~ ~ -->
=
{
(
1
,
y
)
: : -->
y
∈ ∈ -->
Y
}
{\displaystyle {\tilde {Y}}=\{(1,y)\colon y\in Y\}}
로 대체한다). 단사 함수
f
: : -->
X
→ → -->
Y
{\displaystyle f\colon X\to Y}
와
g
: : -->
Y
→ → -->
X
{\displaystyle g\colon Y\to X}
의 부분적 역함수
f
− − -->
1
: : -->
f
(
X
)
→ → -->
X
{\displaystyle f^{-1}\colon f(X)\to X}
g
− − -->
1
: : -->
g
(
Y
)
→ → -->
Y
{\displaystyle g^{-1}\colon g(Y)\to Y}
를 정의하자. 임의의
x
∈ ∈ -->
X
{\displaystyle x\in X}
에 대하여,
X
⊔ ⊔ -->
Y
{\displaystyle X\sqcup Y}
위의 열
… … -->
,
f
− − -->
1
(
g
− − -->
1
(
x
)
)
,
g
− − -->
1
(
x
)
,
x
,
f
(
x
)
,
g
(
f
(
x
)
)
,
… … -->
{\displaystyle \dots ,f^{-1}(g^{-1}(x)),g^{-1}(x),x,f(x),g(f(x)),\dots }
을 구성할 수 있다. 마찬가지로, 임의의
y
∈ ∈ -->
Y
{\displaystyle y\in Y}
에 대하여,
X
∪ ∪ -->
Y
{\displaystyle X\cup Y}
위의 열
… … -->
,
g
− − -->
1
(
f
− − -->
1
(
y
)
)
,
f
− − -->
1
(
y
)
,
y
,
g
(
y
)
,
f
(
g
(
y
)
)
,
… … -->
{\displaystyle \dots ,g^{-1}(f^{-1}(y)),f^{-1}(y),y,g(y),f(g(y)),\dots }
을 구성할 수 있다. 이러한 열은
X
{\displaystyle X}
와
Y
{\displaystyle Y}
의 원소가 번갈아 가며 나타나며, 오른쪽으로는 끝없이 이어지고, 왼쪽은 끝이 없거나 (
f
− − -->
1
{\displaystyle f^{-1}}
나
g
− − -->
1
{\displaystyle g^{-1}}
가 정의되지 않는) 어떤
X
{\displaystyle X}
또는
Y
{\displaystyle Y}
의 원소에서 끝이 난다. 임의의 항은 열을 완전하게 결정하므로, 두 열이 어떤 항을 공유한다면, 두 열은 서로 같다. 즉, 위와 같은 꼴의 열들은
X
⊔ ⊔ -->
Y
{\displaystyle X\sqcup Y}
을 분할 한다. 따라서, 각 열에 등장하는
X
{\displaystyle X}
의 원소와
Y
{\displaystyle Y}
의 원소 사이의 전단사 함수 를 찾으면 충분하다. 임의의 항은 열을 결정하므로, 특히 바로 다음 항을 결정한다. 즉, 임의의 항을 오른쪽의 이웃하는 항으로 대응시키는 함수는 항상 잘 정의된다. 이는 열 속
X
{\displaystyle X}
의 원소에서 열 속
Y
{\displaystyle Y}
의 원소로 가는 전단사 함수 이거나, 반대 방향의 전단사 함수 이다.
타르스키 고정점 정리를 통한 증명
X
{\displaystyle X}
의 멱집합 격자
(
P
(
X
)
,
⊆ ⊆ -->
)
{\displaystyle ({\mathcal {P}}(X),\subseteq )}
는 완비 격자 를 이룬다. 함수
P
(
X
)
→ → -->
P
(
X
)
{\displaystyle {\mathcal {P}}(X)\to {\mathcal {P}}(X)}
S
↦ ↦ -->
X
∖ ∖ -->
g
(
Y
∖ ∖ -->
f
(
S
)
)
{\displaystyle S\mapsto X\setminus g(Y\setminus f(S))}
는 순서 보존 함수 이므로, 타르스키 고정점 정리 에 따라 고정점
S
⊆ ⊆ -->
X
{\displaystyle S\subseteq X}
를 갖는다. 즉,
X
∖ ∖ -->
S
=
g
(
Y
∖ ∖ -->
f
(
S
)
)
{\displaystyle X\setminus S=g(Y\setminus f(S))}
이다. 따라서, 전단사 함수
X
→ → -->
Y
{\displaystyle X\to Y}
x
↦ ↦ -->
{
f
(
x
)
x
∈ ∈ -->
S
g
− − -->
1
(
x
)
x
∈ ∈ -->
X
∖ ∖ -->
S
{\displaystyle x\mapsto {\begin{cases}f(x)&x\in S\\g^{-1}(x)&x\in X\setminus S\end{cases}}}
가 존재한다.
참고 문헌
외부 링크