豪斯多夫距离(Hausdorff距离)是衡量两个集合在度量空间中相似程度的一种方法。为了证明豪斯多夫距离满足距离度量的四条基本性质,我们首先给出豪斯多夫距离的定义,然后逐一验证这四条性质。
豪斯多夫距离的定义
设 (M,d) 是一个度量空间,X 和 Z 是 M 中的两个非空子集。豪斯多夫距离 h(X,Z) 定义为:
h(X,Z)=max{x∈Xsupz∈Zinfd(x,z), z∈Zsupx∈Xinfd(z,x)}
这里:
- sup 表示上确界(最小上界)。
- inf 表示下确界(最大下界)。
简而言之,豪斯多夫距离衡量的是两个集合中最远的点对之间的距离。
豪斯多夫距离满足的四条基本性质
我们需要证明豪斯多夫距离 h(X,Z) 满足度量空间的四条基本性质:
-
非负性(Non-negativity):
h(X,Z)≥0
证明:
对于任意 x∈X 和 z∈Z,有 d(x,z)≥0(因为 d 是度量)。因此,infz∈Zd(x,z)≥0,进而 supx∈Xinfz∈Zd(x,z)≥0。同理,supz∈Zinfx∈Xd(z,x)≥0。所以:
h(X,Z)=max{x∈Xsupz∈Zinfd(x,z), z∈Zsupx∈Xinfd(z,x)}≥0
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自反性(Identity of Indiscernibles):
h(X,Z)=0当且仅当X=Z
证明:
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若 X=Z,则对于任意 x∈X,infz∈Zd(x,z)=d(x,x)=0,所以 supx∈Xinfz∈Zd(x,z)=0。同理,supz∈Zinfx∈Xd(z,x)=0。因此,h(X,Z)=max{0,0}=0。
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反之,若 h(X,Z)=0,则 supx∈Xinfz∈Zd(x,z)=0 且 supz∈Zinfx∈Xd(z,x)=0。这意味着对于任意 x∈X,存在 z∈Z 使得 d(x,z)=0,即 x=z,故 X⊆Z。同理,Z⊆X,因此 X=Z。
-
对称性(Symmetry):
h(X,Z)=h(Z,X)
证明:
从豪斯多夫距离的定义可以看出,h(X,Z) 包含了两个部分:supx∈Xinfz∈Zd(x,z) 和 supz∈Zinfx∈Xd(z,x)。交换 X 和 Z 后,这两部分互换。因此:
h(Z,X)=max{z∈Zsupx∈Xinfd(z,x), x∈Xsupz∈Zinfd(x,z)}=h(X,Z)
-
三角不等式(Triangle Inequality):
h(X,Y)≤h(X,Z)+h(Z,Y)
证明:
设 h(X,Z)=max{A,B},其中 A=supx∈Xinfz∈Zd(x,z),B=supz∈Zinfx∈Xd(z,x);同理,h(Z,Y)=max{C,D},其中 C=supz∈Zinfy∈Yd(z,y),D=supy∈Yinfz∈Zd(y,z)。
要证明 h(X,Y)≤h(X,Z)+h(Z,Y),我们需要证明:
x∈Xsupy∈Yinfd(x,y)≤h(X,Z)+h(Z,Y)
和
y∈Ysupx∈Xinfd(y,x)≤h(X,Z)+h(Z,Y)
以第一个不等式为例,对于任意 x∈X,存在 z∈Z 使得 d(x,z)≤A+ϵ(对任意 ϵ>0),且存在 y∈Y 使得 d(z,y)≤C+ϵ。根据度量的三角不等式:
d(x,y)≤d(x,z)+d(z,y)≤(A+ϵ)+(C+ϵ)=A+C+2ϵ
由于 ϵ 可以任意小,因此:
y∈Yinfd(x,y)≤A+C
取上确界:
x∈Xsupy∈Yinfd(x,y)≤A+C≤max{A,B}+max{C,D}=h(X,Z)+h(Z,Y)
同理,可以证明:
y∈Ysupx∈Xinfd(y,x)≤h(X,Z)+h(Z,Y)
因此:
h(X,Y)=max{x∈Xsupy∈Yinfd(x,y), y∈Ysupx∈Xinfd(y,x)}≤h(X,Z)+h(Z,Y)
综上所述,豪斯多夫距离满足距离度量的四条基本性质,即非负性、自反性、对称性和三角不等式。因此,豪斯多夫距离是一个有效的度量。