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Steiner 系初探

我好久没有写学术文章了,因为对比起大家在研究的内容,文化课上的内容实在是缺乏美感与研究价值。

废话少叙,让我们来看一些有意思的东西。

引入:沪卷一模 12 题。

设平行四边形 \(A_1A_2A_3A_4\),定义集合\(\Omega = \left\{ \overrightarrow{A_iA_j} \mid i \neq j, i,j \in \{1,2,3,4\} \right\}\)\(\Omega\) 中的元素为不同的向量,相等的向量视为同一个元素)。

现从集合 \(\Omega\) 中选取若干个四元子集,满足:任意两个不同的四元子集 \(M_m, M_n\),其交集的元素个数满足 \(|M_m \cap M_n| \leq 2\)

求满足上述条件的四元子集的最大个数 \(x\)

问题形式有两种等价表述:

  • 有大小为 \(n\) 的全集 \(\Omega\),现选出 \(x\) 个大小为 \(m\) 的子集 \(A_1,\cdots,A_x\),使得它们两两交的大小不超过 \(k\),最大化 \(x\)
  • 有大小为 \(n\) 的全集 \(\Omega\),现选出 \(x\) 个大小为 \(m\) 的子集 \(A_1,\cdots,A_x\),使得每个大小为 \(k+1\) 的子集至多出现在 \(1\) 个被选中的子集中,最大化 \(x\)

在文化课(以及强基)中,上述两种表述的等价性是第一个考察重点,其中第二种表述是更有用的,因为它给出了 \(x\) 的一个上界:

\[x\binom{m}{k+1}\le \binom{n}{k+1} \]

即鸽巢原理:一共有 \(\binom{n}{k+1}\) 个不可共有的子集,每个大小为 \(m\) 的集合会占有 \(\binom{m}{k+1}\) 个。

\(x\) 顶到上界时,这个结构叫做 Steiner 系,与广为流传的斯坦纳树的提出者是同一个人,\(x\) 能否顶到上界是一个 open 的问题,但通常只会考察能顶到上界的情况,并且会出得易于构造。

值得注意的是本题特有的一种构造方法:仿射空间。

以原题为例,易得 \(n=8\)(注意重复的向量),\(m=4,k=2\),进一步我们能求出 \(x\le 14\),如何构造这个上界呢?

考虑一个大小为 \(n=2^3\) 的线性空间(\(3\) 维,边长为 \(2\) 的立方体),我们可以将 \(m=4\) 视为一个由 \(1\) 个限制确定的 \(2\) 维线性子空间的大小,将 \(k=2\) 视为两个上述线性子空间的交的大小,这样我们会发现两个大小为 \(m\) 的线性子空间的交确实至多是 \(k\)

于是我们发现限制是可以天然满足的。

平面的个数我们考虑先统计包含 \((0,0,0)\) 的面再计算它的平行面(也称陪集/仿射子空间)。

包含 \((0,0,0)\) 的面我们考虑用两个向量去张出来(其实就是由 \(2\) 个基向量张成的二维线性子空间,该子空间包含 \(2²=4\) 个点),考虑每个面中有 \(3\) 个非零向量,它们两两异或得到另一个,所以平面的个数是 \(\binom{2^3-1}{2}\div3=7\),算上平行面再乘上 \(2\),得到答案为 \(14\)

注:我本以为这个方法是十分普适的,但是推广了一下发现十分困难。

不过很好的一点是,对于 \(k=1,n=m^u\) 的情况下,这可以是一种好的构造方法,此时相当于找到所有方向的线并算上平行线,这个东西是可以计数的,我们可以借助 高斯二项式系数 来验证该构造能够取到 \(x\) 的上界,由于作者的经历问题此处不再展开,有兴趣的读者可以查阅参考资料获取进一步的信息。

参考资料

退役 oier 交流群于 2026/2/18 下午的聊天记录

与人工智能的交流

Steiner 系统 -- 来自 - 数学天地

Steiner 三元系学习小记 - Lynkcat

高斯二项式系数 - 百度百科

后记

我不便于在一篇学术文章中倾注太多感情,不过还是有一些感想。

文化课如同一场巨大的风暴,抛开浸在其中的种种极端作息来看,它还将我在算法竞赛中养成的一些研究问题的能力消磨得极为生疏,敲下这些文字时,曾经无数个面对屏幕冥思苦想的日日夜夜浮现在眼前,随之一起的是个中的激情、友谊与狂热。

我对曾经的时光越发思念,可我也时常担心太多的执念会模糊它本来的样子,我所热爱的,远非一个只存于理想中的社区,而是真实存在的,帮助过我的,并一直牵着我的社区,所以我执意将偶然遇到的这个小知识点探索下去,总结起来,让我找到些旧日的情感。

我对自己的笔记持有一些完美主义的执念,总是希望将它打磨的无比易于阅读,希望能对这个社区起到一些贡献,哪怕多出的打磨时间对我本人没什么附加作用,我还是觉得,既然要发表在这个社区中,就应该与我知识的来源秉持相同的精神,是社区中无数的文章给了我这份知识,我自当以相同的价值回馈于它。

无言,希望这篇笔记能帮到大家。

(本文写到一半写嗨了感觉特别完美,结果扔给 AI 一看核心结论爆炸了,只好草草收场,令人唏嘘。)

http://www.jsqmd.com/news/392551/

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