量化Domain中的模糊收敛与伴随映射

研究LF-偏序集中模糊集的并,广义Zadeh函数与LF-伴随映射之间的关系,证明了由LF-左伴随映射提升的广义Zadeh函数一定保任意模糊集的并,该结果是经典偏序伴随理论一个著名结论(左伴随保任意并)的量化/模糊推广.

量化Domain理论的L-Fuzzy式处理(II) L-Fuzzy拟序集的表示

本文是文献[4]的续。对于固定的FrameL,本文证明了每个LF-拟序集可以等价地表示为拟序的层,该结果与L-Fuzzy集的分解和表示定理类似。由这此定理可得出以下结论:一类量化Domain(例如,广义超度量Domain)实际上是将满足一定条件的拟序族进行"粘贴"的结果(按照层论的语言叙述,就是拟序的层),而通常的拟序则是常值拟序层的特例。