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[[Googology|googology]]中有“沙拉”这样的现象,即把若干种大数记号“组合”到一起,变成一个看上去很复杂的东西,但实际上强度没有什么变化;一般情况下,与其“原料”中的最强者相比没多少提升。 === 简单的混合 === ==== 函数的复合 ==== 设大数函数f、g分别具有相当于[[HH|Hardy层数]](Hardy hierarchy,简记为HH)中<math>\alpha</math>、<math>\beta</math>的增长率,那么函数<math>\lambda x.g(f(x))</math>的HH增长率则是<math>\alpha+\beta</math>。 ==== Goodstein强化 ==== 设有正整数上的大数函数f,且是严格增函数。 定义其Goodstein强化G(f)如下。设有序列<math>\{a_n|1\le n\le N\}</math>,其中每个<math>a_n</math>写成以f(n)为底的遗传记法,然后将每次出现的f(n)都改成f(n+1),所得的数再减去1,就得到<math>a_{n+1}</math>。且<math>a_N=0</math>。那么<math>G(f)(a_1)=N</math>就作为G(f)的一个函数值(<math>a_1</math>是此函数的自变量,N是因变量)。 === 大数记号的混合 === 本节的定义基于大数记号。一个大数记号A应该具有以下特性: A的表达式x可以用x[n]归约(也就是通常说的“展开”)成更“小”的表达式。 “0”表达式不能继续归约。 如果x是“后继”型的表达式,那么无论n是多少,x[n]都会得到x的前继。 ==== 序数加型混合 ==== 设有大数记号<math>A_1</math>、<math>A_2</math>。 定义混合记号<math>A_1\oplus A_2</math>如下。其表达式形如<math>\langle x,y\rangle</math>,其中<math>x\in\{1,2\}</math>,y是<math>A_x</math>中的表达式。其展开方法为: <math>\langle x,y\rangle[n]=\left\{\begin{array}{ll}0&,x=1\land y=0\\ \langle1,\text{Limit}_1[n]\rangle&,x=2\land y=0\\ \langle x,y[n]\rangle&,\text{otherwise}\end{array}\right.</math> 其中<math>\text{Limit}_1</math>表示<math>A_1</math>的表达极限。 如果<math>A_i</math>的序数强度极限为<math>\alpha_i</math>,那么<math>A_1\oplus A_2</math>的序数强度极限为<math>\alpha_1+\alpha_2</math>。 注意,序数加型混合是将两个大数记号合成一个大数记号,然后它还可以继续跟自己或其它记号混合。下面的序数乘型混合、序数乘方型混合也类似。 ==== 序数乘型混合 ==== 设有大数记号<math>A_1</math>、<math>A_2</math>。 定义混合记号<math>A_1\otimes A_2</math>如下。其表达式形如<math>\langle x_2,x_1\rangle</math>,其中,<math>x_i</math>是<math>A_i</math>中的表达式。其展开方法为: <math>\langle x,y\rangle[n]=\left\{\begin{array}{ll}0&,x=0\land y=0\\ \langle x[n],\text{Limit}_1[n]\rangle&,x\neq0\land y=0\\ \langle x,y[n]\rangle&,\text{otherwise}\end{array}\right.</math> 其中<math>\text{Limit}_1</math>表示<math>A_1</math>的表达极限。 如果<math>A_i</math>的序数强度极限为<math>\alpha_i</math>,那么<math>A_1\otimes A_2</math>的序数强度极限为<math>\alpha_1\cdot\alpha_2</math>。 ==== 序数乘方型混合 ==== 设有大数记号<math>A_1</math>、<math>A_2</math>。<math>A_2</math>中的表达式需能比较大小。 定义混合记号<math>A_1\uparrow A_2</math>如下。其表达式形如\(\langle x_1@y_1,x_2@y_2,\cdots,x_m@y_m\rangle\),长度m为非负整数,各x_i都是A_1中的表达式,各<math>y_i</math>都是<math>A_2</math>中的表达式,且<math>\forall i<j(y_i>y_j)</math>。其展开方法为: \(\langle x_1@y_1,\cdots,x_{i-1}@y_{i-1},0@y_i,x_{i+1}@y_{i+1},\cdots,x_m@y_m\rangle=\langle x_1@y_1,\cdots,x_{i-1}@y_{i-1},x_{i+1}@y_{i+1},\cdots,x_m@y_m\rangle\) <math>\langle\rangle=0</math> \(\langle S,x@y\rangle[n]=\langle S,x[n]@y,\text{Limit}_1[n]@y[n]\rangle\) 其中S代表任意长的“x_i@y_i”串,\text{Limit}_1表示A_1的表达极限。 如果A_i的序数强度极限为\alpha_i,那么A_1\uparrow A_2的序数强度极限为\alpha_1^{\alpha_2}。 3 worm的混合 本节的定义基于worm型记号。一个worm型记号A应该具有以下特性: A的表达式是形如(a_1,a_2,\cdots,a_x)的序列,其中各a_i是正整数,称作项。 A的表达式之间可以比较大小。(一般是字典序) 归约(从(a_1,a_2,\cdots,a_x)[n]得到更小的表达式)的步骤包括: 从a_x出发,向左找“小”项,其间可能计算a_i\pm a_j。 找到某个a_r后,展开,其间可能计算a_i\pm a_j。 由于(a_1,a_2,\cdots,a_{x-1},a_x+1)总是展开成(a_1,a_2,\cdots,a_{x-1},a_x,\cdots),我们可以把“展开”过程看作“先将最右项减去1,然后在其右边新增一些项”。 表达式()不能继续归约,意味着0。 最右项为1的表达式,意味着后继序数,其前继是删去最右项所得的表达式。 定义6. worm加型混合。设有worm型记号A_1,A_2,\cdots,A_m。 定义混合记号\sum_{1\le i\le m}A_i如下。其表达式形如(\langle a_1,b_1\rangle,\langle a_2,b_2\rangle,\cdots,\langle a_x,b_x\rangle),其中\langle a_i,b_i\rangle是项,各a_i,b_i都是正整数,且a_i\le m。其展开方法为: 如果a_x>1,b_x=1,则(\langle a_1,b_1\rangle,\cdots,\langle a_{x-1},b_{x-1}\rangle,\langle a_x,1\rangle)[n]=(\langle a_1,b_1\rangle,\cdots,\langle a_{x-1},b_{x-1}\rangle,\langle a_x-1,n\rangle)。 如果a_x=b_x=1或b_x>1,表达式按照A_{a_x}的规则展开,其中 \langle a_x,b_i\rangle视作b_i \langle <a_x,b_i\rangle视作1 \langle >a_x,b_i\rangle比较大小时视作∞,计算“此项±某数”时此项不变 如果展开的时候新增了项,原本要新增(A_{a_x}中的项)c,且不由步骤3得来,那此时将新增\langle a_x,c\rangle。 <nowiki>例如,(-1)-Y序列的极限是\varepsilon_0;如果将2个(-1)-Y序列以worm加型混合,所得记号的极限是\varepsilon_{\varepsilon_0};如果将3个(-1)-Y序列以worm加型混合,所得记号的极限是\varepsilon_{\varepsilon_{\varepsilon_0}};依此类推。</nowiki> 注意,worm加型混合所得的记号不再是worm型记号,因此无法进一步与自己或其它worm型记号混合。下面的定义7也类似。 定义7. worm乘型混合。设有worm型记号A_1,A_2,\cdots,A_m。 定义混合记号\prod_{1\le i\le m}A_i如下。其表达式形如(\langle a_{1,m},\cdots,a_{1,2},a_{1,1}\rangle,\langle a_{2,m},\cdots,a_{2,2},a_{2,1}\rangle,\cdots,\langle a_{x,m},\cdots,a_{x,2},a_{x,1}\rangle),其中\langle a_{i,m},\cdots,a_{i,2},a_{i,1}\rangle是项,各a_{i,j}都是正整数。其展开方法为: 如果a_{x,1}=a_{x,2}=\cdots=a_{x,m}=1,则表达式相当于后继情形。 否则,令M=\min\{i|a_{x,i}>1\},即表达式的最右一项为\langle a_{x,m},\cdots,a_{x,M+1},a_{x,M},1,\cdots,1\rangle。 表达式按照A_M的规则展开,其中 项的大小比较为字典序 \langle a_{x,m},\cdots,a_{x,M+1},b,a_{i,M-1},\cdots,a_{i,1}\rangle,计算“此项±某数”时视作b;如果展开时新增的项由此项经历修饰得来,原本要新增(A_M中的项)c,那此时应新增\langle a_{x,m},\cdots,a_{x,M+1},c,a_{i,M-1},\cdots,a_{i,1}\rangle 小于\langle a_{x,m},\cdots,a_{x,M+1},1,1,\cdots,1\rangle的项,计算“此项±某数”时视作1;如果展开时新增的项由此项经历修饰得来,原本要新增(A_M中的项)c,那此时应新增\langle a_{x,m},\cdots,a_{x,M+1},c,1,\cdots,1\rangle 大于等于\langle a_{x,m},\cdots,a_{x,M+2},a_{x,M+1}+1,1,1,\cdots,1\rangle的项,计算“此项±某数”时此项不变 展开前的“先将最右项减去1”,改为将最右项变为\langle a_{x,m},\cdots,a_{x,M+1},a_{x,M}-1,n,\cdots,n\rangle,其中n为基本列项数。 直观上,worm加型混合的结果,其每个项的可能性(可以选取哪些数值)都相当于各“原料记号”中该项的可能性之和;而worm乘型混合的结果,其每个项的可能性都相当于各“原料记号”中该项的可能性之积。 最后,为什么没有worm乘方型混合?因为乘方型混合要涉及到同时展开多个不同的表达式(参考定义5,同时展开两个表达式),而它们每展开一轮所增加的项数不一定相等,就无法结合。
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