正交拉丁方的构造
MatrixGroup
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2025-10-22 23:27:42
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算法·理论
前言
本文只介绍对关键结论有用的定义和定理,中间另外一些有用和/或有趣的定理可以去原书阅读。
别问构造怎么来的。
按照自己的理解稍微修改了一些细节,如果改错了记得跟笔者讲一声。
假定读者熟知有限域的构造。
本文同步发表于知乎专栏。
引入
定义. 对于一个 n 元集 S ,一个 n 阶拉丁方 (Latin square)是一个 n 阶方阵,满足每行每列恰有 S 中的每个元素各一个。
(注:S 本身是什么并不重要。在语境清晰的情况下,可以省去 S 。否则,不妨设 S=\{1,2,\cdots,n\} 。)
例. 如下是一个 6\times 6 的拉丁方:
\begin{bmatrix}
3&6&1&4&2&5\\
1&5&3&2&6&4\\
4&1&6&5&3&2\\
6&2&5&3&4&1\\
5&4&2&6&1&3\\
2&3&4&1&5&6
\end{bmatrix}
定义. 一对 n 阶拉丁方 P,Q 是正交的 (orthogonal),当且仅当对于每对 i,j\in \{1,2,\cdots,n\} ,二元组 (P_{i,j},Q_{i,j}) 两两不同。
例. 如下是一对 10\times 10 的正交拉丁方:
\begin{bmatrix}
0&4&1&7&2&9&8&3&6&5\\
8&1&5&2&7&3&9&4&0&6\\
9&8&2&6&3&7&4&5&1&0\\
5&9&8&3&0&4&7&6&2&1\\
7&6&9&8&4&1&5&0&3&2\\
6&7&0&9&8&5&2&1&4&3\\
3&0&7&1&9&8&6&2&5&4\\
1&2&3&4&5&6&0&7&8&9\\
2&3&4&5&6&0&1&8&9&7\\
4&5&6&0&1&2&3&9&7&8
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
0&7&8&6&9&3&5&4&1&2\\
6&1&7&8&0&9&4&5&2&3\\
5&0&2&7&8&1&9&6&3&4\\
9&6&1&3&7&8&2&0&4&5\\
3&9&0&2&4&7&8&1&5&6\\
8&4&9&1&3&5&7&2&6&0\\
7&8&5&9&2&4&6&3&0&1\\
4&5&6&0&1&2&3&7&8&9\\
1&2&3&4&5&6&0&9&7&8\\
2&3&4&5&6&0&1&8&9&7
\end{bmatrix}
定义. 一些 n 阶拉丁方是(相互)正交的 (mutually orthogonal),当且仅当其中每两个拉丁方都是正交的。
例. 如下是一组 4\times 4 的相互正交拉丁方:
\begin{bmatrix}
0&1&x&y\\
1&0&y&x\\
x&y&0&1\\
y&x&1&0
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
0&1&x&y\\
x&y&0&1\\
y&x&1&0\\
1&0&y&x
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
0&1&x&y\\
y&x&1&0\\
1&0&y&x\\
x&y&0&1
\end{bmatrix}
定义. 对于正整数 n ,N(n) 表示最多的(相互)正交拉丁方组的拉丁方个数。特别的,N(1)=+\infty 。
例. N(2)=1,N(3)=2 。
前置:区组设计
定义. 对于一个 v 元集 S ,一个集合 K\subseteq\{1,2,\cdots,v-1\} ,一个正整数 \lambda ,定义一个 (v,K,\lambda) -两两平衡设计(pairwise balanced design, PBD )为 S 的一个子集族(其中每个 S 的子集被称为一个「区组(block)」),满足以下两点:
每个区组的大小都是 K 中的元素。
对于每对不同的元素 x,y\in S(x\neq y) ,恰有 \lambda 个区组同时包含 x 和 y 。
特别的,若 K=\{k\} 是单元集,则称它为一个 (v,k,\lambda) -平衡不完全区组设计(balanced incomplete block design, BIBD )。
特别的,对于正整数 n\ge 2 ,一个 (n^2+n+1,n+1,1) -BIBD 被称为一个 n 阶有限射影平面 (finite projective plane)。
特别的,对于正整数 n\ge 2 ,一个 (n^2,n,1) -BIBD 被称为一个 n 阶有限仿射平面 (finite affine plane)。
(注:S 本身是什么并不重要。在语境清晰的情况下,可以省去 S 。否则,不妨设 S=\{1,2,\cdots,v\} 。)
例. 一个 (v,3,1) -BIBD 是熟知的 Steiner 三元系(Steiner triple system)。
例. \{0,7,10,11,23\} 和 \{0,5,14,20,22\} 在模 41 意义下每个元素同加一个数得到的 82 个集合,组成了一个 (41,5,1) -BIBD。
定理 1. 对于素数幂 q ,存在 q 阶有限射影平面和 q 阶有限仿射平面。
证明. 所有 \{(a,b,c)|a,b,c\in \mathbb F_q,(a,b,c)\neq (0,0,0)\} 在 (a,b,c)\sim (at,bt,ct)(t\in\mathbb F_q,t\neq 0) 的等价关系下构成等价类。对于所有等价类,任取代表元 (a,b,c) ,则所有 (x,y,z) 满足 ax+by+cz=0 所在的等价类为一个区组,则容易验证这就是一个 q 阶有限射影平面。
强制要求 c\neq 0 (区组中去掉 (a,b,c)\sim (0,0,1) 即 z=0 的等价类)即可得到 n 阶有限仿射平面。\square
定义. 一个 PBD 是可分解的 (resolvable)当且仅当存在一个区组的划分,使得划分的每一类中的区组构成了 S 的一个划分。这个划分的每一类被称为一个分解类(resolution class)或平行类(parallel class)。
例. \{1,2\},\{1,3\},\{1,4\},\{2,3\},\{2,4\},\{3,4\} 是一个可分解的 (4,2,1) -BIBD,它可以被分解为 \{\{1,2\},\{3,4\}\},\{\{1,3\},\{2,4\}\},\{\{1,4\},\{2,3\}\} 。
初步的探索
先来研究一些关于 N(n) 的简单结论!
定理 2. 对于正整数 n\ge 2 ,N(n)\le n-1 。
证明. 设 N(n)=r 。因为标号不重要,无妨设每个拉丁方都满足第一行是 1,2,\cdots,n 。则第二行第一列的元素不能是 1 ,也必须两两不同(每对相同的数都在第一行出现过了),因此 r\le n-1 。\square
定理 3. 对于素数幂 q\ge 2 ,N(q)=q-1 。
证明. 根据定理 2,只需构造 q-1 个相互正交的拉丁方即可。对于 \mathbb F_q=\{x_1,x_2,\cdots,x_q\} 中的每个非零元素 a\neq 0 ,构造方阵 M^a 满足 M^a_{i,j}=x_i+ax_j 。容易验证这些是相互正交的拉丁方。\square
定理 4. 对于正整数 n,m ,N(nm)\ge \min(N(n),N(m)) 。
证明. 无妨设 n,m\ge 2 。任取 q=\min(N(n),N(m)) 个 n 阶正交拉丁方 P^1,P^2,\cdots,P^q 和 m 阶正交拉丁方 Q^1,Q^2,\cdots,Q^q (假定元素为 1\sim m 的正整数)。构造分块矩阵
R_i=\begin{bmatrix}
C^{i,Q^i_{1,1}}&C^{i,Q^i_{1,2}}&\cdots&C^{i,Q^i_{1,m}}\\
C^{i,Q^i_{2,1}}&C^{i,Q^i_{2,2}}&\cdots&C^{i,Q^i_{1,m}}\\
\vdots&\vdots&\ddots&\vdots\\
C^{i,Q^i_{m,1}}&C^{i,Q^i_{m,2}}&\cdots&C^{i,Q^i_{m,m}}
\end{bmatrix}
其中 C^{i,j}_{x,y} 为二元组 (j,P^i_{x,y}) 。容易验证这些是相互正交的拉丁方。\square
推论 4.1 对于任意正整数 n=\prod p_i^{k_i} ,其中给出的是质因数分解,则 N(n)\ge \min (p_i^{k_i}-1) 。
推论 4.2 对于任意正整数 n\not\equiv 2\pmod 4 ,N(n)\ge 2 ,即存在 n 阶的正交拉丁方对。
定理 5. N(2)=1,N(6)=1 ,即不存在 2 阶和 6 阶的正交拉丁方对。
证明. 使用电脑程序暴力枚举验证即可。\square
进一步研究
考虑一个方便的正交拉丁方组的等价表示:正交阵列。
定义. 对于一个 n 元集 S ,一个 (s,n) -正交阵列 (orthogonal array) 是一个 s\times n^2 的矩阵(s 个序列),每个元素都是 S 中的元素,满足对任意两个不同的行,它们对应位置的元素的有序对恰好是所有 n^2 个可能的有序对。
(注:S 本身是什么并不重要。在语境清晰的情况下,可以省去 S 。否则,不妨设 S=\{1,2,\cdots,n\} 。)
定理 6. 存在 (s,n) 正交阵列当且仅当 N(n)\ge s-2 。
证明.
$\Rightarrow$. 重排每一列使得第一行为 $[1,\cdots,1,2,\cdots,2,\cdots,n,\cdots,n]$ 而第二行为 $[1,2,\cdots,n,\cdots,1,2,\cdots,n]$(根据定义显然可以做到),那么容易验证,接下来的每一行从上到下从左到右填入 $n$ 阶方阵就组成了 $s-2$ 个相互正交的 $n$ 阶拉丁方。$\square
例. 以下的一对三阶正交拉丁方对应了如下的 (4,3) -正交阵列:
\begin{array}{c}
\begin{bmatrix}1&2&3\\3&1&2\\2&3&1\end{bmatrix}\begin{bmatrix}1&2&3\\2&3&1\\3&1&2\end{bmatrix}\\\\
\begin{bmatrix}1&1&1&2&2&2&3&3&3\\
1&2&3&1&2&3&1&2&3\\
1&2&3&3&1&2&2&3&1\\
1&2&3&2&3&1&3&1&2\end{bmatrix}
\end{array}
定理 7. 若 N(m)\ge 2 ,则 N(3m+1)\ge 2 。
证明. 设 S 为 \{0,1,\cdots,2m\}\cup\{x_1,x_2,\cdots,x_m\} 。根据题设,存在关于 \{x_1,\cdots,x_m\} 的 (4,m) -正交阵列 A^* 。
设 W=[0,0,\cdots,0] (m 个 0 ),X=[1,2,\cdots,m] ,Y=[2m,2m-1,\cdots,m+1] ,Z=[x_1,x_2,\cdots,x_m] ,则定义分块矩阵 A_0 为
\begin{bmatrix}
W&X&Y&Z\\
X&W&Z&Y\\
Y&Z&W&X\\
Z&Y&X&W
\end{bmatrix}
定义 A_i 为 A_0 中所有 \{0,1,\cdots,2m\} 中的元素加上 i 对 2m+1 取模的值。
定义 4\times (2m+1) 的矩阵 E 满足其第 i 列的数都是 i-1 。则分块矩阵
D=\begin{bmatrix}E&A_0&A_1&\cdots&A_{2m}&A^*\end{bmatrix}
为 (4,3m+1) -正交阵列。下面验证这一点。
对于 (i,x_j) 型的有序对,显然只会在某个 A_k 里出现。只需考虑对于任意两行,第二行是 x_j 的列恰在每个 A_k 里出现了相同的一次,且对应的数根据定义遍历了每个 \{0,1,\cdots,2m\} 的整数。(x_j,i) 同理。
对于 (x_i,x_j) 型的有序对,只会在 A^* 里出现,并且根据 A^* 的定义的确符合要求。
对于 (i,j) 型的有序对,若 i=j ,只会在 E 里出现且恰好出现了一次。否则 i\neq j 。这时它们只会在某个 A_k 里出现。
考虑它们的差(在模 2m+1 意义下),可以验证 W-X,X-W 、W-Y,Y-W 、X-Y,Y-X 在模 2m+1 意义下都遍历了所有 \{1,\cdots,2m\} 。因此稍作讨论可以发现每个 A_k 恰能找到相同的一列满足差是符合要求的,而对应的数根据定义遍历了所有的可能。
综上,D 为 (4,3m+1) -正交阵列。\square
推论 7.1 N(12m+10)\ge 2 。特别的,N(10)\ge 2,N(22)\ge 2 。
与区组设计的联系
定理 8. 若 (v,K,1) -PBD 存在,则 N(v)\ge \min\limits_{k\in K} N(k)-1 。
证明. 设 q=\min\limits_{k\in K}N(k) 。对于每个 k\in K ,取一个 (q+2,k) -正交阵列。不妨设第一行是 [1,\cdots,1,2\cdots,2,\cdots,k,\cdots,k] (重排),且接下来每行都以 [1,2,\cdots,k] 开头(重标号)。设 D_k 为它去掉第一行和前 k 列组成的 (q+1)\times(k^2-k) 矩阵,则它的每两行恰好包含每个两元素不相等的有序对一次。
设这个 PBD 的每个区组为 B_1,B_2,\cdots,B_b 。对于每个 B_i ,定义 E_i 为将 D_{|B_i|} 的元素替换为 B 中的元素得到的矩阵。定义 (q+1)\times v 的矩阵 F 满足第 j 列都是 j 。则分块矩阵
A=\begin{bmatrix}E_1&E_2&\cdots&E_b&F\end{bmatrix}
是 (q+1,v) -阶正交阵列。下面验证这一点。
对于任意两行,对于有序对 (x,y) ,若 x=y ,则它恰好在 F 中出现了一次。否则,恰好有一个 B_i 同时包含 x,y ,故 E_i 恰有一列满足它在对应行上是有序对 (x,y) ,其它的 E_j 不会同时包含 x,y ,而 F 的一列不会有不同的数。综上,A 为 (q+1,v) -正交阵列。\square
定义. 对于 (v,K,1) -PBD,若 K_0\subseteq K 满足所有大小在 K_0 中的区组不交,则称这些区组组成了一个离集 (clear set)。
定理 9. 对于一个 (v,K,1) -PBD,若 K_0\subseteq K 满足所有大小在 K_0 中的区组不交,K_1=K\backslash K_0 ,则
N(v)\ge \min\limits_{k\in K}\begin{cases}N(k)&k\in K_0\\N(k)-1&k\in K_1\end{cases}
证明. 设 q=1+\min\limits_{k\in K}\begin{cases}N(k)&k\in K_0\\N(k)-1&k\in K_1\end{cases} 。
对于 k\in K_0 ,定义 P_k 为一个 (q+1,k_i) -正交阵列。对于 k\in K_1 ,定义 P_k 为定理 8 中的 D_k 。
设这个 PBD 的每个区组为 B_1,B_2,\cdots,B_b 。对于每个 B_i ,定义 E_i 为将 P_{|B_i|} 的元素替换为 B 中的元素得到的矩阵。定义 (q+1)\times v 的矩阵 F 满足第 j 列都是 j 。再定义 F 为 q+1 行都相等的矩阵,对于每个不在任何大小为某个 k\in K_0 的组中的元素都对应了一列。
则分块矩阵
A=\begin{bmatrix}E_1&E_2&\cdots&E_b&F\end{bmatrix}
是 (q+1,v) -阶正交阵列。下面验证这一点。
对于任意两行,对于有序对 (x,y) ,若 x=y 且 x 在 F 中,则这一对恰好在 F 中出现了一次。若 x=y 且 x 不在 F 中,则这一对恰在某个离集里的区组对应的 E_i 中出现了一次。否则,恰好有一个 B_i 同时包含 x,y ,故 E_i 恰有一列满足它在对应行上是有序对 (x,y) ,其它的 E_j 不会同时包含 x,y ,而 F 的一列不会有不同的数。综上,A 为 (q+1,v) -正交阵列。\square
例. 取 4 阶有限射影平面,即 (21,5,1) -BIBD,任取三不在一个区组中的元素删掉,可以得到一个 (18,\{3,4,5\},1) -PBD。现在大小为 3 的区组组成了一个离集,否则说明某两个区组在删除之前交的大小超过 1 ,矛盾。因此 N(18)\ge \min(N(3),N(4)-1,N(5)-1)=2 。
例. 取上文的例子中的 (41,5,1) -BIBD,任取三不在一个区组中的元素删掉,可以得到一个 (38,\{3,4,5\},1) -PBD。现在大小为 3 的区组组成了一个离集,否则说明某两个区组在删除之前交的大小超过 1 ,矛盾。因此 N(38)\ge \min(N(3),N(4)-1,N(5)-1)=2 。
定理 10. 若 N(m)\ge k-1 ,则存在一个可分解的 (km,\{k,m\},1) -PBD,其中 m 个大小为 k 的区组组成的分解类有 m 个,k 个大小为 m 的区组组成的分解类有 1 个,共 m+1 个分解类。
证明. 由题意,存在 (k+1,m) -正交阵列,无妨设其第一行是 [1,\cdots,1,2\cdots,2,\cdots,m,\cdots,m] 。去掉这一行,则接下来每行的每 m 个元素是一个 m 阶排列,且是一个 (k,m) -正交阵列。把每一行的元素改成它本身和行号组成的有序对,这样 m^2 列定义为一个区组,且每 m 列构成了全集的一个划分。只有行号相同的有序对的对没有被分配到,那么加上 k 个所有行号相同的元素组成的区组,构成一个划分即可。\square
例. 取 m=4,k=3 ,若第一步之后得到的 (k,m) -正交阵列为
\begin{bmatrix}
1&2&3&4&1&2&3&4&1&2&3&4&1&2&3&4\\
1&2&3&4&2&1&4&3&3&4&1&2&4&3&2&1\\
1&2&3&4&3&4&1&2&4&3&2&1&2&1&4&3
\end{bmatrix}
则构成有序对,并重新按照正整数标号得到的结果是
\begin{bmatrix}
1&2&3&4&1&2&3&4&1&2&3&4&1&2&3&4\\
5&6&7&8&6&5&8&7&7&8&5&6&8&7&6&5\\
9&10&11&12&11&12&9&10&12&11&10&9&10&9&12&11
\end{bmatrix}
因此,所有划分分别是 \{\{1,5,9\},\{2,6,10\},\{3,7,11\},\{4,8,12\}\} ,\{\{1,6,11\},\{2,5,12\},\{3,8,9\},\{4,7,10\}\} ,\{\{1,7,12\},\{2,8,11\},\{3,5,10\},\{4,6,9\}\} ,\{\{1,8,10\},\{2,7,9\},\{3,6,12\},\{4,5,11\}\} 和 \{\{1,2,3,4\},\{5,6,7,8\},\{9,10,11,12\}\} 。这构成了一个符合要求的 (12,\{3,4\},1) -PBD。
定理 11. 若 N(m)\ge k-1 ,正整数 x< m ,则存在一组 (km+x,\{x,m,k,k+1\},1) -PBD,且 N(km+x)\ge \min(N(x),N(k)-1,N(k+1)-1) 。
证明. 取符合定理 10 条件的的一个 (km,\{k,m\},1) -PBD。设那个 k 个组成了一个分解类的大小为 m 的区组为 B_1,B_2,\cdots,B_k 。对于 i=1,\cdots ,x ,取一个新的元素 c_i ,在第 i 个由 m 个大小为 k 的区组组成的分解类的每个区组中加入 c_i ,再加入一个新的集合 B^*=\{c_1,c_2,\cdots,c_x\} 。这就完成了构造。
因为 B_i 和 B^* 不交,所以若 x 与 k,k+1 都不相等那么后半句自然成立(注意 N(m)\ge k-1 所以自然会取最小值时会被 N(k)-1 消掉)。而若 x 与 k 或 k+1 相等的话那么根据取 \min 它们的贡献会被吃掉,所以也没有问题。\square
收尾工作
既然已经得到了一个很强大的定理,那么接下来进行一些收尾工作。
定理 12. 对于素数幂 q ,N(q^2-1)\ge N(q-1) 。
证明. 取 q 阶仿射平面,即 (q^2,q,1) -BIBD。去掉一个元素,得到一个 (q^2-1,\{q,q-1\},1) -PBD,且大小为 q-1 的元素显然构成了一个离集。因此 N(q^2-1)\ge \min(N(q-1),N(q)-1) 。因为 N(q)-1=q-2\le N(q-1) ,故原式成立。\square
定理 13. N(12)\ge 5 。
证明. 直接验证如下构造即可。设
A=\begin{bmatrix}0&1&2&3&4&5\\1&2&3&4&5&0\\2&3&4&5&0&1\\3&4&5&0&1&2\\4&5&0&1&2&3\\5&0&1&2&3&4\end{bmatrix},B=\begin{bmatrix}6&7&8&9&10&11\\7&8&9&10&11&6\\8&9&10&11&6&7\\9&10&11&6&7&8\\10&11&6&7&8&9\\11&6&7&8&9&10\end{bmatrix},L_1=\begin{bmatrix}A&B\\B&A\end{bmatrix}
而 L_2,L_3,L_4,L_5 为重排 L_1 的列得到的矩阵,满足它们的第一行分别是
\begin{bmatrix}
0&6&8&2&7&1&9&11&4&10&5&3\\
0&3&6&1&9&11&2&8&5&4&7&10\\
0&8&1&11&5&9&3&10&2&7&6&4\\
0&4&11&10&2&7&8&6&9&1&3&5
\end{bmatrix}
\square
(这一结果由 Dulmage、Johnson 和 Mendelsohn 在 1961 年给出,感兴趣可以搜索他们的论文,笔者没有看。)
定理 14. N(4m)\ge 3 。
证明. 根据推论 4.2 的构造,只需要考虑 m 是 3 的倍数而不是 9 的倍数的情况,其它情况是不言自明的。且根据这个构造,只需要构造 12,24 的情况,再乘上不小于 4 的素数幂就可以得到所有这些情况的结论。而 N(12)\ge 3 由定理 13 给出,N(24)\ge 3 是定理 12 在 q=5 时的情形。\square
定理 15. N(14)\ge 2 。
证明. 直接验证如下构造即可。设
A=\begin{bmatrix}
0&8&3&12&9&2&5&10&6&11&1&4&13&7\\
13&1&9&4&0&10&3&6&11&7&12&2&5&8\\
6&13&2&10&5&1&11&4&7&12&8&0&3&9\\
4&7&13&3&11&6&2&12&5&8&0&9&1&10\\
2&5&8&13&4&12&7&3&0&6&9&1&10&11\\
11&3&6&9&13&5&0&8&4&1&7&10&2&12\\
3&12&4&7&10&13&6&1&9&5&2&8&11&0\\
12&4&0&5&8&11&13&7&2&10&6&3&9&1\\
10&0&5&1&6&9&12&13&8&3&11&7&4&2\\
5&11&1&6&2&7&10&0&13&9&4&12&8&3\\
9&6&12&2&7&3&8&11&1&13&10&5&0&4\\
1&10&7&0&3&8&4&9&12&2&13&11&6&5\\
7&2&11&8&1&4&9&5&10&0&3&13&12&6\\
8&9&10&11&12&0&1&2&3&4&5&6&7&13
\end{bmatrix}
则 A 和 A^T 构成一组正交拉丁方。
(注意观察 A 的对角线上的结构——忽略最后一行和最后一列。n=10 的时候也有类似的构造。)
定理 16. N(26)\ge 2 。
考虑类似定理 7 的构造。设 S 为 \{0,1,\cdots,18\}\cup\{x_1,x_2,\cdots,x_7\} 。存在关于 \{x_1,\cdots,x_7\} 的 (4,7) -正交阵列 A^* 。
设 W=[0,x_1,\cdots,x_7] ,X=[3,15,10,7,8,12,9,6] ,Y=[1,0,0,0,0,0,0,0] ,Z=[6,1,2,4,6,7,8,10] ,则定义分块矩阵 A_0 为
\begin{bmatrix}
W&Z&X&Y\\
X&Y&W&Z\\
Y&W&Z&X\\
Z&X&Y&W
\end{bmatrix}
定义 A_i 为 A_0 中所有 \{0,1,\cdots,18\} 中的元素加上 i 对 19 取模的值。
定义 4\times 19 的矩阵 E 满足其第 i 列的数都是 i-1 。则分块矩阵
D=\begin{bmatrix}E&A_0&A_1&\cdots&A_{18}&A^*\end{bmatrix}
为 (4,26) -正交阵列。下面验证这一点。
对于 (i,x_j) 型的有序对,显然只会在某个 A_k 里出现。只需考虑对于任意两行,第二行是 x_j 的列恰在每个 A_k 里出现了相同的一次,且对应的数根据定义遍历了每个 \{0,1,\cdots,2m\} 的整数。(x_j,i) 同理。
对于 (x_i,x_j) 型的有序对,只会在 A^* 里出现,并且根据 A^* 的定义的确符合要求。
对于 (i,j) 型的有序对,若 i=j ,只会在 E 里出现且恰好出现了一次。否则 i\neq j 。这时它们只会在某个 A_k 里出现。
考虑它们的差(在模 2m+1 意义下),可以验证 A_0 的任意两行中选取都是 (i,j) 的元素对作差都遍历了 \{1,\cdots,18\} ,而对应的数根据定义遍历了所有的可能。
综上,D 为 (4,26) -正交阵列。\square
定理 17. 对于正整数 n ,N(n)\ge 2 ,即存在 n 阶的正交拉丁方对,当且仅当 n\neq 2,6 。
证明. 根据推论 4.2,只需考虑 n\equiv 2\pmod 4 的情况。首先,在上文的例子、定理和推论中,n\le 26 的情况均已讨论完毕。
在定理 11 中取 m=4t,k=4 ,根据定理 14 有 N(m)\ge k-1 ,因此符合条件。那么若 N(x)\ge 2 且 x<4t 则有 N(16t+x)\ge 2 。对于 n\equiv 2,6,10,14\pmod {16} 的情况,可以取 x=18,22,10,14 。
对于 x=10 ,t\ge 3 时即构造合法。因此只需要考虑 10+16\times 2=42 以内的,>26 的只有 42 。
对于 x=14 ,t\ge 4 时即构造合法,因此只需要考虑 14+16\times 3=62 以内的,>26 的有 30,46,62 。
对于 x=18 ,t\ge 5 时即构造合法。因此只需要考虑 18+16\times 4=82 以内的,>26 的有 34,50,66,82 。
对于 x=22 ,t\ge 6 时即构造合法,因此只需要考虑 22+16\times 5=102 以内的,>26 的有 38,54,70,86,102 。
因为 N(nm)\ge\min(N(n),N(m)) ,因此只需要考虑 2p 即可(p 为素数)。而根据推论 7.1,不需要考虑 12k+10 型的数。因此,筛选出需要考虑的只有 38,62,86 。对于 38 ,它在上文的例子中给出了结论。对于 62,86 ,它们分别是 4\times 13+10 和 4\times 19+10 ,而 13,19 都是素数,满足其 N 值为自己减 1 ,也可以利用定理 11 得出结论。\square
后记
最初笔者也听说过定理 17,但是没有听过证明。仔细研究此题是来自群友的提问怎样构造 2p(4t+2)形式的正交拉丁方对?,去 StackExchange 的回答里找到了相关文献,在此整理,供大家学习。以上。
参考文献
[1] Ian Anderson, Combinatorial designs and tournaments, 1997.