绍尔-谢拉赫引理

绍尔-谢拉赫引理，经帕约尔推广的版本：对于每个有限族（绿色），都存在同样多个集合组成的另一族（蓝色），使得蓝色族中每个集合，都被绿色族“打碎”。

组合数学和极值集合论中，绍尔-谢拉赫引理（英语：Sauer–Shelah lemma）断言，若集合族的VC维低，则该族不能有太多个集合。引理得名于诺贝特·绍尔和萨哈龙·谢拉赫，两人分别独立于1972年发表此结果。较之略早，在1971年，弗拉基米尔·瓦普尼克和亚历克塞·泽范兰杰斯合著的论文已有此结果（“VC维”即以两人为名）。谢拉赫发表引理时，亦归功于米哈·佩尔莱斯，故引理又称为佩尔莱斯-绍尔-谢拉赫引理。

布萨格洛等人称其为“关于VC维的最根本结论之一”。引理在若干方面有应用，就各发现者的研究动机而言，绍尔是研究集族的组合学，谢拉赫研究模型论，VC二氏则研究统计学。后来，引理亦用于离散几何和图论。

定义及叙述

设$\textstyle {\mathcal {F}}=\{S_{1},S_{2},\dots \}$为一族集合，$T$为另一集，此时所谓$T$为${\mathcal {F}}$的碎裂集，意思是$T$的每个子集（包括空集和$T$本身），皆可表示成$T$与该族某集之交$T\cap S_{i}$。${\mathcal {F}}$的VC维是其打碎的最大集的大小。

利用以上术语，绍尔-谢拉赫引理可以写成：

若${\mathcal {F}}$是一族集合，且各集合中，合共衹有$n$个不同元素，但 $\textstyle |{\mathcal {F}}|>\sum _{i=0}^{k-1}{\binom {n}{i}}$，则${\mathcal {F}}$打碎某个$k$元集合。

所以，若${\mathcal {F}}$的VC维为$k$（故不打碎任何$k+1$元集），则${\mathcal {F}}$中至多衹有$\textstyle \sum _{i=0}^{k}{\binom {n}{i}}=O(n^{k})$个集合。

引理所给的界已是最优：考虑$n$元集$\{1,2,\dots ,n\}$中，所有小于$k$个元素的子集，所成的族${\mathcal {F}}$。该族的大小恰为$\textstyle \sum _{i=0}^{k-1}{\binom {n}{i}}$，但是不打碎任何$k$元集。

打碎多少集合

帕约尔将绍尔-谢拉赫引理加强为：

有限族${\mathcal {F}}$必打碎至少$|{\mathcal {F}}|$个集合。

绍尔-谢拉赫引理为其直接推论，因为$n$元全集的子集中，衹有$\textstyle \sum _{i=0}^{k-1}{\binom {n}{i}}$个的元素个数小于$k$。故$\textstyle |{\mathcal {F}}|>\sum _{i=0}^{k-1}{\binom {n}{i}}$时，即使全部小集皆已打碎，仍不足$|{\mathcal {F}}|$个，故必有打碎某个不少于$k$元的集合。

亦可将“碎裂”的概念加以限缩，变成“顺序碎裂”（order-shattered）。此时，任意集族顺序打碎的集合数，必恰好等于该族的大小。

证

绍尔-谢拉赫引理的帕约尔变式可使用数学归纳法证明，此证法一说出自诺加·阿隆，一说出自朗·阿哈罗尼及朗·霍尔兹曼（Ron Holzman）。

作为归纳法的起始步骤，单一个集合组成的族${\mathcal {F}}$，能打碎空集，已足$|{\mathcal {F}}|$个。

至于递推步骤，可假设引理对任意少于$|{\mathcal {F}}|$个集合组成的族皆成立，且族${\mathcal {F}}$有至少两个集合，故可选取元素$x$为其一的元素，但不属于另一集。如此便可将${\mathcal {F}}$的集合分成两类：包含$x$的集合归入子族${\mathcal {F}}_{1}$，不含$x$的则归入${\mathcal {F}}_{0}$。

由归纳假设，两子族各自打碎的集合数，其和至少为$|{\mathcal {F}}_{0}|+|{\mathcal {F}}_{1}|=|{\mathcal {F}}|$。

该些碎裂集不能有元素$x$，因为若要打碎某个有$x$的集合$A$，则族中需要有含$x$的集合，也需要有不含$x$的集合，才能使该族各集与$A$的交集出齐$A$的全体子集。

若集$S$衹被一个子族打碎，则数算两子族打碎的集合时，$S$计为一个，数${\mathcal {F}}$打碎的集合时亦计为一个。但$S$也可能同时被两子族打碎，如此，数算两子族打碎的集合时，会将$S$计两次；不过${\mathcal {F}}$既打碎$S$，也打碎$S\cup \{x\}$，所以$S$（和$S\cup \{x\}$）在数${\mathcal {F}}$打碎的集合时，也计为两次。由此，${\mathcal {F}}$打碎的集合数，不小于两子族各自打碎集合数之和，从而不小于$|{\mathcal {F}}|$。

绍尔-谢拉赫引理的原始形式还有另一种证明，利用线性代数及容斥原理，该证法由弗龙克尔·彼得和保奇·亚诺什给出。

应用

VC二氏原先将引理应用于证明，若考虑一族VC维固定的事件，则衹需有限多个取样点，即可近似任意的概率分布（使取样所得的事件概率近似该分布下的事件概率），且取样点的个数衹取决于VC维数。具体而言，有两种意义下的近似，各由参数$\varepsilon$定义：

1. 取样集$S$上的概率分布定义为原分布的“$\varepsilon$近似”（英语：$\varepsilon$-approximation），意思是每个事件被$S$以该分布取样的概率，与原概率所差不过$\varepsilon$。
2. 取样集$S$（不设权重）定义为“ε网”，意思是概率不小于$\varepsilon$的任一事件中，必含$S$中至少一点。

由定义，$\varepsilon$近似必为$\varepsilon$网，反之则不一定。

VC二氏以此引理证明，若某集族的VC维为$d$，则必有大小不过$O({\tfrac {d}{\varepsilon ^{2}}}\log {\tfrac {d}{\varepsilon }})$的$\varepsilon$近似。其后，Haussler & Welzl (1987)和Komlós, Pach & Woeginger (1992)等发表了类似的结果，证明必存在大小为$O({\tfrac {d}{\varepsilon }}\log {\tfrac {1}{\varepsilon }})$的$\varepsilon$网，具体上界为${\tfrac {d}{\varepsilon }}\ln {\tfrac {1}{\varepsilon }}+{\tfrac {2d}{\varepsilon }}\ln \ln {\tfrac {1}{\varepsilon }}+{\tfrac {6d}{\varepsilon }}$。证明存在小$\varepsilon$网的主要方法是，先拣选$O({\tfrac {d}{\varepsilon }}\log {\tfrac {1}{\varepsilon }})$个点的随机样本$x$，再独立拣选另$O({\tfrac {d}{\varepsilon }}\log ^{2}{\tfrac {1}{\varepsilon }})$个点的随机样本$y$，然后证明以下的不等式：存在某个较大事件$E$与$x$不交的概率$p_{1}$，与存在同样的事件，且该事件与$y$相交点数大于中位值的概率$p_{2}$，两概率之比至多为$2$。若固定$E$和$x\cup y$，则$x$不交$E$而$y$与$E$相交点数多于中位值的概率很小。由绍尔-谢拉赫引理，$E$与$x\cup y$的交集的可能情况并不太多，计算“存在$E$满足条件”的概率时，衹需对每种交集的可能性考虑一个$E$，因此由并集上界，可得$p_{1}\leq 2p_{2}<1$，故$x$有非零概率为$\varepsilon$网。

以上论证说明随机取样足够多个点就可能是$\varepsilon$网。此性质以及$\varepsilon$网、$\varepsilon$近似两概念本身，皆在机器学习和概率近似正确学习方面有应用。计算几何方面的应用则有范围搜索、去随机化、近似算法。

Kozma & Moran (2013)利用绍尔-谢拉赫引理的推广，证明若干图论结果，例如：图的强定向方案数介于其连通子图数与边双连通子图数之间。