可数不完全的超滤生成的超幂模型是可数饱和:
事实上我们有比题目更好的条件:假设可数语言 Ը, I 是指标集, U 是 I 上的可数不完全超滤, 𝕬ᵢ 是 Ը 模型,那么 ∏ᵢ 𝕬ᵢ/≡∪=𝕬 是 ω₁ 饱和模型。
证明:假设 B ⊆ A 是一个可数子集, p(x) 是以 B 中元素为参数的一个型,有可数语言可得 p(x) 可数,因此不妨设
p(x)={ψₙ(x,[fₙ₁],⋯,[fₙₖ])}ᵢ<ω (为方便起见,我们设 ψᵢ(x,y→) 中的自由变元个数相同,都为 k+1 )。令 ϕₙ(x)=⋀ᵢ≤ₙ ψᵢ(x) ,由于 p(x) 在 𝕬 中有穷可满足,因此对于任意 n ,都有 𝕬 实现 ϕₙ(x) ,即 Yᵢ={i∈I:𝕬ᵢ ⊨ ∃xϕₙ(x,fₙ₁(i),⋯,fₙₖ(i))}∈U 。
由于 U 是可数不完全的,因此存在序列 X₀⊃⋯⊃Xₙ⊃⋯ 满足 ∀i∈ω,Xᵢ∈U 且 ⋂Xᵢ=∅ ,令 Zᵢ=Xᵢ∩Yᵢ ,那么 Zᵢ∈U∧⋂ᵢ Zᵢ=∅ 。定义 ρ:I→ω 满足 ρ(i)=max{n∈ω:i∈Zn} ,显然有 i∈Zₙ ↔ ρ(i)≥n 。现在我们定义一个函数 g:I→⋃ᵢ Aᵢ ,使得 [g] 实现 p(x) :假设 i∈I∧ρ(i)=0 ,那么令 g(i) 为 𝕬ᵢ 中任意元素;假设 ρ(i)>0 ,那么 𝕬ᵢ ⊨ ∃xϕᵨ₍ᵢ₎(x,fᵨ₍ᵢ₎₁(i),⋯,fᵨ₍ᵢ₎ₙ(i)n(i)),令 g(i)
满足 𝕬ᵢ ⊨ ϕᵨ₍ᵢ₎(g(i),fᵨ₍ᵢ₎₁(i),⋯,fᵨ₍ᵢ₎ₙ (i)) 。不难看出 [g] 在 𝕬 中实现了 p(x) ,即对于任意 ψ(x)∈p(x) 、都有 {i∈I:𝕬ᵢ ⊨ ψ(g(i))}∈U ,因此定理成立。 ⊣
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