Lossless-join Decomposition • For the case of 𝑅 = 𝑅1 ∪ 𝑅2, a decomposition of R into R1 and R2 is lossless join if and only if at least one of the following dependencies is in F+: 𝑅1 ∩ 𝑅2 → 𝑅1 𝑅1 ∩ 𝑅2 → 𝑅2. Let the schema R is decomposed into R1, R2, …, Rn. • Let Fi be the subset of dependencies F+ that only includes attributes in Ri for 1 ≤ 𝑖 ≤ n. • The decomposition is dependency preserving, if(𝐹1 ∪ 𝐹2 ∪ … ∪ 𝐹𝑛 ) + = 𝐹 +. If the decomposition is not dependency preserving, then checking updates for violation of functional dependencies may require computing joins, which is expensive. 用中文详细讲解以上内容及相关知识点

在数据库中，关系模型是基于关系的概念，其中关系是指一个二维表格，其中每一列都有一个属性，每一行都有一个数据记录。在关系模型中，数据被组织成一组关系，并且这些关系之间存在一些函数依赖关系，这些函数依赖关系可以用来描述数据之间的关系和约束条件。

关系分解是将一个大的关系模式分解成几个小的关系模式的过程。在分解之前，必须考虑到分解后的关系是否能够保持原有的函数依赖关系，同时还要确保数据能够完整地重构回原有的大关系。

在关系分解中，Lossless-join 分解是一种保证分解后能够重构回原有大关系的方法。如果一个关系模式 R 被分解成 R1 和 R2，那么 Lossless-join 分解就是指只要 R1 和 R2 之间存在某些公共属性，那么就可以通过连接 R1 和 R2 重构出原来的 R 模式。Lossless-join 分解的条件是，至少存在以下两个依赖关系之一：R1 ∩ R2 → R1 或 R1 ∩ R2 → R2。

在分解过程中，我们可以将依赖关系集合 F+ 分成 n 个子集 Fi，其中每个子集 Fi 只包含关系模式 Ri 中的属性。如果分解后仍能保持原有的函数依赖关系，则称该分解是 dependency-preserving 的。

如果分解不是 dependency-preserving 的，则需要额外的计算来检查数据更新是否会违反函数依赖关系，这需要进行 join 操作，而 join 操作是比较耗时和昂贵的。

因此，在进行关系分解时，需要考虑到分解后的关系能否保持原有的函数依赖关系，并且需要尽可能地减少计算的复杂性和代价。

相关问题

当lossless == 1时，调用Inverse WHT 过程。该过程的输入是指定预缩放量的可变移位。该过程通过以下有序步骤对阵列T（长度为4）进行原位变换： a = T[ 0 ] >> shift c = T[ 1 ] >> shift d = T[ 2 ] >> shift b = T[ 3 ] >> shift a += c d -= b e = (a - d) >> 1 b = e - b c = e - c a -= b d += c T[ 0 ] = a T[ 1 ] = b T[ 2 ] = c T[ 3 ] = d

这段代码描述了在`lossless`等于1时，调用逆沃尔什-哈达玛变换（Inverse WHT）的过程。该过程对长度为4的数组T进行原位变换，并且输入了一个指定的预缩放量`shift`。下面是按顺序执行的步骤：

1. 将T[0]右移`shift`位，并将结果赋值给变量a。
2. 将T[1]右移`shift`位，并将结果赋值给变量c。
3. 将T[2]右移`shift`位，并将结果赋值给变量d。
4. 将T[3]右移`shift`位，并将结果赋值给变量b。
5. 将a和c相加，并将结果赋值给变量a。
6. 将d和b相减，并将结果赋值给变量d。
7. 计算e = (a - d)右移1位。
8. 将e减去b，并将结果赋值给变量b。
9. 将e减去c，并将结果赋值给变量c。
10. 将a减去b，并将结果赋值给变量a。
11. 将d加上c，并将结果赋值给变量d。
12. 将a赋值给T[0]。
13. 将b赋值给T[1]。
14. 将c赋值给T[2]。
15. 将d赋值给T[3]。

这些步骤按照指定的顺序执行，用于进行逆沃尔什-哈达玛变换的原位变换操作。在变换过程中，使用了移位、加法和减法等基本运算来计算变换后的结果，并将结果保存回原始数组T中。

DIMSE Warning: (MOVESCU,MGIUSA1): sendMessage: unable to convert dataset from 'JPEG Lossless, Non-hierarchical, 1st Order Prediction' transfer syntax to 'Little Endian Explicit'

这个警告信息表明在使用 `movescu` 工具发送 DICOM 数据时出现了转换传输语法的问题。在这种情况下，`movescu` 工具无法将数据集从 'JPEG Lossless, Non-hierarchical, 1st Order Prediction' 的传输语法转换为 'Little Endian Explicit' 的传输语法。

这个问题通常是由于目标设备不支持或未配置以接收 'JPEG Lossless' 传输语法的数据所导致的。为了解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤：

1. 检查目标设备的 DICOM 支持：确保目标设备支持接收和处理 'JPEG Lossless' 传输语法的数据。如果目标设备不支持该传输语法，你需要选择一个目标设备支持的传输语法来发送数据。

2. 指定支持的传输语法：在 `movescu` 命令中添加参数 `-x <传输语法>` 来指定一个目标设备支持的传输语法。例如，你可以使用 `-x "1.2.840.10008.1.2"` 来指定使用 'Explicit VR Little Endian' 传输语法。

完整的命令示例如下：

   movescu -v -aet <本地AE标题> -aec <服务端AE标题> -a <服务端IP地址> -p <服务端端口号> -k "<标签1>=<值1>" -k "<标签2>=<值2>" ... -x <传输语法>

- `<传输语法>`：替换为目标设备支持的传输语法的 UID。你可以在 DICOM 标准的 Transfer Syntax (UID) 列表中找到各种传输语法的 UID 值。

3. 转换数据集传输语法：如果目标设备支持 'JPEG Lossless' 传输语法，但无法处理 'Little Endian Explicit' 传输语法，你可以尝试使用其他工具或库将数据集的传输语法转换为目标设备支持的传输语法，然后再发送数据。

请根据具体情况选择适当的方法来解决转换传输语法的问题。如果问题仍然存在或你需要更多帮助，请提供更多详细信息，我将尽力协助你。