Su undersanding del proceso es exacta. El par $(x,y)$ $R^2$ si hay un $z$ tal que $(x,z)$ $(z,y)$ están en $R$. Así que la búsqueda de todos los casos en que la segunda de las "coordenadas" de un par ordenado es igual a la primera coordenada de otro. Así, por ejemplo, si $(a,d)$ es en la relación $R$, e $(d,w)$ es en la relación $R$,$(a,w)$$R^2$.
No hay otra manera de hacerlo que parece más "matemática" sino que equivale a la misma cosa. Sin embargo, hacerlo de manera que voy a describir no es agradable para los seres humanos. (Equipos de amor.)
En nuestra situación, tenemos $4$ objetos, es decir,$a$, $b$, $c$ y $d$. En su lugar, vamos a llamarlos $a_1$, $a_2$, $a_3$, y $a_4$. Hacer una $4\times 4$ matriz de la siguiente manera.
En la posición donde el $i$-ésima fila y $j$-ésima columna de cumplir, poner un $1$ si $R(a_i,a_j)$ $0$ lo contrario. Esto se llama la matriz de adyacencia de la relación $R$ (el lenguaje viene de la teoría de gráficos).
La plaza de la matriz de adyacencia. Si en el cuadrado de la matriz, hay un $0$ cuando la $i$-ésima fila y la $j$-ésima columna de cumplir, entonces la relación $R^2$ no se cumple para $(a_i,a_j)$. Si el $i$-ésima fila y $j$-ésima columna de cumplir, hay un número de $\ne 0$, entonces la relación $R^2$ mantiene para $(a_i,a_j)$. El número de medidas de la cantidad de $w$ tal que $(a_i,w)$ $(w,a_j)$ están en $R$ o más geométricamente el número de $2$-paso de "rutas" de$a_i$$a_j$.
Comentario: La misma idea funciona para las relaciones en cualquier conjunto finito, y por $R^n$ (acaba de tomar la $n$-ésima potencia de la matriz de adyacencia, más fácil de decir que de hacer).
Más en general, supongamos que se tienen dos relaciones de $R$ $S$ sobre un conjunto. Podemos definir a la $RS$ en una manera análoga a la definición de $R^2$. Y nos encontramos con $RS$ multiplicando las matrices de adyacencia de $R$$S$, y al pasar por el mismo proceso que hicimos para $R^2$.
La matriz de adyacencia puede ser una herramienta poderosa. Para que podemos utilizar la matriz teórica de las ideas, como valores propios, para obtener información útil acerca de la $R$.