浅谈Banach压缩映射定理的应用

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压缩映射原理及应用

 压缩映射原理及应用
分析 只要在闭球内构造一个迭代序列{xn}即可。 证 取初始点x0S(x0, r),作迭代xn=Tn x0 (n=0,1,2,…)
T是S(x0,r)上的压缩映射, 且(Tx0, x0)(1)r (0<1) (x1, x0)=(Tx0,x0)(1-)rr (x2,x0)=(Tx1,x0) (Tx1,Tx0)+(Tx0,x0)
x ,x
从而 T是压缩映射。由压缩映射原理,知T在 R n 中有唯一
的不动点 xx1,x2....x.n. 使
~ x T ~ x j n 1 a 1 jx ~ j b 1 ,j n 1 a 2 j~ x j b 2 , ,j n 1 a n ~ x jj b n .
x nl im xn
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例4.2 设f(x)在闭区间[x0-h,x0+h]上可导, 且f’(x)<1, 又f(x0)x0(1-)h, 则f(x)在[x0-h,x0+h]上有唯一的不动点x, 且x可由迭代 xn+1=Txn (n=1,2,…) (x0[x0-h,x0+h])迭代求得.
j1
j1
xA xbTx
则T是Rn到Rn的映射, 可以证明,T是压缩映射,因而存在唯一 不动点x, 使得 x=Tx=Ax+b, 即原方程组有唯一解。 事实上,x(k)=(x1(k) ,x2(k) ,…,xn(k) )Rn, k=1,2.
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n
i 1,2,..., n , a ij 1 j 1
(xn+k,xn)0 (n) (0<1) {xn}是基本列{xn}收敛 (X完备) xX, 使xnx (n)

15 巴拿赫不动点定理

15 巴拿赫不动点定理

1.5 Banach 不动点定理及应用巴拿赫不动点定理(Banach Fixed Point Theorem ),又称为压缩映射定理或压缩映射原理,它是用泛函分析方法统一处理许多关于解的存在性和唯一性问题(如微分方程、代数方程组、积分方程等)的一个重要定理.许多方程求解问题往往可以转化为求某映射的不动点,而压缩映射原理描述了映射不动点的存在性和唯一性的充分条件,并提供了一个迭代程序,按此程序逐次逼近可求不动点的近似值和误差,这是代数方程,微分方程,积分方程,泛函方程以及计算数学中的一个很重要的方法.1.5.1 Banach 不动点定理及推论定义 1.5.1 不动点(Fixed points)设X 是一个非空集合,:A X X →为映射,如果存在x X ∗∈满足()A x x ∗∗=,则称x ∗为映射A 的不动点.例如(1)从R 到R 上的映射2:f x x →有两个不动点,即0x =和1x =.(2)从2R 到2R 上的映射:(,)(,)f x y y x →有无穷多个不动点,即直线y x =上的所有点均是不动点.设f 是空间X 到自身的映射,方程()0f x =的求解可转化为求映射:()T x f x x α→+的不动点,其中常数0α≠(显然当Tx x ∗∗=时,即()f x x x α∗∗∗+=,可得()0f x ∗=).关于不动点的定理,最简单而又最广泛应用的是著名的压缩映射原理.定义 1.5.2 压缩映射(Contraction mapping)设X 是一个度量空间,:A X X →为映射,如果存在常数(0,1)α∈,对于任何,x y X ∈,有(,)(,)d Ax Ay d x y α≤则称A 为X 上的压缩映射.称常数α为压缩系数.显然压缩映射是连续映射.下面的压缩映射原理是由Banach 于1922年给出的,也称为Banach 不动点定理.定理 1.5.1 Banach 不动点定理(压缩映射原理Contraction mapping principle )设X 是完备的度量空间,:A X X →是压缩映射,则A 在X 中具有唯一的不动点,即存在唯一的x ∗,使得()x A x ∗∗=.证明 任取0x X ∈,构造点列{}n x :10()x A x =,21()x A x =,32()x A x =,43()x A x =,…,1()n n x A x −=,….下面证明 (1)证{}n x 为基本列;(2)证n x x ∗→,()x A x ∗∗=;(3)证x ∗的唯一性.(1)证{}n x 为基本列.因为A 是压缩映射,所以不妨设(,)(,)d Ax Ay d x y α≤,其中(0,1)α∈,记100(,)d x x c =,于是有2110100(,)(,)(,)d x x d Ax Ax d x x c αα=≤≤; 23221210(,)(,)(,)d x x d Ax Ax d x x c αα=≤≤;34332320(,)(,)(,)d x x d Ax Ax d x x c αα=≤≤;…… ……1112120(,)(,)(,)n n n n n n n d x x d Ax Ax d x x c αα−−−−−−=≤≤.因此对于正整数k 有1121(,)(,)(,)(,)n n k n n n n n k n k d x x d x x d x x d x x +++++−+≤+++L110()n n n k c ααα++−≤+++L0(1)1n k c ααα−=−01nc αα≤−0→ (n →∞) 故{}n x 为基本列.(2)证n x x ∗→,()x A x ∗∗=.因为X 是完备的度量空间,所以基本列{}n x 收敛,不妨设n x x ∗→(n →∞);又知压缩映射是连续映射以及1()n n x A x −=,于是lim n n x x ∗→∞=1lim ()n n A x −→∞=1(lim )n n A x −→∞=Ax ∗=.(3)证x ∗的唯一性.若存在1x X ∗∈且11()x A x ∗∗=,那么111(,)(,)(,)d x x d Ax Ax d x x α∗∗∗∗∗∗=≤于是1(1)(,)0d x x α∗∗−≤,从而1(,)0d x x ∗∗≤,即1x x ∗∗=.□注1 Banach 不动点定理给出了在完备度量空间X 中求解不动点的迭代法,即1x X ∀∈,由1n n x Ax +=(1,2,n =L )获得不动点n x x ∗→.第n 次迭代后的近似解n x 与不动点x ∗的误差估计:根据上述定理证明的第二部分知0(,)1nn n k d x x c αα+≤−,于是令k →∞有01000(,)(,)(,)111n n nn d x x c d x x d Ax x αααααα∗≤==−−−.即00(,)(,)1nn d x x d Ax x αα∗≤−.注 2 Banach 不动点定理中的两个条件压缩性和空间的完备性都是十分重要的.例如当(,)(,)d Ax Ay d x y <时,未必存在不动点.设:A →R R ,()arctan 2A x x x π=+−,那么,x y ∀∈R ,有(,)d Ax Ay Ax Ay =−(arctan )(arctan )22x x y y ππ=+−−+−(arctan arctan )x y x y =−−−2()1x yx y ξ−=−−+(由Lagrange 中值定理知存在(,)x y ξ∈或(,)y x ξ∈) 22()1x y ξξ=−+(,)x y d x y <−=.但是,当Ax x =时,方程arctan 2x π=无解,因此映射A 在R 中没有不动点.Lagrange 中值定理:如果函数()f x 在闭区间[,]a b 连续,在开区间(,)a b 内可导,那么在(,)a b 内至少存在一点ξ(a b ξ<<),使得()()()()'f b f a f b a ξ−=−.推论 1.5.1 设X 是完备的度量空间,映射:A X X →是闭球0(,)B x r 上的压缩映射,并且00(,)(1)d Ax x r α≤−,其中(0,1)α∈是压缩系数,那么A 在0,)B x r 中具有唯一的不动点.证明 显然0,)B x r 是完备度量空间X 的闭子集,所以0,)B x r 是完备的子空间.0,)x B x r ∀∈,有0(,)d x x r ≤,于是0000(,)(,)(,)d Ax x d Ax Ax d Ax x ≤+0(,)(1)d x x r αα≤+−(1)r r αα≤+−r ≤即0(,)Ax B x r ∈.可见A 是完备度量空间0(,)B x r 到0,)B x r 上的压缩映射,因此A 在0,)B x r 中具有唯一的不动点.□设映射:A X X →,记n nA AA A =64748L ,那么映射:n A X X →.推论 1.5.2 设X 是完备的度量空间,映射:A X X →,如果存在常数(0,1)α∈和正整数n ,使得,x y X ∀∈有(,)(,)n n d A x A y d x y α≤那么A 在X 中存在唯一的不动点.证明 显然n A 是压缩映射,所以n A 在X 中存在唯一的不动点x ∗,即n x A x ∗∗=.于是1()()n n n A Ax A x A A x Ax ∗+∗∗∗===可得Ax ∗也是n A 的不动点,由不动点的唯一性知:Ax x ∗∗=.同时易得2A x x ∗∗=,3A x x ∗∗=,…,n A x x ∗∗=下面证明x ∗的唯一性.设存在1x X ∗∈且11()x A x ∗∗=,得112A x x ∗∗=,113A x x ∗∗=,…,11n A x x ∗∗=,那么11(,)(,)d x x d Ax Ax ∗∗∗∗==K 1(,)n n d A x A x ∗∗=1(,)d x x α∗∗≤于是1(1)(,)0d x x α∗∗−≤,从而1(,)0d x x ∗∗≤,即1x x ∗∗=.□1.5.2 Banach 不动点定理的应用◇ 求方程的近似解定理 1.5.2 设:f →R R 是可微函数,且()1'f x α≤<,则方程()f x x =具有唯一解.证明 根据Lagrange 中值定理知存在(,)x y ξ∈,使得()()()()'f x f y f x y x y ξα−=−≤−,因此f 是完备度量空间R 上的压缩映射,于是由压缩映射原理知,()f x x =具有唯一解.例 1.5.1 求方程510x x +−=的根.解 显然函数5()1g x x x =+−的导函数为4()510'g x x =+>,即g 单调递增,且115()0232g =−<,(1)1g =,所以原方程只有一个根而且在(0.5,1)内.原方程可写为 51x x −=由于51x −不是一个压缩映射,即54(1)5'x x −=在(0.5,1)内并不小于1.将上式改造为5(1)x x λλ−=,即为5(1)(1)x x x λλ−+−=,于是当(0.5,1)x ∈及(0,1)λ∈时有54[(1)(1)]15'x x x λλλλ−+−=−−1λ<−.令14λ=,531()(1)44f x x x =+−,那么在(0.5,1)上()f x 满足 3()14'f x << 于是得()f x 是(0.5,1)上的压缩映射,取00.75x =,由迭代1()n n x f x +=可得10.7521x =,20.7533x =,30.7540x =,40.7544x =, 50.7546x =,60.7547x =,70.7548x =,80.7548x =,….若取8x 作为不动点x ∗的近似解,其误差为80.750.75210.750.000810.75nx x ∗−≤−=−.□◇ 解线性代数方程组定理 1.5.3 设1111n n nn a a A a a ⎛⎞⎜⎟=⎜⎟⎜⎟⎝⎠L M M L ,1nn x x x ⎛⎞⎜⎟=∈⎜⎟⎜⎟⎝⎠M R ,1n n b b b ⎛⎞⎜⎟=∈⎜⎟⎜⎟⎝⎠M R ,若对每个1i n ≤≤,矩阵A 满足11n ij j a =<∑,即11max 1nij i nj a α≤≤==<∑,则线性方程组Ax b x +=具有唯一解x ∗.证明 在n R 上定义距离1(,)max{i i i nd x y x y ≤≤=−,其中T 12(,,,)n n x x x x =∈L R ,T 12(,,,)n n y y y y =∈L R ,易验证(,)n d R 是完备的度量空间.令映射:(,)(,)n n T d d →R R 为Tx Ax b =+.记T 12(,,,)n Tx u u u u ==L ,T 12(,,,)n Ty v v v v ==L ,于是11111n i j j n n ni j n j a x b u u u a x b ==⎛⎞+⎜⎟⎛⎞⎜⎟⎜⎟⎜⎟==⎜⎟⎜⎟⎜⎟⎜⎟⎝⎠+⎜⎟⎝⎠∑∑M M ,11111n i j j nn ni j n j a y b v v v a y b ==⎛⎞+⎜⎟⎛⎞⎜⎟⎜⎟⎜⎟==⎜⎟⎜⎟⎜⎟⎜⎟⎝⎠+⎜⎟⎝⎠∑∑M M . 因此1(,)max{}i i i nd Tx Ty u v ≤≤=−11max{()}nij j j i nj a x y ≤≤==−∑111max{}max{}nij j j i ni nj a x y ≤≤≤≤=≤⋅−∑(,)d x y α=由11max 1nij i nj a α≤≤==<∑可知T 是压缩映射,从而存在唯一的不动点x ∗,即线性方程组Ax b x +=具有唯一解x ∗,且可根据迭代1n n x Ax b +=+求得方程的近似解.□◇ 证明隐函数存在定理定理 1.5.4 设二元函数(,)F x y 在区域{(,),}x y a x b y ≤≤−∞<<+∞上连续,关于y 的偏导数存在,且满足条件0(,)'y m F x y M <≤≤,其中m ,M 是正常数,则存在连续函数()y f x =,[,]x a b ∈满足:[,]x a b ∀∈,(,())0F x f x =.证明 在完备度量空间[,]C a b 中定义映射T :()[,]x C a b φ∀∈,1()()()(,())T x x F x x Mφφφ=−. 由于(,)F x y 是连续函数,所以[,]T C a b φ∈,即:[,][,]T C a b C a b →.下面证T 是压缩映射.设,[,]C a b φϕ∈,根据微分中值定理得,存在(0,1)θ∈,使得11()(,())()(,())T T x F x x x F x x M Mφϕφφϕϕ−=−−+ 1()()[(,())(,())]x x F x x F x x Mφϕϕφ=−+− 1()()[(,()(()())](()()'y x x F x x x x x x Mφϕφθϕφϕφ=−++−− (1)()()mx x Mφϕ≤−−. 记1mMα=−,显然01α<<,于是有T T φϕαφϕ−≤−,因此 [,](,)max ()()()()x a b d T T T x T x φϕφϕ∈=−[,]max ()()x a b x x αφϕ∈≤−(,)d αφϕ=因此T 是压缩映射,由压缩映射原理知存在唯一的()[,]f x C a b ∈,使得()()()Tf x f x =即(,())0F x f x =,[,]x a b ∈.□◇ 在微分方程方面的应用设(,)f t x 在矩形区域00{(,),}D t x t t a x x b =−≤−≤连续,那么存在0M >使得(,)t x D ∀∈有(,)f t x M ≤,进一步假定(,)f t x 关于变量x 满足李普希兹(Lipshitz)条件:存在常数K ,12(,),(,)t x t x D ∀∈有1212(,)(,)f t x f t x K x x −≤−,那么有微分方程为00d (,)d ()xf x t tx t x ⎧=⎪⎨⎪=⎩ (2.4) 定理 1.5.5 (皮卡德Picard 定理)满足上述条件的微分方程(2.4)在区间00[,]t t ββ−+上有唯一解,其中1min{,,}2b a M Kβ=. 证明 设00[,]J t t ββ=−+,则J 上的连续函数组成的空间()C J 是完备的度量空间,显然()C J 的子集0{(),()}E x x C J x t x M β=∈−≤是闭集,于是E 也是完备的度量空间.通过积分可将微分方程(2.4)写成积分方程00()(,())d tt x t x f x τττ=+∫.()x t E ∀∈定义:00()()(,())d tt Tx t x f x τττ=+∫,下面验证Tx E ∈.由于(,)f t x 在在矩形区域00{(,),}D t x t t a x x b =−≤−≤连续,所以()()Tx t 在00[,]J t t ββ=−+上连续, 00()()Tx t x =,以及00()()(,())d tt Tx t x f x τττ−=∫(,())d tt f x τττ≤∫0M t t ≤−M β≤,于是Tx E ∈,即T 映射为:T E E →.再证T 是压缩映射.根据李普希兹条件得1212()()()()(,())d (,())d ttt t Tx t Tx t f x f x ττττττ−=−∫∫012max Jt t K x x τ∈≤−−12(,)Kd x x β≤又由β的定义知12K αβ=≤,于是1212(,)(,)d Tx Tx Kd x x β≤,即T 是压缩映射.因此T 在E 中存在唯一的不动点x ∗,即存在00[,]J t t ββ=−+上的连续函数x ∗,满足积分方程0()(,())d tt x t x f x λτττ=+∫,两边微分可得x ∗是微分方程(2.4)的唯一解,并且x ∗是迭代序列012,,,,,n x x x x L L 的极限,其中010()(,())d tn n t x t x f x τττ+=+∫.□◇ 在积分方程方面的应用设(,)K t τ在矩形区域{(,),}D t a t b ττ=≤≤连续,()[,]f x C a b ∈,且[,]t a b ∀∈有(,)d baK t M ττ≤<+∞∫,那么费雷德霍姆(Fredholm)积分方程为()()(,)()d ba x t f t K t x λτττ=+∫. (2.5)定理 1.5.6 对于任意的()[,]f x C a b ∈,当1Mλ<时,Fredholm 积分方程(2.5)有唯一连续解()x t ∗,并且函数()x t ∗是迭代序列012,,,,,n x x x x L L 的极限,其迭代过程为1()()(,)()d bn n a x t f t K t x λτττ+=+∫.证明 设()()()(,)()d bn aTx t f t K t x λτττ=+∫,由(,)K t τ的连续性知,T 是从[,]C a b 到[,]C a b 上的映射:[,][,]T C a b C a b →.(),()[,]x t y t C a b ∀∈有(,)max{()()()()a t bd Tx Ty Tx t Ty t ≤≤=−max{(,)()d (,)()d }b baaa t bK t x K t y λτττλτττ≤≤=−∫∫max{(,)[()()]d }baa t bK t x y λττττ≤≤=−∫max{(,)()()d }baa t bK t x y λττττ≤≤≤−∫max{()()}a bM x y τλττ≤≤≤−(,)Md x y λ=由于1M λ<,即T 是压缩映射,根据压缩映射原理知T 在[,]C a b 上存在唯一的不动点()x t ∗,即为Fredholm 积分方程的唯一连续解,且函数()x t ∗是迭代序列012,,,,,n x x x x L L 的极限,其迭代过程为1()()(,)()d bn n ax t f t K t x λτττ+=+∫.□◇ 牛顿迭代法的证明牛顿迭代法(Newton's method )又称为牛顿-拉夫逊方法(Newton-Raphson method ),它是牛顿在 17世纪提出的一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法.多数方程不存在求根公式,因此求精确根非常困难,甚至不可能,从而寻找方程的近似根就显得特别重要.牛顿迭代法是求方程根的重要方法之一,而且其最大优点是在方程的单根*()0f x =附近具有平方收敛,该法还可以用来求方程的重根、复根,另外该方法广泛用于计算机编程中.定理 1.5.6 设f 是定义在[,]a b 上的二次连续可微的实值函数,*x 是f 在(,)a b 内的单重零点,那么当初值0x 充分靠近存*x 时,由关系式1()n n x g x +=,()()()n n n 'n f x g x x f x =−所定义的迭代序列收敛于*x .证明 因为*()0f x =,依据中值定理可得***1()()()()'f x f x f x f x x k x x ξ=−=−≤−.由于*x 是f 的单重零点,所以存在*x 的某闭邻域*1()(,)U x a b ⊂,使得*1()x U x ∀∈,()0f x ≠,而且()"f x 连续.于是2()[()]"'f x f x 在*1()U x 上有界2k ,所以*1()x U x ∀∈,有 2*21222[()]()()()()()1()[()][()]'""'''f x f x f x f x f x g x k f x k k x x f x f x −=−=≤≤−. 显然当*1212x x k k −<时,1()2'g x <.令**2121(){}2U x x x x k k =−<以及***12()()()U x U x U x =I ,于是()g x 在邻域*()U x 内为压缩映射,根据压缩映射原理可知命题成立.□。

Banach压缩映射原理的应用

Banach压缩映射原理的应用

∈ N ,有 d( o,T z 0)≤ d(z o,Tx o)十 d(Tx o,T。z o)+
… + d(T o,T z o)< d (z 0,Tx 0)+
丢 (z。,T +…+ d( T ≤
则 T 不一 定 为压缩 映 射. 证 明 (1)因 为 了、为 压 缩 映 射 ,则 3 a∈ 1-o,
3 1 1






所以 Tx。∈B(z。,÷b )c U(x。,÷).又对 v
定理 1 设 (X,d)是 完备 的度 量空 间 ,丁为 X — X 的映 射 ,
(1)若 T 为压 缩 映 射 ,则 T ( ∈ N )为 压缩 映射 ;
(2)若对 V,z∈ N 且 > 1,T 为压 缩 映射 ,
定义 4 设 X 为 一集合 ,T是 x 到 自身的映 射 ,如 果 3 z ∈ X ,使得 Tx "  ̄--X ,则称 z 是 丁 的一 个 不动点 .
引理 l[。 (Banaeh压 缩 映 射原 理 ) 设 (X ,d)
1 预 备 知 识
是完备 的度量 空 间 ,若 T:X — X 是压 缩 映射 ,则 T 存 在 唯一 的不 动点 .
定 义 2[ 如 果度 量空 间 X 中 的每个 基本点 列 (Cauchy点列 ){ }都 收敛 ,则称 (x ,d)为完备 的 度量 空 间.
定义 3E 设 X 是度 量 空间 ,映射 T:X — X, 如果 存在 非负 常数 a∈ E0,1),使 得对 V z,Y ∈ x 有 d(Tx, )≤ ad(z,Y),则 称 丁 是 X 上 的一 个 压 缩 映射 ,并 称 a是 丁 的压 缩常 数.
摘 要 :Banach压缩 映射 原理 保证 了完备 的度 量 空间 中压缩 映射 的不动 点 的存在 性和唯 一 性.主要 研 究 了 Banach压 缩映射 原理 在 分析 和各 种 方程 解的存 在唯 一性 的一 些应 用 ,所 得 结果拓 宽和丰 富 了压缩

压缩映射原理的性质和应用

压缩映射原理的性质和应用

压缩映射原理的性质和应用摘要本文较有系统的研究了压缩映射原理及其一些应用,由于压缩映射原理是属于不动点理论中的一类原理,所以有许多不同的形式,本文主要利用在常规度量空间中讨论压缩映射原理的方法,在概率度量空间中讨论压缩映射原理。

主要内容如下:第一章,是绪论部分,首先讲了我之所以写这篇文章的原因,然后是本文所研究问题的历史背景和发展情况。

第二章,介绍压缩映射原理的最基本的形式,即Banach压缩映射原理,通过对其定理内容和证明方法的分析,深刻认识了Picard迭代方法在证明中起到的重要作用,总结出了一套通用的方法证明这类定理,还找了一个例子,用总结出的方法进行了证明。

第三章,用第一章总结出的方法研究了压缩映射原理更复杂的形式,随着研究问题的复杂,也使第一章总结出的方法变得更加完善。

第四章,把前几章得到的结论和方法应用到了微分方程和微分方程组的解的存在唯一性上。

虽然只有两个例子,但是获得方法和思想可以用到许多其他的例子上。

第五章,引入概率度量空间的概念,和其中一系列与压缩映射原理有关的概念,结合概率度量空间的一些特殊性质,用前几章的讨论方法,在概率度量空间上讨论压缩映射原理,依次讨论了含随机数的压缩映射原理,在概率度量空间上添加一些条件后的基本压缩映射原理,非线性的压缩映射原理及应用等.关键词:压缩映射;不动点;概率度量空间;非线性微分方程ABSTRACTIn this paper, a systematic study of the compression mapping principle and some applications, because of the contraction mapping theory is one of the principle in belong to the theory of fixed point, so there are many different forms, this paper mainly discussed used in conventional metric space compression mapping principle, the method of contractive mapping principle in probabilistic metric space。

Banach压缩映像原理的应用

Banach压缩映像原理的应用

Banach压缩映像原理的应用1. 什么是Banach压缩映像原理?Banach压缩映像原理是非线性分析中的一个重要概念,用于证明完备度和存在唯一解的定理。

具体来说,Banach压缩映像原理指出,在某个完备的度量空间上,如果存在一个函数映射满足压缩性质,那么这个映射将有一个唯一的不动点。

2. Banach压缩映像原理的应用领域Banach压缩映像原理在数学和工程学科的多个领域都有广泛的应用。

以下是一些常见的应用领域:2.1. 迭代算法迭代算法是通过反复递推来逼近问题的解的一种方法。

Banach压缩映像原理提供了一种理论依据,可以证明迭代算法的收敛性和唯一性。

例如,Newton-Raphson法和Jacobi迭代法等算法都可以应用Banach压缩映像原理来证明其有效性。

2.2. 优化问题在优化问题中,Banach压缩映像原理可以用来证明最优化问题的解存在性和唯一性。

通过构造一个合适的函数映射,可以将最优化问题转化为一个压缩映像问题,并利用Banach压缩映像原理证明问题的解存在。

2.3. 信号处理在信号处理领域,Banach压缩映像原理被广泛应用于压缩感知和图像恢复等问题中。

通过使用合适的压缩映像算子,可以实现高效的信号压缩和恢复,并保证信号的完整性。

2.4. 数值分析在数值分析中,Banach压缩映像原理被用来证明数值方法的收敛性和稳定性。

例如,有限元方法和有限差分法等常用的数值方法都可以利用Banach压缩映像原理来证明其数值解的存在和唯一性。

3. 应用实例以下列举几个具体的应用实例,展示了Banach压缩映像原理在不同领域的应用:3.1. 图像压缩利用Banach压缩映像原理,可以设计出高效的图像压缩算法。

通过将图像转化为合适的度量空间,并构造压缩映像算子,可以实现对图像的压缩和恢复。

这种方法可以在保持图像质量的同时,显著减少存储空间的占用。

3.2. 机器学习在机器学习中,Banach压缩映像原理可以用于求解优化问题。

2—距离空间中压缩与膨胀型映射的几个不动点定理

2—距离空间中压缩与膨胀型映射的几个不动点定理

2—距离空间中压缩与膨胀型映射的几个不动点定理
在距离空间中,压缩映射和膨胀映射是两种重要的映射类型。

在压缩映射中,距离变化的程度小于1,而在膨胀映射中,距
离变化的程度大于1。

下面将介绍几个与压缩与膨胀型映射的
不动点定理。

1. 压缩映射原理(Banach不动点定理):在完备的距离空间中,满足压缩映射条件的映射必定存在唯一的不动点。

压缩映射条件是指存在一个常数0≤k<1,使得对于任意的x、y∈X,
有d(f(x),f(y))≤k·d(x,y)。

这个定理具有广泛的应用,可以用于
解方程、求极限等问题。

2. 收缩映射原理:在完备的距离空间中,满足收缩映射条件的映射必定存在唯一的不动点。

收缩映射条件是指存在一个常数k,使得对于任意的x、y∈X,有d(f(x),f(y))≤k·d(x,y),其中
k>1。

压缩映射可以看作是收缩映射的一种特殊情况。

3. 膨胀映射原理:在完备的距离空间中,满足膨胀映射条件的映射可能存在多个或无不动点。

膨胀映射条件是指存在一个常数k,使得对于任意的x、y∈X,有d(f(x),f(y))≥k·d(x,y),其
中k>1。

膨胀映射的不动点可能是唯一的,也可能存在多个。

这些不动点定理为我们研究距离空间中的映射提供了基本工具,可以帮助我们求解方程、寻找极限、构造迭代过程等。

不动点定理在数学、物理、计算机科学等领域都有广泛的应用。

Banach压缩映射原理的应用

Banach压缩映射原理的应用

Banach压缩映射原理的应用杨海鹏【摘要】Banach压缩映射原理保证了完备的度量空间中压缩映射的不动点的存在性和唯一性.主要研究了Banach压缩映射原理在分析和各种方程解的存在唯一性的一些应用,所得结果拓宽和丰富了压缩映射原理的应用.【期刊名称】《湖南工程学院学报(自然科学版)》【年(卷),期】2018(028)001【总页数】4页(P53-56)【关键词】压缩映射;不动点;应用【作者】杨海鹏【作者单位】运城师范高等专科学校数学与计算机系,运城 044000【正文语种】中文【中图分类】O174.40 引言Banach压缩映射原理是波兰数学家巴拿赫1922年在完备度量空间中将压缩映射逐次迭代所获得的结果. 该原理证明了完备的度量空间中压缩映射的不动点的存在性和唯一性.由于理论和实际需要的推动,Banach压缩映射原理已被越来越多的数学工作者研究,并已经取得重要的进展. 2008年,肖翔等人[4]研究了压缩映射原理在求一些特殊迭代数列极限中的应用;2011年,张玲[5]讨论了压缩映射原理在数列求极限、矩阵的可逆性判断及微分方程的解的应用;2012年,徐丽君等人[6]探讨了压缩映射原理在隐函数存在定理、微分方程和积分方程解的存在唯一性以及整式方程的解等方面的某些应用. 本文在前人的研究成果基础上进一步研究了压缩映射原理在数学分析、泛函分析和一般抽象方程、多项式方程、积分方程等解的存在唯一性的一些应用,所得结果拓宽和丰富了压缩映射原理的应用.1 预备知识定义1 设X是一个非空集合,如果存在一个从X×X={(x,y)|x,y∈X}到实数集R的二元函数d满足:对∀x,y,z∈X,有(1)d(x,y)≥0,而且d(x,y)=0当且仅当x=y(非负性);(2)d(x,y)=d(y,x)(对称性);(3)d(x,y)≤d(x,z)+d(z,y)(三角不等式);则称d是X上的距离函数,d(x,y)称为x与y之间的距离. 配备了距离d的集合X称为距离空间(也称度量空间),简记作(X,d).在不至引起混淆的情形下可记作X.定义2[1] 如果度量空间X中的每个基本点列(Cauchy点列){xn}都收敛,则称(X,d)为完备的度量空间.定义3[2] 设X是度量空间,映射T:X→X,如果存在非负常数α∈[0,1),使得对∀x,y∈X有d(Tx,Ty)≤αd(x,y),则称T是X上的一个压缩映射,并称α是T的压缩常数.定义4[2] 设X为一集合,T是X到自身的映射,如果∃x*∈X,使得Tx*=x*,则称x*是T的一个不动点.引理1[3](Banach压缩映射原理) 设(X,d)是完备的度量空间,若T:X→X是压缩映射,则T存在唯一的不动点.引理2[4] 设f(x)是[a,b]上的一个压缩映射,且xn=f(xn-1),n=1,2,3…,x0∈[a,b],若对于任意的n∈N,有xn∈[a,b],则f(x)在[a,b]上存在唯一的不动点c,且2 压缩映射原理的应用2.1 在分析中的应用在处理数学分析和泛函分析中一些序列求极限和证明的问题时,通过构造映射,然后利用微分中值定理证明所构造的映射为压缩映射,再利用压缩映射原理来解决这类问题.定理1 设(X,d)是完备的度量空间,T为X→X的映射,(1)若T为压缩映射,则Tn(n∈N+)为压缩映射;(2)若对∀n∈N+且n>1,Tn为压缩映射,则T不一定为压缩映射.证明(1)因为T为压缩映射,则∃α∈[0,1),使得对∀x,y∈X有d(Tx,Ty)≤αd(x,y),从而有d(Tnx,Tny)=d(T(Tn-1x),T(Tn-1)y)≤αd(Tn-1x,Tn-1y)≤…≤αnd(Tx,Ty),0≤α<1,所以Tn为压缩映射.(2)设T:R2→R2,且Tx=(0,x1)(∀x=(x1,x2)∈R2),则对∀x,y∈R2有d(Tx,Ty)=d((0,x1),(0,y1))=|x1-y1|≤故T不是压缩映射,又T2:(x1,x2)→(0,0),则对∀x,y∈R2,∀α∈[0,1)有d(T2x,T2y)=d((0,0),(0,0))=0≤αd(x,y),此时T2为压缩映射.定理2 设(X,d)是完备的度量空间,T为X→X的映射,且满足:在开球内有且T 在闭球上连续且求证:T在开球内存在唯一的不动点.证明先证明存在性:因为所以又d(x0,T2x0)≤d(x0,Tx0)+d(Tx0,T2x0)<所以⊂又对∀n∈N+,有d(x0,Tnx0)≤d(x0,Tx0)+d(Tx0,T2x0)+…+d(Tn-1x0,Tnx0)<d(x0,Tx0)+所以⊂又对∀m,n∈N+(不妨设n>m)有d(Tmx0,Tnx0)≤d(Tmx0,Tm+1x0)+d(Tm+1x0,Tm+2x0)+…+所以{Tnx0}是中的一个基本点列,又因为为X的完备子空间,所以∃x*⊂使得从而点列{x0,Tx0,…,Tnx0}为中有界闭集,且此点列在T的作用下仍为此点列本身,因此Tx0=x0.下证唯一性:假设∃且则有d(x*,矛盾. 故T在开球内存在唯一的不动点.定理3 设数列证明:数列{xn}收敛并求极限.证明由数列迭代公式构造函数其中x∈[0,3],因为f(x)在[0,3]上连续且单调递增,则f(x)∈[0,3],∀x∈[0,3]. 又因为<1,对f(x)由微分中值定理有∀x,y∈[0,3],ξ=αx+(1-α)y,α∈(0,1).所以f是[0,3]→[0,3]的一个压缩映射. 由引理1.6有数列{xn}收敛,且故有解得c=3,即数列{xn}的极限为3.定理4 设X是赋范线性空间,D⊂X是有界闭凸集,F:D→D满足(∀x,y∈D),则∃xn∈D,使得xn-Fxn→0(n→∞).证明任取x0∈D,令因为D为凸集,所以Fnx∈D. 又(∀x,y∈D).所以Fn是D上的一个压缩映射,又因D是X上的有界闭集,所以D 完备,由引理1得∃xn∈D,使得Fnxn=xn,即所以又因为D有界,所以即xn-Fxn→0(n→∞).2.2 在方程中的应用在处理一些抽象方程、多项式方程和积分方程等方程问题时,主要通过构造函数,然后利用微分中值定理和相关定义等方法来证明函数为压缩映射,再利用压缩映射原理来证明方程存在解甚至求出方程的解.2.2.1 在一般抽象方程中的应用定理5 设f:R1→R1,而且f′(x)≤α<1(∀x∈R1),证明:方程f(x)=x在R1中有唯一解.证明对f(x)由微分中值定理有f(x)-f(y)=f′(ξ)x-y≤αx-y,∀x,y∈R1,ξ=λx+(1-λ)y,λ∈(0,1). 所以f是R1→R1的一个压缩映射,又因为R1完备,由引理1有存在唯一x∈R1,使得f(x)=x,即方程f(x)=x在R1中有唯一解.2.2.2 在多项式方程中的应用定理6 求证:方程x3+6x-4=0在[0,1]上有实根,并用迭代法求出方程在[0,1]上的近似解.证明由x3+6x-4=0,得作映射则∀x,y∈[0,1],有从而T是的一个压缩映射,又因为[0,1]是完备空间,所以由引理1有T在[0,1]上存在唯一的不动点,即存在唯一的ξ∈[0,1],使得Tξ=ξ,故ξ是方程x3+6x-4=0在[0,1]上的唯一解.令x0=0,取解得原方程在[0,1]上的近似解,且有误差估计2.2.3 在积分方程中的应用定理7 设函数K(x,s)定义为K(x,s)则存在唯一的φ∈C[0,1]适合方程φ(x)证明在C[0,1]上定义映射F:Fφ(x)则∀φ1,φ2∈C[0,1]有则F为C[0,1]上的压缩映射,又因为C[0,1]是完备空间,由引理1.5有存在唯一的φ∈C[0,1],使得Fφ=φ,即方程φ(x)(s)ds存在唯一的解φ∈C[0,1].3 结论压缩映射原理在解决数学分析中迭代数列的收敛与极限、泛函分析中的不动点以及一些抽象方程、多项式方程和积分方程甚至微分方程和矩阵方程等方程解的问题时,是一个非常重要的工具,已经被越来越多的学者运用,其应用已经渗透到数学的各个分支,为解决许多数学问题带来了方便.参考文献【相关文献】[1] 赵焕光. 泛函分析入门[M]. 四川:四川大学出版社,2005.[2] 夏道行. 实变函数论与泛函分析(下)[M]. 北京:高等教育出版社,2010.[3] 胡适耕. 实变函数与泛函分析[M]. 北京:高等教育出版社,2003.[4] 肖翔,许伯生. 不动点在求迭代数列极限中的应用[J]. 上海工程技术大学学报,2008,22(3): 265-267.[5] 张玲. 关于压缩映射原理的某些应用[J]. 科技通报,2011,27(4): 474-478.[6] 徐丽君,林宗兵. 压缩映射原理的几个应用 [J]. 攀枝花学院学报,2012,29(1): 97-101.。

Banach压缩映射原理的应用

Banach压缩映射原理的应用

Banach压缩映射原理的应用简介Banach压缩映射原理是函数分析中的一个重要概念,它在数学、物理学、计算机科学等领域有广泛的应用。

本文将介绍Banach压缩映射原理的基本概念和性质,并介绍其在实际应用中的一些常见场景和例子。

Banach压缩映射原理的基本概念和性质Banach压缩映射原理也称为压缩映射原理或压缩不动点定理,是由波兰数学家Stefan Banach提出的。

它是函数分析中的一个重要理论工具,用于证明存在唯一的不动点。

下面是Banach压缩映射原理的基本概念和性质:•定义:设X是一个完备度量空间,即X中的任意柯西序列都收敛于X中的某个点。

在X上定义一个映射T:X→X,如果存在一个常数0≤k<1,使得对于任意的x和y∈X,有d(T(x), T(y))≤kd(x, y),则称映射T是一个压缩映射。

•性质:对于一个压缩映射T,存在唯一的不动点x⋆∈X,使得T(x⋆)=x⋆。

此外,对于任意的x₀∈X,序列{xₙ}收敛于不动点x⋆,其中xₙ=T(xₙ₋₁)。

Banach压缩映射原理的应用场景Banach压缩映射原理在实际应用中具有广泛的应用场景,下面将介绍其中的一些常见场景和例子。

迭代算法Banach压缩映射原理为迭代算法提供了理论基础。

迭代算法是一种通过不断重复求解逼近问题的方法,通过迭代的方式逐步逼近问题的解。

通过应用Banach 压缩映射原理,可以证明迭代算法收敛于唯一的解。

寻找方程的解Banach压缩映射原理在求解方程的过程中起到了重要作用。

通过将方程转化为不动点问题,可以利用Banach压缩映射原理找到方程的唯一解。

例如,在数值计算中,通过构造适当的压缩映射来求解非线性方程组。

优化问题的求解Banach压缩映射原理也可以应用于优化问题的求解。

优化问题是在给定约束条件下求解最优解的问题。

通过将优化问题转化为不动点问题,并利用Banach压缩映射原理,可以求解出优化问题的最优解。

banach压缩映像原理

banach压缩映像原理

banach压缩映像原理Banach压缩映像原理是数学中的一个重要定理,它在函数空间中寻找某个唯一的不动点,并且通过不断迭代逼近这个不动点。

这个原理常常用于证明某些方程或者问题存在唯一解,具有广泛的应用价值。

在数学中,函数空间是由一些满足特定条件的函数构成的集合。

Banach压缩映像原理主要适用于完备的函数空间,即满足柯西序列收敛的空间。

它的核心思想是通过构造一个压缩映像,即一个将函数映射到自身并且保持距离缩小的映射,利用这个映射不断逼近不动点。

具体来说,假设我们要解决一个方程f(x) = x,其中f是一个函数,x是未知量。

根据Banach压缩映像原理,我们可以找到一个压缩映像T,使得对于任意的x1和x2,有距离d(T(x1), T(x2)) < k * d(x1, x2),其中k是一个小于1的常数。

然后,我们可以通过迭代逼近的方式,从一个初始的近似解x0开始,不断应用压缩映像T,即x_n = T(x_{n-1}),直到满足收敛条件为止。

通过Banach压缩映像原理,我们可以证明这个迭代过程收敛,并且收敛到唯一的不动点,即f(x) = x的解。

这是因为压缩映像的性质保证了距离的不断缩小,从而确保了迭代序列的收敛性。

而唯一性则是由于函数空间的完备性,确保了收敛序列的极限存在且唯一。

Banach压缩映像原理在实际问题中具有广泛的应用。

例如,在微分方程的求解中,可以将微分方程转化为一个不动点问题,然后利用压缩映像原理求解。

此外,在优化问题、概率论、经济学等领域,Banach压缩映像原理也被广泛应用于求解问题的唯一解或最优解。

总结起来,Banach压缩映像原理是数学中一个重要的定理,它通过构造一个压缩映像来寻找函数空间中的不动点,并且通过迭代逼近的方式求解方程或问题的解。

它的应用广泛,并且在数学和应用领域中都有重要的意义。

通过掌握和理解Banach压缩映像原理,我们可以更好地解决各种数学和实际问题,为科学研究和工程实践提供有力的支持。

浅谈Banach压缩映射定理的应用

浅谈Banach压缩映射定理的应用

∴只有 a0 > -
7 4
的任一常数
,不妨设
a0
=
0
由压缩映射定理可知存在唯一一点 x0 ,使得 x0 = 2 + x0 则 x0 2 = 2 + x0 ] x0 = 2
∴nli→m∞an
=
lim
n →∞
2 + an - 1 = 2
即 :数列{an}的极限为 2 。
解二 (利用单调有界原理) :
记 an = 2 + 2 + ……+ 2 ,易见数列 {an } 是递增的 ,现 用数学归纳法来证明{an}有上界 。
因为设 f (x) 映 [ a ,b ]为自身 ,所以当 xn ∈[ a ,b ]时 ,由式 (2) 知 xn + 1 ∈[ a ,b ] 。由 x1 ∈[ a ,b ] ,故一切 n ,恒有 xn ∈[ a ,b ] 。事实
上 ,若 x1 ≤f (x1 )
,则 x2
=
1 2
[ x1
+ f (x1 ) ] ≤x1
ΠX ∈Rn ,X = (x1 ,x2 , …,xn ) T , ‖X ‖2 = x21 + …+ x2n 令 BX = ( E - A) X + b ,b = (b1 ,b2 , …,bn) T ,则易证 B 为 Rn →
Rn 的映射 ,下证 B 为压缩映射 ΠX ∈Rn ,则
d (BX ,BY) = d[ ( E - A) X + b , ( E - A) Y+ b ] = ‖( E - A) X - ( E - A) Y‖2 = ‖( E - A) (X - Y) ‖2 ≤‖E - A ‖2 ·‖X - Y‖2 =αd (X , Y) ∴X = BX ] X = ( E - A) X + b 又由 X = ( E - A) X + b Ζ AX = b ∴对任一组固定的 b1 ,b2 , …,bn 必有唯一的一组解 x1 ,x2 , …,xn 。 压缩映射定理在数学分析中运用范围很广泛 ,不仅在存在 唯一性定理的证明中是有力的工具 ,而且它也很广泛地运用在 求极限的问题上 。

Banach压缩映射原理及应用

Banach压缩映射原理及应用

限保号性得 l ∈ 一 ∈l >0 I ,从而 ∈ = ∈ .
综 上 所述 ,闭 区间 套定 理 得 证 。 ( 作 者 单 位 :曲 阜 师 范 大 学 数 学科 学 学 院 )
( ‘ P ( x )一 ‘ P .( x ) ) )( ‘ P 。( x ) 一‘ p ( x ) ) I
B a n a c h压 缩 映射 原 理 及应 用
罗 炜
摘 要 :B a n a c h压 缩 映射 是 一 类 有 广 泛 实际 背景 的 典 型 而 且 重 要 的 非 线 性 映 射 。本 文 的 内容 ,就 是 系统 的 总结 应 用 B a n a c h压 缩 映射 不 动 点理 论 证 明 隐 函数存 在 唯 一 性 定 理 , 线 性 代 数 方程 组 解 的 存 在 唯 一 性 定理 , 以 体 现 B a n a c h压 缩 映射
≤( 1 一 告)I ‘ P : ( x )一 ‘ P ( x )
由于 0< m <1 记 0 【 = 1 一 酉 m,则 o < < 1 , 则有

} A( ( P :( x ) ) 一A ( ( P .( x ) )} ≤ j ( P ( x ) 一 ‘ P ( x )J d ( A ( p ,A ‘ P ) :m a x I A( ‘ P ( x ) ) 一A ( ‘ p ( x ) )I
又因为 k为任 意正整数 ,而 [ a 。 ,b 。 】 §【 a 2 ,b : 】 甘… [ a , b ]甘… ,所 以必存在一 点 ∈为所有 的 【 a ,b ] 的公共 点 ( 其
中 n=1 ,2 ,3 …) 。
{ ‘ P ( x )一 亩 ( x , ‘ P : ( x ) )

巴拿赫压缩映射原理

巴拿赫压缩映射原理

巴拿赫压缩映射原理一种数学方法的应用与拓展一、引言在数学领域,巴拿赫压缩映射原理(或称巴拿赫不动点定理)是一个具有重要意义的结果。

本文旨在介绍压缩映射的概念,证明巴拿赫压缩映射原理,并探讨其在不同领域中的应用,特别是动态规划问题和经济学领域。

通过实例分析,我们将了解到压缩映射原理在证明问题解的存在性、均衡的存在性以及可到达性等方面具有广泛的应用。

二、压缩映射与巴拿赫不动点定理1.压缩映射定义:映射映射是集合到集合的关系,微观上,它是两个元素之间的元素的关系。

定义:压缩映射压缩映射是指在度量空间中,映射后的两点间距离小于原两点间距离。

具体来说,对于度量空间(M,d),如果存在一个映射T:M→M,使得对于所有的x,y∈M,有d(Tx,Ty)≤d(x,y),则称T为压缩映射。

2.不动点定理定义:不动点不动点是指在映射作用下,某个点x不受改变,即Tx=x。

不动点定理:在完备的距离空间中,压缩映射具有唯一不动点。

证明:不动点证明过程主要依据距离性质、压缩映射性质和完备性。

首先,通过三角不等式和压缩映射性质,我们可以得到d(x,Tx)<d(x,x)。

然后,利用完备性,我们可以证明Tx会收敛到某个点x,即存在极限lim(Tnx)=x。

最后,通过反证法证明x唯一,假设存在另一个不动点y,则会导出d(x,y)=0,与距离性质矛盾。

三、压缩映射原理的应用1.动态规划问题压缩映射原理可以用来证明动态规划问题解的存在性。

在动态规划中,状态转移方程可以表示为T(x)=f(x),其中f(x)是关于x的函数。

如果f(x)满足压缩映射条件,那么根据巴拿赫压缩映射原理,我们可以得知动态规划问题存在唯一解。

2.经济学领域在经济学中,压缩映射原理可以用来证明均衡的存在性以及可到达性。

例如,在微观经济学中,投入产出分配方程组可以表示为T(x)=x,其中x为投入产出向量。

通过证明T为压缩映射,我们可以得知投入产出分配方程组存在唯一解,从而证明市场均衡的存在性以及可到达性。

不动点定理和Banach压缩映像定理的应用

不动点定理和Banach压缩映像定理的应用

不动点定理和Banach压缩映像定理的应用一、引言在数学中,不动点定理和Banach压缩映像定理是两个非常重要的定理。

不动点定理是一个基本定理,它能够帮助我们证明很多问题。

而Banach压缩映像定理则是一个实用定理,它能够帮助我们求解很多实际问题。

本文将重点讨论这两个定理的应用。

二、不动点定理不动点定理(Fixed point theorem)是数学中一种基本的定理,也是一个非常重要的定理。

它的实质是给定一个运算,能够保证这个运算至少有一个不变点。

例如,在一维空间中,一条直线与 x 轴的交点就是一个不动点。

不动点定理的常用形式有 Banach定理,Brouwer定理和Kakutani定理等。

这三种定理都是确保在一定条件下,给定一个映射,必定存在一个不动点。

其中,Banach定理是应用最广泛的一种不动点定理。

三、Banach压缩映像定理Banach压缩映像定理(Banach contraction mapping theorem)是应用最广泛的不动点定理之一。

它是一种强化的不动点定理,能够给出一个更加精确的结论。

该定理的实质是,给定一个映射,如果它能够将任意两个点映射到更靠近一起的两个点,那么这个映射一定存在不动点。

具体来说,设 (X,d) 是一个非空完备度量空间,f:X → X是一个压缩映像,即存在常数0≤s<1,使得对于任意x,y∈ X,有:$d(f(x),f(y))≤s\times d(x,y)$则 f 存在唯一的不动点 z,即 f(z)=z。

在实际中,Banach压缩映像定理被广泛应用于求解非线性方程组的根。

例如,对于一个形如 f(x)=0 的方程组,可以通过适当的转化,将它表示成 g(x)=x 的形式,然后应用Banach压缩映像定理求解。

此外,Banach压缩映像定理还在优化算法、控制论等领域得到广泛应用。

四、应用举例下面我们通过两个具体的例子来说明不动点定理和Banach压缩映像定理的应用。

Banach空间压缩映像原理和不动点原理及其应用

Banach空间压缩映像原理和不动点原理及其应用

Banach空间压缩映像原理和不动点原理及其应用——摘要本文进一步揭示了Banach空间压缩映像原理与完备性的关系,对压缩映像原理与不动点的相关理论做了详细地阐述,并对Banach 空间中压缩映像原理与不动点原理的应用做了详细的举例说明。

——关键词Banach空间压缩原理完备性不动点——引言泛函分析是本世纪出才逐渐形成的一个新的数学分支,以其高度的统一性和广泛的应用性,在现代数学领域占有重要的地位。

在泛函分析中,Banach空间理论在隐函数定理、微分方程解的存在性定理、积分方程解的存在性定理等等中,否起到了关键的作用,且都归结为一个定理——不动点定理。

这正是抽像的结果。

=的求解问题,是分析学的各不动点定理实际上是算子方程Tx x个分支中存在和唯一性定理的重要基础,它是关于具体问题解的存在唯一性的定理,其中Banach不动点定理,亦称压缩映射原理,它提供了线性方程解的最佳逼近程序,给出了近似解的构造,在常微分方程、积分方程等领域中也有着广泛的应用,在现代数学发展中有着重要的地位和作用。

——正文⒈Banach空间压缩映像定理及其应用随着现代电子计算机技术的发展,我们在解方程(包括常微分方程、偏微分方程、积分方程、差分方程、代数方程等)的过程中,大量使用的是逐次逼近的迭代法。

几乎可以这样说:对一个方程,只要我们找到一个迭代公式,就算解出了这个方程(当然我们还要考虑迭代公式的收敛性、解的稳定性和收敛速度等问题)。

但是,在逐次迭代中,我们必须保证迭代过程中得到的是个收敛序列,否则就是毫无意义的了。

而选代法解方程的实质就是寻求变换(映射、映像)的不动点。

例如求方程f(x)=0的根,我们可令g(x)=x-f(x),则求f(x)=0的根就变成求g(x)的不动点,即求,使.而在通常求映射的不动点的方法中,最简单的就是下面我们所讲的--Banach空间压缩映像定理。

定义(压缩映像)设T是度量空间X到X中的映像,如果对都有(是常数)则称T 是X上的一个压缩映像。

Banach压缩映照原理及其应用

Banach压缩映照原理及其应用

定理2 定理2
设函数 f (x,y )在带状域 a ≤ x ≤ b, − ∞ < y < ∞
中处处连续,且处处有关于 y的偏导数 f y′ (x,y ).如果还存在常 数m和M满足 0 < m ≤ f y′ (x,y ) ≤ M ,m < M ,
则方程 f (x,y ) = 0在区间[a,b ]上必有唯一的连续函数 y = ϕ (x ) 作为解 : f (x,ϕ (x )) ≡ 0,x ∈ [a,b ].
(1)证明存在 ϕ (x )∈ C [a,b ],使得 f (x, ϕ (x )) ≡ 0,此问 题等价于求 ϕ (x ) ∈ C)) ≡ ϕ (x ), (2 )求 ϕ (x )∈ C [a,b ],使得,ϕ (x ) − Kf (x, ϕ (x )) ≡ ϕ (x ),此 问题等价于求 ϕ ( x ) ∈ C [a,b ],使 T ϕ (x ) = ϕ (x ), 即求 T:C [a,b ] → C [a,b ],在 C [a,b ]上的不动点. 这里 T ϕ (x ) = ϕ (x ) − Kf (x, ϕ (x )). (3 )选取恰当的常数 K , 使 T 是压缩映照, 由定理1此问
Banach压缩映照原理 Banach压缩映照原理 及其应用
本节主要教学内容
1. 问题的提出 Banach逐次迭代法 2. 压缩映照及Banach逐次迭代法 压缩映照及Banach Banach压缩映照原理 3. Banach压缩映照原理 4. Banach压缩映照原理的应用 Banach压缩映照原理的应用 5. 思考问题 6. 习题配备 7. 致谢
2.
压缩映照及Banach逐次迭代法 压缩映照及Banach逐次迭代法 Banach 压缩映照
定义1 设 X是度量空间,T是X到 X中的映照,如果存在 一个数 α, < α < 1,使得对所有的 x,y ∈ X ,成立 0 d (Tx,Ty ) ≤ αd (x,y ), 则称 T是压缩映照.

《2024年两类不动点定理及其应用》范文

《2024年两类不动点定理及其应用》范文

《两类不动点定理及其应用》篇一一、引言不动点定理是数学领域中一种重要的理论工具,它在分析、微分方程、函数空间等领域都有着广泛的应用。

不动点定理描述了某种数学结构中元素(如函数)的自映射行为,并给出了在特定条件下这些自映射存在固定点的条件。

本文将主要介绍两类不动点定理,并探讨它们在数学及其相关领域的应用。

二、第一类不动点定理第一类不动点定理通常指的是Banach压缩映射原理,也称为压缩映射原理。

这一原理是函数空间理论中重要的不动点定理之一。

其基本思想是:在完备的度量空间中,存在一个压缩映射,该映射具有一个唯一的不动点。

定理表述:设(X,d)是一个完备的度量空间,T是X上的一个压缩映射,即存在一个常数0<q<1,使得对于任意的x,y∈X,有d(Tx,Ty)≤qd(x,y)。

那么T在X中存在唯一的不动点x0,即Tx0=x0。

应用:Banach压缩映射原理在许多领域都有广泛的应用,如在微分方程的数值解法、优化算法的收敛性分析、概率论的随机过程等。

例如,在优化算法中,通过使用压缩映射原理可以证明某些迭代算法的收敛性。

三、第二类不动点定理第二类不动点定理主要指的是Schauder不动点定理和Kakutani不动点定理等。

这类定理主要应用于更一般的拓扑空间或函数空间中。

Schauder不动点定理:设K是一个紧致凸集,T是K到K的一个连续映射,那么T在K中至少有一个不动点。

应用:Schauder不动点定理在偏微分方程、拓扑学、经济学等领域有广泛的应用。

例如,在偏微分方程中,可以通过Schauder不动点定理证明某些非线性偏微分方程解的存在性。

四、结论本文介绍了两类不动点定理及其应用。

第一类不动点定理以Banach压缩映射原理为代表,它在函数空间理论及许多应用领域有着重要的地位。

第二类不动点定理如Schauder不动点定理等,则适用于更一般的拓扑空间或函数空间。

这些不动点定理为解决许多数学问题提供了有力的工具,同时也为其他领域如微分方程、优化算法、概率论等提供了重要的理论支持。

压缩映射原理及其应用

压缩映射原理及其应用

压缩映射原理及其应用摘要:压缩映射原理对泛函分析理论的发展起着重要的作用,本文介绍了压缩映像原理的证明,并在此基础上阐释了该原理在解决数列收敛、隐函数存在、微分方程解的唯一存在性三方面的应用。

关键词:压缩映射度量空间收敛存在性唯一性引言压缩映射原理就是解决某类映射不动点的存在性和唯一性的问题,这些不动点可以由迭代序列求出。

我们首先会介绍压缩映射原理(亦被称为Banach),在此基础上,会进一步介绍利用压缩映射原理求解数学分析中数列的收敛性、隐函数存在性、微分方程解的存在唯一性的问题。

1. 定义1.1.压缩映射1.1.1.设T是度量空间X到X中的映射,如果对任意的,都有(00,存在正整数N=N(),当n,m>N时有,再证x是不动点即,最后证明该点的唯一性即设有使得)任取x0 ,令x1=T x0,x2=T x1,… ,xn=T xn-1先考虑相邻两点的距离再考虑任意两点间的距离n>m0< <1是Cauchy点列X是完备度量空间,使得x是不动点若还有,使得则0< <1不动点存在且唯一3. 压缩映像原理的应用3.1.数列收敛性3.1.1.定理设是上的一个压缩系数为k(0<k<1)的压缩映像。

,,n=1,2,…,则数列一定收敛。

证明:(利用压缩映像的定义),n,(,)取,n,数列收敛3.1.2.例题3.1.2.1.设,,n=1,2,…证明数列收敛。

证明:显然,是压缩映像由压缩映像原理知收敛3.1.2.2.设,,n=1,2,…证明数列收敛.证明:是压缩映像由压缩映像原理知收敛3.2.隐函数存在定理设在带状区域上处处连续,处处有关于y的偏导数,且如果存在常数m,M,适合,则方程=0在闭区间上有唯一的连续函数,使得证明:(思路:空间映射压缩定理)在中考虑映射,对任意,由连续函数的运算性质有T是到的一个映射任取,,由微分中值定理,存在0< <1,使得,令则0< <1,,0< <1映照T是压缩的由Banach压缩映射原理,上有唯一的不动点使得显然这个不动点适合3.3.微分方程解的存在唯一性定理设在矩形连续,设,,又在R上关于x满足Lipschitz条件(即存在常数k,使得对任意的,有),在区间()上有唯一的满足初始条件的连续函数解.证明:(思路同隐函数存在定理)设表示在区间上的连续函数全体,对成完备度量空间。

压缩映射原理在求极限中的应用

压缩映射原理在求极限中的应用

压缩映射原理在求极限中的应用张烁摘要:压缩映射原理是泛函分析中最基本的存在性定理.本文通过对考研中数列极限的典型例题的解析,归纳总结出适合压缩映射原理求极限数列的一般形式,展示压缩映射原理在解决数学极限中的优越性.关键词:压缩映射原理极限压缩映射原理是著名的波兰数学家Stefan Banach 在1922 年提出的,它是整个分析科学中最常用的存在性理论,应用非常广泛,如隐函数存在性定理、微分方程解的存在唯一性. 这里我们主要研究压缩映射原理在数列极限中的应用.许多参考资料都讲过这个方面的应用. 在前人的基础上,结合自己的学习体会,归纳总结了压缩映射原理在求数列极限中的应用,进一步展示其优越性.1 压缩映射定义1 若X 是度量空间, T 是x 到x 中的映射, 如果存在一个数α,0< α<1, 使得对所有的x , y ∈ x ,d( Tx , Ty ) ≤α d( x , y) ,则称T 是X 上的一个压缩映射, α称为压缩常数。

定义 2 设X 为一非空集, T ∶X → X 是一个映射, 如果有x 3∈ X 使得T x 3=x 3 , 则称x 3为映射T 的一个不动点。

定理 1 (压缩映射定理)设X 是完备的度量空间T 是X 上的压缩映射,那么T 只有且只有一个不动点(就是说,方程Tx=x ,有且只有一个解) .证明任取x0 ∈ X , 令x1 = Tx 0 , x2 = Tx 1 , ⋯⋯, x n+1 =Tx n , ⋯.我们先证明{ x n } 是基本列.ρ( x2 , x1 ) = ρ( T x 1, Tx 0 ) ≤αρ( x1, x0 ) = αρ( Tx 0 , x0 ) ,ρ( x3 , x2 ) = ρ ( T x 2 , Tx 1 ) ≤αρ( x2 , x1 ) = α 2ρ ( Tx 0 , x0 ) .一般, 由归纳法可得ρ( x n+1 , x n ) ≤αnρ( Tx 0 , x0 ) ( n = 1 , 2 , ⋯) , 于是, 对于任意的正整数P , 有ρ( x n+ p , x n )≤ρ(x n+ p , x n+ p- 1 ) +ρ( x n+ p- 1 , x n+ p - 2 ) + ⋯,ρ( x n+1 , x n ) ≤ (αn+ p- 1 +αn+ p- 2+⋯+αn )ρ( Tx 0 , x0 ) = αn ( 1 - αp ) ρ ( Tx 0, x0)/(1 - α) ≤ αn /(1 -α)ρ( Tx 0 , x0 )。

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lim 2 + 2 + ……+ 2 = 2
n →∞
由此可知 ,利用压缩映射定理解法更简单明确 。
例 3 :证明 :若 f (x) 在区间 I = [ a - r ,a + r ]上可微 ,
| f′(x) | ≤α< 1 且| f (a) - a ≤(1 - α) r
(1)
任取 x0 ∈I ,令 x1 = f (x0 ) ,x2 = f (x1 ) , …,xn = f (xn - 1 ) , …,
| f (x) - f (y) | ≤| x - y|
(1)
任取 x1 ∈[ a ,b ] ,令
xn + 1 =
1 2
[ xn + f (xn ) ]
(2)
— 54 —
求证数列有极限 x 3 ,x 3 满足方程 f (x 3 ) = x 3
[ 注 ] 由 (1) (2) 式可得
| xn + 1 - xn | ≤| xn - xn21 |
即 xn + 1 ∈I ,这就证明了 :一切 xn ∈I。 应用微分中值定理 , ϖξ在 xn ,xn - 1 之间 (从而ξ∈I) :
| xn + 1 - xn | = | f (xn) - f (xn - 1 ) | = | f′(ξ) (xn - xn - 1 ) | ≤α| xn - xn - 1 | (0 <α< 1) 。 这表明 xn = f (xn - 1 ) 是压缩映射 ,所以{xn }收敛 。因 f 连续 , 在 xn = f (xn - 1 ) 里取极限值{xn}的极限为 x = f (x) 的根 。 例 4 :设 f (x) 映[ a ,b ]为自身 ,且
定义 :设 X 是度量空间 ,T 是 X 到 X 中的映射 ,如果存在一 个数α,0 <α< 1 ,使得对所有的 x ,y ∈X , ,成立 d ( Tx ,Ty) ≤αd (x , y) (1) ,则称 T 是压缩映射 。
压缩映射在几何上的意思是说点 x 和 y 经 T 映射后 ,它们 像的距离 d (Tx ,Ty) 缩短了 ,不超过原像距离 d (x ,y) 的α倍 (α< 1) 。
证明序列的极限存在 ,常采用两种方法 :
— 53 —
科技信息 高校理科研究
1) 利用单调有界原理 2) 利用压缩映射原理
例 2 :已知 ,a0 = 0 ,a1 = 2 ,a2 = 求数列{an}的极限 。
解一 (利用压缩映射定理) :
2 + a1 , …,an =
f (x φ, (x) ) ≡0 x ∈[ a ,b ] 证明 :在完备空间 C[ a ,b ]中作映射 A ,使对任意的函数φ∈ C[ a ,b ] ,有
(Aφ) (x)
=φ(x)
-
1 M
f
(x
φ, (x)
)
按照定理条件 ,f (x) 是连续的 ,故 (Aφ) (x) 也连续 ,即 Aφ∈C
则 ,nli→m∞xn = x 3 ,x 3 为方程 x = f (x) 的根 (即 x 3 为 f 的不动点) 证 已知 x0 ∈I ,今设 xn ∈I ,则
| xn + 1 - a| = | f (xn) - f (a) + f (a) - a| ≤| f′(ξ) ‖xn - a| + | f (a) - a| (ξ在 xn 与 a 之间) [ 由 (1) ] ≤αr + (1 - α) r = r
)
- φபைடு நூலகம் (x)
+
M1 f (x φ, 1 (x) ) |
= |φ2 (x) - φ1 (x) -
1 M
f′y [
x
φ, 1
( x)
- θ(φ2 (x)
- φ1
(x) ) ]·(φ2 (x)
- φ1 (x) ) |
≤(1 +
m M
|
(φ2 (x)
- φ1 (x) |
由于 0 <
m M
< 1 ,所以令α=
(3)
此式很像压缩映射的条件
| xn + 1 - xn| ≤r| xn - xn21 | ,但实际不是 ,因为 (3) 式相当于 r = 1 ,不是 0 < r < 1.
证 (1) 式表明 f (x) 连续 。只要证明了{xn}单调 ,xn ∈[ a ,b ] (n = 1 ,2 , …) ,自然{xn }有极限 ,在 (2) 式中取极限 ,便知{xn }的 极限 x 3 满足 f (x 3 ) = x 3 。
(1) 只知 f (x) 在[ a ,b ]或 (a ,b) 上连续 ,而没有说明 f (x) 是否 可导 ,则一般用闭区间上连续函数的零值定理证明 。
(2) 作出 f (x) 的一个原函数 F(x) ,证明 f (x) 满足洛尔定理 , 从而得出 f (x) 的零点的证明 。
第二步 :方程 f (x) = 0 的根的唯一性的解题思路 : (1) 利用零值定理 (或洛尔定理) 证明 f (x) = 0 至少存在一 个根 。
,而任一 n ,若时 xn - 1
≤xn ,便有
f (xn - 1 ) - f (xn ) ≤| f (xn - 1 ) - f (xn ) | ≤| xn - 1 - xn | = xn - xn - 1
将带负号的项移到不等式的另一端 ,然后同除以 2 ,即得
φ(x) ≡φ(x) - M1 f (x φ, (x) ) 这就是说 f (x φ, (x) ) ≡0 a ≤x ≤b 压缩映射定理在代数方程组解的唯一性证明中的应用 :
n
例 1. 设 ajk ,j ,k = 1 ,2 , …,n 为一组实数 ,适合条件 ∑ (aij i ,j = 1
δij ) 2 < 1 ,其中δij 当 j = k 时为 1 ,否则为 0 ,证明 :代数方程组 a11 x1 + a12 x2 + …+ a1n xn = b1 a21 x1 + a22 x2 + …+ a2n xn = b2 … … … …
(1 -
m) M
,则有 0 <α< 1 ,且
| Aφ2 (x) - Aφ1 (x) | ≤α|φ2 (x) - Aφ1 (x) |
按 C[ a ,b ]中距离的定义 ,即知 :
d (Aφ2 ,Aφ1 ) ≤αd (φ2 φ, 1 )
因此 ,A 是压缩映射 ,由压缩映射定理 ,存在唯一性的φ∈C
[ a ,b ] ,满足 Aφ=φ,即 :
2 + an - 1 ,
根据题设 ,得函数 y = 2 + x ,则 y ≥0
由 y = 2 + x得 y′= 1 2 2+x
又由于 y′= 2
1 <1] x> 2+x
7 4
由已知条件可知 0 < y′< 1
∴y = 2 + x为一压缩映射
根据压缩映射定理可知 y = 2 + x有且只有一个解
∵y = 2 + x对应于 an = 2 + an - 1
∴只有 a0 > -
7 4
的任一常数
,不妨设
a0
=
0
由压缩映射定理可知存在唯一一点 x0 ,使得 x0 = 2 + x0 则 x0 2 = 2 + x0 ] x0 = 2
∴nli→m∞an
=
lim
n →∞
2 + an - 1 = 2
即 :数列{an}的极限为 2 。
解二 (利用单调有界原理) :
记 an = 2 + 2 + ……+ 2 ,易见数列 {an } 是递增的 ,现 用数学归纳法来证明{an}有上界 。
ΠX ∈Rn ,X = (x1 ,x2 , …,xn ) T , ‖X ‖2 = x21 + …+ x2n 令 BX = ( E - A) X + b ,b = (b1 ,b2 , …,bn) T ,则易证 B 为 Rn →
Rn 的映射 ,下证 B 为压缩映射 ΠX ∈Rn ,则
d (BX ,BY) = d[ ( E - A) X + b , ( E - A) Y+ b ] = ‖( E - A) X - ( E - A) Y‖2 = ‖( E - A) (X - Y) ‖2 ≤‖E - A ‖2 ·‖X - Y‖2 =αd (X , Y) ∴X = BX ] X = ( E - A) X + b 又由 X = ( E - A) X + b Ζ AX = b ∴对任一组固定的 b1 ,b2 , …,bn 必有唯一的一组解 x1 ,x2 , …,xn 。 压缩映射定理在数学分析中运用范围很广泛 ,不仅在存在 唯一性定理的证明中是有力的工具 ,而且它也很广泛地运用在 求极限的问题上 。
显然 a1 = 2 < 2 ,假设 an < 2 ,
则有 an + 1 = 2 + an < 2 + 2 = 2 从而对一切 n 有 an < 2 ,即{an}有上界 。 由单调有界定理 ,数列{an}有极限 ,记为 a ,由于 a2n + 1 = 2 + an 对上式两边取极限得 a2 = 2 + a ,即有 (a + 1) (a - 2) = 0 解得 a = - 1 或 a = 2 由数列极限的保不等式性 ,a = - 1 是不可能的 ,故有
an1 x1 + an2 x2 + …+ ann xn = bn
对任何一组固定的 b1 ,b1 , …,bn ,必有唯一的解 x1 ,x2 , …,
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