第六章 不动点定理
lefschetz不动点定理
lefschetz不动点定理摘要:一、Lefschetz不动点定理简介二、Lefschetz不动点定理的证明三、Lefschetz不动点定理的应用四、Lefschetz不动点定理的扩展正文:**一、Lefschetz不动点定理简介**Lefschetz不动点定理是拓扑学中的一个重要定理,由美国数学家Lefschetz于1934年首次提出。
该定理主要研究的是流形上的不动点问题,即寻找连续映射下的不变点。
不动点在数学、物理、经济学等领域具有广泛的应用,代表着稳定和均衡的状态。
**二、Lefschetz不动点定理的证明**Lefschetz不动点定理的证明主要基于代数拓扑的方法。
首先,我们需要知道流形上的切向量场和法向量场的概念。
切向量场在流形上的每一点都有一个切向量,而法向量场在流形上的每一点都有一个法向量。
Lefschetz不动点定理的证明过程涉及到计算流形上的切向量场和法向量场之间的内积,并通过分析内积的性质得出不动点存在性。
**三、Lefschetz不动点定理的应用**Lefschetz不动点定理在数学和实际应用领域具有广泛的应用,例如:在控制论中,它被用来研究系统的稳定性;在多元函数论中,它被用来解决非线性方程组的问题;在物理学中,它被用来分析力学系统的平衡状态;在经济学中,它被用来研究市场均衡等。
**四、Lefschetz不动点定理的扩展**Lefschetz不动点定理的研究对象主要是流形上的连续映射。
在此基础上,学者们对其进行了许多扩展,如:Knaster-Tarski不动点定理、Schauder 不动点定理等。
这些扩展不仅丰富了不动点理论,还为各个领域的问题提供了更多的解决方法。
总之,Lefschetz不动点定理是拓扑学领域的一个重要定理,其证明和应用在数学和实际领域具有深远的影响。
不动点定理
不动点定理不动点定理(Fixed Point Theorem)是数学中的一项重要定理,它在现代数学的许多领域中都有广泛的应用。
该定理的推导和证明过程相对复杂,但是可以通过举例来更直观地理解。
不动点定理最基本的形式是:对于一个连续函数f,如果存在一个数a使得f(a) = a,那么这个数a就被称为函数f的不动点。
假设有一个长度为1的线段,你可以将它折叠成任何形状的折线。
对于一条折线上的每一点,你都可以轻松地找到一个它的对应点,使得折线的对折后这两个点重合。
这个过程中,不动点就是指那些折线上的点,对折后依然保持不动。
我们先来看一个简单的例子,假设有一条直线y = x,我们希望找到这条直线上的一个不动点。
我们可以将其代入方程中,得到x = x,即x满足这个等式。
很明显,所有的实数都满足这个等式,所以直线y = x上的所有点都是它的不动点。
现在我们将问题扩展到更一般的函数。
假设有一个函数f(x) =x^2,我们可以将其图像绘制出来,并找到它的不动点。
通过描点,我们可以发现这个函数的图像在x = 0和x = 1处都与直线y = x有交点,也就是不动点。
这两个点分别是函数f(x)= x^2的两个不动点。
不动点定理告诉我们,如果一个函数在某个区间上满足某些条件,那么它一定存在一个不动点。
这个定理有着广泛的应用,例如在经济学中的均衡问题、微积分中的方程求解、组合数学中的图像理论等等。
不动点定理的推导和证明过程相对较为复杂,需要利用到现代数学中的许多高级概念和理论。
例如,需要使用到连续性、紧致性、度量空间等概念,以及开集、闭集、紧集等性质。
这些都是数学中非常重要的概念,它们为不动点定理提供了坚实的理论基础。
总结起来,不动点定理是数学中的一项重要定理,它有着广泛的应用。
通过找到函数中的某个不动点,我们可以解决一些实际问题或者推导出一些有意义的结论。
不动点定理的证明过程相对复杂,但通过举例可以更加直观地理解。
在日常生活中,我们也可以通过不动点定理来理解一些问题,例如折纸和折线、函数的交点问题等等。
不动点定理
不动点定理
(Fixed-point theorem )
举例:头皮的旋儿,指纹,地球表面无风处等,搅动杯中咖啡,两张报纸
三维空间中的情况:如果我们用一个密封的锅子煮水,那么总有一个水分子在煮开前的某一刻和煮开后的某一刻处于同样的位置。
地球绕着它的自转轴自转。
自转轴在自转过程中的不变的,也就是自转运动的不动点。
布劳威尔不动点定理
1. 区间[0,1]到[0,1]的连续映射f . 存在0[0,1]x ∈,使得00()f x x =.
2. 矩形[0,1]⨯[0,1]到自身的连续映射F . 存在00(,)x y ∈[0,1]⨯[0,1],使得0000(,)(,)F x y x y =。
3. 推广到多维情况: Brouwer 不动点定理断言:从有限维欧氏空间中的紧凸集到自身的任意连续映射具有不动点。
据调查统计90%以上的数学家都能叙述这个定理,但只有不到10%的数学家能够给出证明.
由于价格均衡原理Deberu 获得诺贝尔经济学奖(1983)
Nash 在普林斯顿的博士论文中,证明多人博弈平衡点的存在性时用的正是他重新发现的―Brouwer 不动点原理
巴拿赫压缩映像原理
先介绍压缩的含义
一维情况举例
二维情况举例,地图与真实地域关系。
三位情况举例,占满容器的海绵再压缩。
描述高维情况
庞卡莱-伯克豪夫扭转定理
(Poincare-Birkhoff Twist Theorem)
莫泽扭转定理
(Moser Twist Theorem)。
不动点定理及其应用
不动点定理及其应用不动点定理及其应用1 引言大家都知道,在微分方程、积分方程以及其它各类方程的理论中,解的存在性、唯一性以及近似解的收敛性等都是相当重要的课题,为了讨论这些方程解的存在性,我们可以将它们转化成求某一映射的不动点问题.本文就这一问题作一下详细阐述.2 背景介绍把一些方程的求解问题化归到求映射的不动点,并用逐次逼近法求出不动点,这是分析中和代数中常用的一种方法.这种方法的基本思想可以追溯到牛顿求代数方程的根时所用的切线法,19世纪Picard 运用逐次逼近法解常微分方程.后来,1922年,波兰数学家巴拿赫(Banach )将这个方法加以抽象,得到了著名的压缩映射原理,也称为巴拿赫不动点定理.3 基本的定义及定理定义1[1](P4) 设X 为一非空集合,如果对于X 中的任何两个元素x ,y ,均有一确定的实数,记为),,(y x ρ与它们对应且满足下面三个条件:①非负性:0),(≥y x ρ,而且0),(=y x ρ的充分必要条件是x =y ;②对称性:),(y x ρ=),(x y ρ;③三角不等式:),(y x ρ),(),(y z z x ρρ+≤,这里z 也是X 中任意一个元素.则称ρ是X 上的一个距离,而称X 是以ρ为距离的距离空间,记为()ρ,X .注距离概念是欧氏空间中两点间距离的抽象,事实上,如果对任意的,),,,(),,,,(2121n n n R y y y y x x x x ∈==ΛΛ2/12211])()[(),(n n y x y x y x -++-=Λρ容易看到①、②、③都满足.定义2[1](P23) 距离空间X 中的点列}{n x 叫做柯西点列或基本点列,是指对任给的,0>ε存在,0>N 使得当N n m >,时,ερ<),(n m x x .如果X 中的任一基本点列必收敛于X 中的某一点,则称X 为完备的距离空间.定义3[2](P16) 设X 是距离空间,T 是X 到X 中的映射.如果存在一数,10,<≤a a 使得对所有的X y x ∈,,不等式),(),(y x a y x ρρ≤T T (1)成立,则称T 是压缩映射.压缩映射必是连续映射,因为当x x n →时,有0),(),(→≤x x a Tx Tx n n ρρ.例设[]10,X =,Tx 是[]10,上的一个可微函数,满足条件:()[][]()1,01,0∈?∈x x T ,以及()[]()1,01∈?<≤'x a x T ,则映射X X T →:是一个压缩映射.证()()[]()()y x a y x a y x y x T Ty Tx Ty Tx ,1,ρθθρ=-≤--+'=-=()10,,<<="">定义4 设X 为一集合,X X T →:为X 到自身的映射(称为自映射),如果存在,0X x ∈使得00x Tx =,则称0x 为映射T 的一个不动点.例如平面上的旋转有一个不动点,即其旋转中心,空间中绕一轴的旋转则有无穷多个不动点,即其旋转轴上的点均是不动点,而平移映射a x Tx +=没有不动点.如果要解方程(),0=x f 其中f 为线性空间X 到自身的映射(一般为非线性的),令,I f T +=其中I 为恒等映射:,x Ix =则方程()0=x f 的解恰好是映射T 的一个不动点.因此可以把解方程的问题转化为求不动点的问题.下面就来介绍关于不动点的定理中最简单而又应用广泛的压缩映射原理:定理1[3](P36) 设X 是完备的距离空间,T 是X 上的压缩映射,那么T 有且只有一个不动点.证任取,0X x ∈并令ΛΛ,,,,11201n n Tx x Tx x Tx x ===+ (2)下证()2的迭代序列是收敛的,因T 是压缩映射,所以存在,10<≤a 使得()()y x a Ty Tx ,,ρρ≤,因此 ()()()();,,,,00101021Tx x a x x a Tx Tx x x ρρρρ=≤=()()()();,,,,002212132Tx x a x x a Tx Tx x x ρρρρ=≤=…………一般地,可以证明()()()();,,,,00111Tx x a x x a Tx Tx x x nn n n n n n ρρρρ≤≤≤=--+Λ于是对任意自然数p n ,,有()()()+++≤++++Λ211,,,n n n n p n n x x x x x x ρρρ()p n p n x x +-+,1ρ≤()0011,)(Tx x a a a p n n n ρ-++++Λ()()()0000,1,11Tx x aa Tx x a a a n p n ρρ-≤--= (3)由于10<≤a ,因此,当n 充分大时,(),,ερ<+p n n x x 故}{n x 是X 中的基本点列,而X 是完备的,所以存在_0_0,x x X x n →∈使得成立.再证_0x 是T 的不动点.易证,若T 是压缩映射,则T 是连续映射,而,lim _0x x n n =∞→因此,lim _0x T Tx n n =∞→所以_0_0_0,x x x T 即=是T 的一个不动点.最后,我们证明不动点的唯一性,若存在X x ∈*,使得,**x Tx =则,,,,*_0*_0*_0??≤??? ??=??? ??x x a Tx x T x x ρρρ 而_0*_0*,0,,1x x x x a ==??<即所以ρ.证毕.注(i )由(2)定义的序列收敛,且收敛到T 的唯一不动点,且迭代与初始值0x 的取法无关.(ii )误差估计式方程x Tx =的不动点*x 在大多数情况下不易求得,用迭代程序,1n n Tx x =+即得到不动点*x 的近似解,在(3)式中令()()00*,1,,Tx x aa x x p nn ρρ-≤∞→得(4)此即误差的先验估计,它指出近似解n x 与精确解* x 之间的误差.如果事先要求精确度为(),,*ερ≤x x n 则由()ερ≤-00,1x Tx aa n,可计算出选代次数n ,在(4)式中取01,1Tx x n ==代入得()()0*0,1,x Tx aTx ρρ-≤.上式对任意初始值均成立,取10-=n x x ,即得()()1*,1,--≤n n n x x aax x ρρ,此式称为后验估计,可从n x 与其前一步迭代结果1-n x 的距离来估计近似解与精确解*x 之间的误差.所以,压缩映射原理,不仅给出了不动点的存在性,而且给出求解方法,同时还指明了收敛速度及误差.(iii )a 值越小迭代收敛的速度越快.(iv )在T 满足()()()y x y x Ty Tx ≠<,,ρρ (5)的条件下,T 在X 上不一定存在不动点.如令[)[)()+∞∈++=+∞=,011,,0x xx Tx X ,我们容易证明对一切[)y x y x ≠+∞∈,,0,时,有()()[)∞+<,但0,,,T y x Ty Tx ρρ中没有不动点.又如,若令x arctgx Tx R X +-==2π,,则T 满足条件(5),因任取,,,y x R y x ≠∈则由中值公式()()y x T y x Ty Tx ,,'在ξξ-=-之间,由于(),故得11'22<+=ξξξT ()()y x Ty Tx y x Ty Tx ,,,ρρ<-<-即, Tx 但没有不动点,因任何一个使x Tx =的x 须满足,2=arctgx 在R 内这样的x 不存在.(v )压缩映射的完备性不能少.如设(]1,0=X ,定义T 如下:2 xTx =,则T 是压缩映射,但T 没有不动点.这是由于(]1,0空间的不完备性导致的.(vi )压缩映射条件是充分非必要条件.如()[]b a x f ,映为自身,且 ()()y x y f x f -≤- ,(6)任取[],,1b a x ∈令()[]n n n x f x x +=+211 ,(7)该数列有极限**,x x 满足方程()**xxf =,但由(6),(7)可得11-+-≤-n n n n x x a x x ,相当于,1=a 不是10<定理1从应用观点上看还有一个缺点,因为映射T 常常不是定义在整个空间X 上的,而仅定义在X 的子集E 上,而其像可能不在E ,因此要对初值加以限制,有以下结果:定理2 [4](P193-194)设T 在Banach 空间的闭球()(){}r x x X x r x B B ≤∈==00_,:,ρ上有定义,在X 中取值,即T :()X r x B →,0_又设[),1,0∈?a 使得()()(),,,,,0_y x a Ty Tx r x B y x ρρ≤∈?有()(),1,00r a Tx x -≤ρ且则迭代序列(2)收敛于T 在B 中的唯一不动点.证只需证明(),,B x B B T ∈?? ()Tx x ,0ρ()()Tx Tx Tx x ,,000ρρ+≤()r a -≤1()x x a ,0ρ+()r ar r a =+-≤1,因此()B ,B T B Tx ?∈所以,由定理1B 在知T 中有唯一的不动点,证毕.有时T 不是压缩映射,但T 的n 次复合映射nT 是压缩映射,为了讨论更多方程解的存在性、唯一性问题,又对定理1进行了推广.定理3[5](P21)设T 是由完备距离空间X 到自身的映射,如果存在常数10,<≤a a 以及自然0n ,使得()()()X y x y x y T x Tn n ∈≤,,,00ρρ,(8)那么T 在X 中存在唯一的不动点.证由不等式(8),0n T 满足定理1的条件,故0n T存在唯一的不动点,我们证明0x 也是映射T唯一的不动点.其实,由()()()000100Tx x T T x T Tx Tnn n ===+,可知0Tx 是映射0n T 的不动点.由0n T 不动点的唯一性,可得00x Tx =,故0x 是映射T 的不动点,若T 另有不动点1x ,则由,1111100x Tx Tx T x T n n ====-Λ可知1x 也是0n T 的不动点,再由0n T 的不动点的之唯一性,得到,01x x =证毕.4 不动点定理的应用4.1 不动点定理在数学分析中的应用该定理在数学分析中主要用于证明数列的收敛性、方程解的存在性和唯一性及求数列极限.定理4.1.1 ① 对任一数列{}n x 而言,若存在常数r ,使得10,,11<<-≤-∈?-+r x x r x x N n n n n n 恒有 ()A ,则数列{}n x 收敛.② 特别,若数列{}n x 利用递推公式给出:()n n x f x =+1 (),,2,1Λ=n 其中f 为某一可微函数,且()()(),1',B R x r x f R r ∈?<≤∈?使得则{}n x 收敛.证①此时rr x x r r r x x x x rx xx x np n n pn n k k pn n k k kn p n --≤---=-≤-≤-+++=-++=-+∑∑11.0101011111应用Cauchy 准则,知{}n x 收敛,或利用D ,Alenber 判别法,可知级数()1--∑n n x x 绝对收敛,从而数列()()ΛΛ,2,1011=+-=∑=-n x x xx nk k kn 收敛.② 若()B 式成立,利用微分中值定理:()()()()Λ,3,2,1111=-≤-'≤-=----+n x x r x x f x f x f x x n n n n n n n n ξ即此时()A 式亦成立,故由①知{}n x 收敛.注若()B 式只在某区间I 上成立,则必须验证,{}n x 是否保持在区间I 中.例1 设数列{}n x 满足压缩性条件,,,3,2,10,11Λ=<<-≤--+n k x x k x x n n n n 则{}n x 收敛.证只要证明{}n x 是基本点列即可,首先对一切n ,我们有11-+-≤-n n n n x x k x x ,121212x x k x x k n n n -<<-<---Λn m >设,则 n n m m m m n m x x x x x x x x -++-+-≤-+---1211Λ123122x x k x x k m m -+-<--121x x k n -++-Λ()01121∞→→--<-n x x kk n ,证毕.注该题体现了不动点定理证明数列的收敛性.例2 证明若()x f 在区间[]r a r a I +-≡,上可微,()1<≤'αx f ,且()()r a a f α-≤-1 , (9)任取()()(),,,,,,112010ΛΛ-===∈n n x f x x f x x f x I x 令则**,lim x x x n n =∞-为方程()x f x =的根(即*x 为f 的不动点)证已知I x ∈0,今设I x n ∈,则()()()a a f a f x f a x n n -+-=-+1()()a a f a x f n -+-'≤ξ ()之间与在a x n ξ[由(9)](),1r r r =-+≤ααI x n ∈+1即这就证明了:一切I x n ∈应用微分中值定理,1,+?n n x x 在ξ之间(从而I ∈ξ)()()()()111--+-'=-=-n n n n n n x x f x f x f x x ξ 1--≤n n x x α ()10<<α,这表明()1-=n n x f x 是压缩映射,所以{}n x 收敛.因f 连续,在()1-=n n x f x 里取极限知{}n x 的极限为()x f x =的根.注该题体现了不动点定理证明方程解的存在性.例 3 ()x f 满足()()(),10<<-≤-k y x k y f x f (),,10n n x f x R x =∈?+令取则{}n x 收敛,且此极限为方程()x x f =的唯一解.证① 因为()()01212111x x k x x k x x k x f x f x x nn n n n n n n n -≤≤-≤-≤-=-----+Λ所以 n n p n p n p n p n n p n x x x x x x x x -++-+-≤-+-+-+-+++1211Λ()01121x x k k k k n n p n p n -++++≤+-+-+Λ()10101<<--<="" p="" x="">k n因为01lim01=--∞→x x k k n n ,所以εε<--<->>?+011,,,,0x x kk x x N n p N nn p n 有,由Cauchy 准则,知{}n x 收敛.② 设,lim *x x n n =∞→已知()n n x f x =+1,所以()()**lim x f f x f x n n 连续∞→=,所以()x f x x =是*的解.若另有解*y 是()x f x =的解,即()**yf y =,而()()()10******<<-≤-=-k x y k x f y f x y .所以**x y =,所以()x f x x =是*的唯一解.注该题既体现了不动点定理证明数列的收敛性又体现了方程解的存在唯一性.定理4.1.2 已知数列{}n x 在区间I 上由()()Λ,2,11==+n x f x n n 给出,f 是I 上连续函数,若f 在I 上有不动点()()***xf x x =即满足()()()()*0*111≥--x x x f x,则此时数列{}n x 必收敛,且极限A 满足()A f A =,若()*式"""">≥改为对任意I ∈1x 成立,则意味着*x 是唯一不动点,并且,*x A =特别,若f 可导,且()(),10I x x f ∈<'<当则f 严增,且不等式()() """"*>≥可该为会自动满足()I x ∈?1,这时f 的不动点存在必唯一从而*x A =,证(分三种情况进行讨论):① 若*1x x >,则()()**12x x f x f x =≥=,一般地,若已证到*x x n ≥,则()()**1x x f x f x n n =≥=+.根据数学归纳法,这就证明了,一切*:x x n n ≥(即*x 是n x 之下界)另一方面,由()*式条件,已有()112x x f x ≤=,由f 单调增,知()()2123x x f x f x =≤=,….一般地若已证到1-≤n n x x ,由f 单调增,知()()n n n n x x f x f x =≤=-+11,这就证明了n x 单调减,再由单调有界原理,知{}n x 收敛.在()n n x f x =+1里取极限,因()x f 连续,可知{}n x 的极限A 适合方程()A f A =.② *1x x <的情况,类似可证.③ *1x x =若,则一切n ,*x x n =结论自明.最后,假若()(),10I x x f ∈?<'<由压缩映射原理可知{}n x 收敛.事实上,这时也不难验证()*条件成立,如:对函数()()x f x x F -≡应用微分中值定理,(注意到()()0,0*>'=x F x F ),知*x在ξ?与x 之间,使得()()()()()()(),***x x F x x F xF x F x f x -'=-'+=≡-ξξ可见()()(),0*>--xx x f x 即条件()*严格成立,故*lim x xnn =∞→.例4 设()nn n x c x c x x ++=>+1,011(1>c 为常数),求n n x ∞→lim .解法一(利用压缩映射)因0>n x ,且0>x 时,0))(()1()1()('2'>-=++=x f c c x c x c x f x ,又由1>c 知111)1()()1()('022<-=-≤+-=x ,故)(1n n x f x =+为压缩映射,{}n x 收敛,在nn n x c x c x ++=+)1(1中取极限,可得c x n n =∞→lim .法二(利用不动点)显然一切0>n x ,令()()x xc x c x f =++=1,知不动点c x =*,而f 单调增加且0)()()()1(22>-++=-+---=-++-c x x c c x c x x c cx c x cx c x x c xc x .表明()()()0*111≥--xx x f x 成立,根据不动点方法原理c xnn =∞→lim .注该题体现了不动点定理用于求数列极限.定理4.1.3 (不动点方法的推广)设),(y x f z =为二元函数,我们约定,将),(x x f z =的不动点,称为f 的不动点(或二元不动点),已知),(y x f z =为0,0>>y x 上定义的正连续函数,z 分别对x ,对y 单调递增,假若:(1)存在点b 是),(x x f 的不动点;(2)当且仅当b x >时有()x x f x ,>,令()()()()()ΛΛ,4,3,,0,,,21121==>==--n a a f a a a a f a a a f a n n n ,(10)则{}n a 单调有界有极限,且其极限A 是f 的不动点.证只需证明{}n a 收敛,因为这样就可在(10)式中取极限,知A 是f 的不动点,下面分两种情况进行讨论:① 若1a a ≤,由f 对x ,对y 的单增性知112),(),(a a a f a a f a =≥=,进而2111123),(),(),(a a a f a a f a a f a =≥≥=,类似:若已推得121,---≥≥n n n n a a a a ,则),4,3(),(),(2111Λ==≥=---+n a a a f a a f a n n n n n n ,如此得{}n a 单调递增.又因a a a f a ≥=),(1,按已知条件这时只能b a ≤(否则b a >按已知条件(2),应有1),(a a a f a =>,产生矛盾),进而),(),(,),(),(121a b f a a f a b b b f a a f a ≤==≤= Λ,),(b b b f =≤,用数学归纳法可得一切b a n ≤,总之n a 单调递增有上界,故{}n a 收敛.② 若a a ≤1,类似可证{}n a 单调递减有下界b ,故{}n a 收敛.注按b 的条件可知b 是f 的最大不动点,b x >时不可能再有不动点,情况②时极限b A ≥是不动点,表明此时b A =.例5 若ΛΛ,)(,,)(,)(,031312131311231311--+=+=+=>n n n a a a a a a a a a a ,试证(1)数列{}n a 为单调有界数列;(2)数列{}n a 收敛于方程313x x x +=的一个正根.证(利用定理 4.1.3)设3131)(),(y x y x f z +==,显然f 当0,0>>y x 是正值连续函数,对y x ,单增,只需证明①b ?使得),(b b f b =;②),(x x f x >当且仅当b x >① 注意到 f 的不动点,亦即是方程0313=--x x x 的根,分析函数313)(x x x x g --=,因0926)(",3113)('35322>+=--=xx x g xx x g (0>x 时),0)1(',)00('>-∞=+g g ,可知g 在(0,1)内有唯一极小点c x c >,时g x g ,0)('>严增,0)2(,0)1(><="" (即f="" ,故g="">② b x >时0)()(=>b g x g ,即),(x x f x >;事实上,在0>x 的范围也只有在b x >时才有),(x x f x >,因为0)(,0)0(==b g g ,在),0(c 上)(x g 严减,),(b c 上)(x g 严增,所以),0(b 上0)(<.证毕.<="" bdsfid="663" f="" g="" p="" x="" ,即),(x="">4.2 不动点定理在积分方程中的应用该定理在积分方程用于证明方程解的存在性、唯一性及连续性.例6 第二类Fredholm 积分方程的解,设有线性积分方程τττμ?d x t k t t x b a )(),()()(?+=,(11)其中[]b a L ,2∈?为一给定的函数,λ为参数,),(τt k 是定义在矩形区域b a b t a ≤≤≤≤τ,内的可测函数,满足+∞a b a 2),(.那么当参数λ的绝对值充分小时,方程(11)有唯一的解[]b a L x ,2∈.证令τττμ?d x t k t t Tx ba )(),()()(?+=.由 []d t d x d t k d x t k ba b a b a ba b a τττττττ222)(),()(),(≤??ττττd x dt d t k ba ba b a 22)(),(=及T 的定义可知,T 是由[]b a L ,2到其自身的映射,取μ充分小,使[]1),(2/12d t k a ba b a ττμ,于是 2/12))()()(,(),(??-??=dt ds s y s x t k Ty Tx b a b a τμρ()()2/122/12)()(),(ds s y s x dtd t k b a b ab a -≤ττμ()),(),(2/12y x dtd t k b a b aρττμ??=),(y x a ρ=故T 为压缩映射,由定理1可知,方程(11)在[]b a L ,2内存在唯一的解.注该题体现了不动点定理证明第二类Fredholm 积分方程解的存在唯一性.例7 设),(τt k 是定义在三角形区域t a b t a ≤≤≤≤τ,上的连续函数,则沃尔泰拉积分方程)()(),()(t d x t k t x t a ?τττμ+?= (12)对任何[]b a C ,∈?以及任何常数μ存在唯一的解[]b a C x ,0∈.证作[]b a C ,到自身的映射()()()()(),,:t f d x t k t Tx T ta+=?τττμ则对任意的[],,,21b a C x x ∈有 ()()()()()()()[]?-=-tad x x t k t Tx t Tx ττττμ2121,()()()t x t x a t M bt a 21max --≤≤≤μ()(),,21x x a t M ρμ-=其中M 表示),(τt k 在t a b t a ≤≤≤≤τ,上的最大值,ρ表示[]b a C ,中的距离,今用归纳法证明),()!/)(()()(21221x x n a t M t x T t x T nnnnρλ-≤- (13)当1=n 时,不等式(13)已经证明,现设当k n =时,不等式(13)成立,则当1+=k n 时,有[]ττττμd x T x T t k t x T t x T k k t a k k )()(),()()(212111-?= -++[]),()(!/2111x x ds a s k M k t a k k ρμ-?≤++[]),()!1/()(21111x x k a t M k k k ρμ+-=+++,故不等式(13)对1+=k n 也成立,从而对一切自然数n 成立.由(13)()!/)()()(m ax ),(2121n a b M t x T t x T x T x T n n nn n bt a n n -≤-=≤≤μρ ),(21x x ρ对任何给定的参数μ,总可以选取足够大的n ,使得1!/)(<-n a b M n n nμ,因此n T 满足定理3的条件,故方程在[]b a C ,中存在唯一的解.注该题体现了不动点定理证明沃尔泰拉积分方程在三角形区域上解的存在唯一性.例8 设),(τt k 是[][]b a b a ,,?上的连续函数,()[]b a C t f ,∈,λ是参数,方程)()(),()(t f d x t k t x b a +?=τττλ,(14)当λ充分小时对每一个取定的)(t f 有唯一解.证在[]b a C ,内规定距离)()(max ),(t y t x y x bt a -=≤≤ρ.考虑映射())(),())((t f d x t k t Tx b a +?=τττλ (15)当λ充分小时T 是[][]b a C b a C ,,→的压缩映射.因为()()()()()()()()()?-=-=≤≤≤≤ba bt a bt a d y x t k t Ty t Tx Ty Tx ττττλρ,m ax max ,τττλd t y x t k b a bt a )()(),(max -≤≤≤),(y x M ρλ?≤此处ττd t k M ba bt a ),(max ?=≤≤.故当λ1<="">[]b a C t f ,)(∈解存在唯一,任取初始值逼近,令()()()()t f d x t k t x b a+=?τττλ01,,则),(1)*,(01x x MM x x nnn ρλλρ?-≤,)(t x n 是第n 次的近似,)(*t x 是精确解.注该题体现了不动点定理证明沃尔泰拉积分方程在矩形区域上解的存在唯一性.例9 设[]1,0C f ∈,求出积分方程ds s x t f t x to )()()(?+=λ []()1,0∈t 的连续解.解法一据例7方程对一切λ存在唯一解[]1,0)(∈t x ,改写方程))(()(),()()(10t kx ds s x s t k t f t x =?+=λ,其中??≥<=.,1,,0),(s t s t s t k 由逐次逼近法,取0)(0=t x ,得002201,,,x k x x k x kx x nn ===Λ,则)(lim )(t x t x n n ∞→=在[]1,0C 中收敛,即为原方程之解,容易看出,,)(),()()(),()(1021Λds s f s t k t f t x t f t x ?+==λ)(1t x n +()()()∑?=+=nk k k ds s f s t k t f 11,λ,其中),,(),(1s t k s t k =du s u k u t k s t k n t n ),(),(),(10-?= )2(≥n ,从而 ??≥--<=-,,)()!1(10),(1s t s t n s t s t k n n ()()()()()()()ds s f n s t s t s t t f t x tn n n--++-+-++=--+011221!1!21λλλλΛ,故.)()()(lim )()(01ds s f et f t x t x s t t n n -+∞→?+==λλ法二令ds s x t y t)()(0?=,则)()('t x t y =,如果)(t x 满足原方程,则)(t y 必满足方程=+=0)0()()()('y t y t f t y λ (16)易知方程(16)的解为 ds s f e t y s t t )()()(0-?=λ再令 ()()()()()()?-+=+=ts t ds s f et f t y t f t x 0λλλ (17)下面证明)(t x 为原方程之解,事实上,因为()t y 满足(16),则)()()()('t x t y t f t y =+=λ 所以ds s x t y t )()(0?=,由(17)知ds s x t f t x t )()()(0?+=λ,故ds s f e t f t x s t t )()()()(0-?+=λλ为原方程的连续解.4.3 不动点定理在线性代数方程组中的应用该定理在线性代数方程组用于证明方程解的存在性、唯一性.例10 设有线性方程组()n i b x ax i nj j iji ,2,11Λ==-∑=, (18)如对每个1,1<≤∑=a ai nj ij(19)则该方程组有唯一解.证在空间n R 中定义距离()i i ni y x y x -=≤≤11max ,ρ (其中i x 与i y 分别是x 与y 的第i 分量),则n R 按照1ρ是一个距离空间,且是完备的.在这个空间中,定义Tx y R R T nn =→,:由下式确定()∑==+=nj i j iji n i b x ay 1,,2,1Λ ,如令 ()()()()2211,y Tx y Tx==,则有()()()()()()()()()()()21112112121max max ,,j j nj ij ni iini x x a y yyyTxTx -=-==∑=≤≤≤≤ρρ()()2111max jj nj ij ni x x a -≤∑=≤≤()()∑-≤=≤≤≤≤nj ij n i j j nj a x x 11211max max由条件(19)可得()()()()()()2121,,x x a TxTx ρρ≤,即T 是压缩映射,从而它有唯一的不动点,即方程有唯一解且可用迭代法求得.上述结果可用于方程组(),,,,,21n n R x x x x b Ax ∈==Λ()()'21,,,n nn ijb b b b a A Λ==? (20)可知,当n i a aii nj,2,1,,1Λ=<∑≠=时(19)存在唯一的解x ,且用如下的Jacobi 法求出x ,将(20)改写成+----=+--+-=+---=nn n n nn n nn n nnn n n a b a a a a a b a a a a a b a a a a ξξξξξξξξξξξξ000221122222221222121111112111211ΛΛΛΛΛΛΛ记=------=nn n nnn nnn n n a b ab a b b a a a a a a aa a a a a A ΛΛΛΛΛΛΛΛ2221112122222211111112000 即为b x A x +=,任取()()()(),,,,002010nRx ∈'=ξξξΛ用迭代法,令n n b x A x n n ,,2,1,1Λ=+=-,则x x n n =∞→lim .4.4 不动点定理在微分方程中的应用该定理在微分方程用于证明方程解的存在性、唯一性.例11 考察微分方程()y x f dxdy,=,00y y x =,(21)其中()y x f ,在整个平面上连续,此外还设()y x f ,关于y 满足利普希茨(R .Lipschtz )条件:()(),,,,,,2'''R y y x y y k y x f y x f ∈-≤-其中0>k 为常数,那么通过点()00,y x ,微分方程(21)有一条且只有一条积分曲线.证微分方程(21)加上初值条件00 y yx =,等价于下面的积分方程()()()dt t y t f y x y xx ,00?+=.我们取0>δ,使1<δk ,在连续函数空间[]δδ+-00,x x C 内定义映射:T()()()()[]()δδ+-∈+=?000,,0x x x dt t y t f y x Ty xx ,则有()()(()()[]?-=≤-xx x x dt t y t f t y t f Ty Ty 002121,,max,δρ()()?-≤≤-xx x x dt t y t y k 0021max δ()()().,m ax 21210y y k t y t y k x t δρδδ=-≤≤-因,1<δk 由定理1,存在唯一的连续函数()[]()δδ+-∈000,x x x x y 使()()()dt t y t f y x y xx ?+=0000,,由这个等式可以看出,()x y 0是连续可微函数,且()x y y 0=就是微分方程(21)通过点()00,y x 的积分曲线,但只定义在[]δδ+-00,x x 上,考虑初值条件(),000δδ±=±x y yx 并再次应用定理1,使可将解延拓到[]δδ2,200+-x x 上,依次类推,于是可将解延拓到整个直线上.通过上文的论述,我们加深了对不动点定理的理解,了解了求不动点的方法以及相应例题的证明技巧,知道了此定理应用的广泛性,而随着理论和实践的蓬勃发展对不动点定理的研究也将不断深化,所以我们研究的脚步不能停下.。
第6章 不动点理论及应用 研究生 数值分析 教学课件
s, t,
0st
t s 1 ,求方程
(t) 1 1
1
K (s, t ) (s)ds
10 0
的近似连续函数解,且要求误差不超过 10-4。
解
f (t) 1,
1,
10
K(s,t) C[0,1][0,1],
M max 0 t 1
1 0
K (s,
t)ds
1 2
,
令 T (t )
1 1 10
1
0 K(s,t)(s)ds ,其中
关于不动点定理的几个注 (1)定理的证明过程就是求不动点的方法,称为构造性 的证明。 (2)定理的条件是结论成立的充分非必要条件。
(3)迭代的收敛性和极限点与初始点无关。但T 的选取
及初始点 x0 的选取对迭代速度有影响。初始点离极限点 越近,其收敛速度越快,而不影响精确度。
(4)误差估计 事前(或先验)误差:根据预先给出的精确度,确定
2.不动点定理在常微分方程中的应用 科学技术中常常需要求解常微分方程的定解问题。除了一些
简单的微分方程外,要找出解析解是非常困难的、甚至是不可能 的。因此,许多类型的微分方程应用数值解法求近似解。数值解 法是能够算出解在若干个离散点上近似结果的通用方法。本节只 讨论应用不动点理论在函数空间中给出常微分方程解的存在性 和唯一性定理,至于具体的求解方法可参考其它教材。下面以一 阶微分方程的初值问题为例进行讨论。
证(1)思路:构造算子 T ,并证明 T 是压缩的。
①
C[a,b] 按范数
x(t)
max at b
x(t)
是完备的距离空间;
b
② 在 C[a,b] 上,令Tx(s) f (s) a K (s,t)x(t)dt ,则
banach 不动点定理
banach 不动点定理
Banach不动点定理是数学中的一个重要定理,它是函数分析学中的基本定理之一。
该定理的核心思想是,对于某些特定的函数,它们总是存在一个不动点,即一个点在函数作用下不发生变化。
这个定理在实际应用中有着广泛的应用,例如在微积分、物理学、经济学等领域中都有着重要的应用。
Banach不动点定理的证明过程比较复杂,但其基本思想是通过构造一个逐步逼近的过程,使得函数序列趋近于一个不动点。
具体来说,假设有一个函数f(x),我们可以通过不断迭代f(x)来逼近其不动点。
具体来说,我们可以从一个任意的起始点x0开始,然后通过不断迭代f(x)来得到一个序列{x0, f(x0), f(f(x0)), ...}。
如果这个序列收敛于一个极限值x*,那么x*就是f(x)的一个不动点。
Banach不动点定理的重要性在于它为我们提供了一种通用的方法来证明某些函数存在不动点。
这个定理的应用非常广泛,例如在微积分中,我们可以通过Banach不动点定理来证明某些微分方程存在解;在物理学中,我们可以通过该定理来证明某些物理模型存在稳定的平衡点;在经济学中,我们可以通过该定理来证明某些经济模型存在稳定的均衡点。
Banach不动点定理是数学中的一个重要定理,它为我们提供了一种通用的方法来证明某些函数存在不动点。
该定理的应用非常广泛,它在微积分、物理学、经济学等领域中都有着重要的应用。
因此,
深入理解和掌握该定理对于我们的学术研究和实际应用都有着重要的意义。
不动点理论
不动点理论
在数学中,布劳威尔不动点定理是拓扑学里一个非常重要的不动点定理,它可应用到有限维空间并构成了一般不动点定理的基石。
布劳威尔不动点定理得名于荷兰数学家鲁伊兹·布劳威尔(英语:l. e. j. brouwer)。
布劳威尔不动点定理说明:对于一个拓扑空间中满足一定条件的连续函数f,存在一个点x0,使得f(x0) = x0。
布劳威尔不动点定理最简单的形式是对一个从某个圆盘d射到它自身的函数f。
而更为广义的定理则对于所有的从某个欧几里得空间的凸紧子集射到它自身的函数都成立。
不动点定理(fixed-point theorem):
对应于一个定义于集合到其自身上的映射而言,所谓不动点,是指经过该映射保持“不变的”点。
不动点定理是用于判断一个函数是否存在不动点的定理。
常用的不动点定理有:
该定理常被用作证明竞争性平衡的存有性。
不动点定理一般只给出解的存在性判断,至于如何求解,则需要用到20世纪60年代末斯卡夫(h.e.scarf)提出的不动点算法。
因此,不动点定理常被用于解决经济模型中出现的存在性问题,例如多人非合作对策中均衡点的存在性等。
不动点定理
• 4)当3.449<a<3.544时有八个四周期点,其中四个
是不稳定的排斥子,四个是稳定的吸引子,函数的迭 代序列循环地在四个稳定点的附近跳跃
• 5)当a的值不断增加时高阶不动点不断出现,迭代
序列在16个周期点,32个周期点等的附近循环地出 现。
• 6)当a的值不断地向3.569945972….接近时,迭代
• 3求证(уⁿ⁺₁-χⁿ⁺₁)⁄(уⁿ-χⁿ)<1⁄2 • 4求证∑уĸ<∑χĸ+1 • 评析这一道试题绝妙地将数学归纳法,函数不等式,
数列等几大版块的知识融合再一起,在思维上具有良 好的区分度和一定的创新性
• 1导数来判断 • 2数学归纳法的”三步曲“,重点须放在的过成中如
何创设出运用数学归纳的条件(一定要运用前面的假 设)
• 3)3<a<1+√6此时仍有两个不动点q和1-1/a,但此时
迭代序列都不收敛于这两个点而是在这两个二周期点 (二阶不动点)的附近反复跳跃是指满足ƒ(ƒ(χ))=χ的 点(一阶不动点一定是二阶不动点)除o和1-1/a外, 还有就是 χ1χ2=1+a±√(a+1)(a+3)ƒ(χ1)=χ2,ƒ(χ2)=χ1所以这 时函数有四个二周期点前两个是不稳定的排斥子,后两 个是稳定的吸引子
• 3在2界定的范围内,合理的进行放缩,以达到较为
精确的范围
• 4该问是笔者自己命制的,可能会有出入。 • 当然,在每年的各个自主命题的高考试卷中,都会看
到这些熟悉的背影。而这些试题往往具有一定的难度。 例如:07年全国卷1(22)用数学归纳法来证明收敛 速度。08年浙江卷(21),全国卷1(22),09年 安徽卷(22),江西卷(22)重庆卷(22)等。在 高考题中考查较为频繁的是递推数列。而递推数列中 的考查又依托了非线性迭代序列的考查,以此来甄别 考生的水平程度。
不动点法原理
不动点法原理
不动点,是一个函数术语,在数学中是指“被这个函数映射到其自身一个点”。
在函数的有限次迭代之后回到相同值的点叫做周期点;不动点是周期等于1的周期点。
不动点原理是数学上一个重要的原理,也叫压缩映像原理或巴拿赫(Banach)不动点定理,完整的表达:完备的度量空间上,到自身的一个压缩映射存在唯一的不动点。
用初等数学可以这么理解:连续映射f的定义域包含值域,则存在一个x使得f(x)=x。
不动点的概念可以推广到一般的拓扑空间上。
假设X是拓扑空间,f:X→X是一个连续映射,且存在x∈X,使得f(x)=x,就称x是不动点。
第六章 不动点定理
b a
b K 2 (s,t)dsdt < ∞ 时,方程
a
(6.28)有唯一的平方可积函数解。
证明: 这里只证第二种情况。
∫ 令
Tx(s) =
f (s) + λ
b
K (s,t)x(t)dt
a
(6.28) ⇔ x = Tx
(6.29)
9 T : L2[a,b] → L2[a,b] 。
9 L2[a,b] 完备。
计算的步数。
设给定精度 ρ (xn , x*) < ε ,则应有
ε(1− θ) n > ln ρ(Tx0 ,x0 )
ln θ
ρ(xn ,
x* )
≤
θ 1−θ
ρ(xn ,
xn−1 )
———后验误差估计,
利用中间结果估计误差。
定理给出的是充分条件而非必要条件,条件可以变为如
下两个推论的条件。
推论 1 设(1) X 是完备距离空间,(2)T : X → X ,若(3)T 在 闭球 s (x0, r) ⊂ X 上是压缩映射,并且 ρ(Tx0, x0 ) ≤ (1−θ )r , 则T 在 s (x0, r) 中存在唯一的不动点。
证明:
只要证明对任意的 x ∈ s ,有 Tx ∈ s 即可。
设任意的 x ∈ s ,则有 ρ(x, x0 ) ≤ r ,
ρ(Tx, x0 ) ≤ ρ(Tx,Tx0 ) + ρ(Tx0, x0 ) ≤ θρ(x, x0 ) + (1−θ )r
≤ θ r + (1−θ )r = r
因此Tx ∈ s 。从而T : s → s ,又T 在 s 上为压缩算子,则
≤
L max
x0 |x−x0 |≤δ
不动点定理
不动点定理在经济学中的应用数本1301 王敏摘要不动点定理是拓扑学中很著名的定理,从一维到多维空间都保持这一性质。
其次,在经济学特别是在博弈论中不动点定理有着广泛的应用,比如证明纳什均衡或者一般均衡的存在性。
关键词:不动点、博弈论、纳什均衡一、不动点定理定义1:设X 是一个拓扑空间。
如果X 中有两个非空的隔离子集A 和B ,使得B A X ⋃=,则称X 是一个不连通空间;否则,称X 是一个连通空间。
]1[ 引理1:设X 是一个连通空间,R X →:f 是一个连续映射,则)(f X 是R 中的一个区间。
]1[引理2:(介值定理)设R b a f →],[:是闭区间],[b a 到实数空间R 的一个连续映射,则对于)(f a 和)(f b 之间的任何一个实数r ,存在],[z b a ∈使得z z =)(f 。
]1[ 定理:(不动点定理)设]1,0[]1,0[:f →是一个连续映射,则存在]1,0[z ∈使得z =)(z f 。
]1[证明:如果0)0(f =或者1)1(f =,则定理显然成立。
下设0)0(f >,1)1(f <。
定义映射R →]1,0[:f 使得对于任何]1,0[x ∈有)()(x f x x F -=。
容易验证f 是一个连续映射,并且这时又0)0(<F 和0)1(>F 。
因此根据介值定理可得存在]1,0[z ∈,使得0)z (=F ,即z z =)(f 。
布劳威尔不动点定理说明:对于一个拓扑空间中满足一定条件的连续函数f ,存在一个点0x ,使得00)(f x x =。
这个定理表明:在高维球面上,任意映到自身的一一连续映射,必定至少有一个点是不变的,即映射:f n E E →n 是一个连续映射,其中n E 是n 维闭球体,则存在z n E ∈,使得z z =)(f 。
二、博弈论和纳什均衡 博弈论又被称为对策论,既是现代数学的一个新分支,也是运筹学的一个重要学科。
不动点定理的证明
不动点定理的证明一、不动点定理的定义1. 定义阐述- 设 X 为一非空集合,f:X→ X 是一个映射。
如果存在 x∈ X,使得 f(x) = x,则称 x 是映射 f 的一个不动点。
2. 示例理解- 例如,设 X=R(实数集),f(x)=x + 1,这个函数没有不动点,因为对于任意的 x∈R,x+1≠ x。
而如果 f(x)=x,那么每一个 x∈R 都是不动点。
二、压缩映射原理(一种常见的不动点定理)及其证明1. 压缩映射的定义- 设 (X, d) 是一个度量空间,f:X→ X 是一个映射。
如果存在一个常数 k∈(0, 1),使得对于任意的 x, y∈ X,都有 d(f(x), f(y))≤ kd(x,y),则称 f 是 X 上的一个压缩映射。
2. 压缩映射原理(Banach不动点定理)- 设 (X, d) 是一个完备的度量空间(即 X 中的每一个柯西序列都收敛于 X 中的一个点),f:X→ X 是一个压缩映射。
则 f 有且仅有一个不动点。
3. 证明步骤- 步骤一:构造序列- 任取 x_0∈ X,定义序列 {x_n} 为 x_{n + 1}=f(x_n),n = 0,1,2,·s。
- 步骤二:证明序列是柯西序列- 对于 m>n,我们有:- d(x_m,x_n)≤ d(x_m,x_{m - 1})+d(x_{m - 1},x_{m -2})+·s+d(x_{n+1},x_n)。
- 由压缩映射的性质,d(x_{i + 1},x_i)=d(f(x_i),f(x_{i - 1}))≤ kd(x_i,x_{i - 1})。
- 所以 d(x_{i+1},x_i)≤ k^id(x_1,x_0)。
- 则 d(x_m,x_n)≤∑_{i = n}^m - 1d(x_{i+1},x_i)≤∑_{i = n}^m -1k^id(x_1,x_0)。
- 因为 0<k<1,几何级数∑_{i = n}^∞k^i 收敛。
不动点原理
第5讲 不动点定理教学目的:掌握压缩映象原理并应用于解各种算子方程的问题。
授课要点:1、 压缩映象与压缩映象原理。
2、 利用压缩映象原理解微分方程、积分方程和代数方程组。
求解各种类型(代数,积分,微分)的方程时,首先遇到的是解的存在性和惟一性问题.这类问题在泛函分析中即所谓不动点问题.其中关于不动点的存在性往往是与空间的完备性直接有关的.定义 设是度量空间,T 是一个映射(不必线性),若存在,0使得 X X X →:a 1<≤a X y x y x d a Ty Tx d ∈∀≤,),,(),((1)则称T 是上的一个压缩映射.X 容易验证压缩映射在每一点是连续的.若存在使得Tx ,则称是X x ∈000x =0x T 的不动点. 定理1 完备度量空间上的压缩映射具有惟一的不动点.证明 任取,则X x ∈00Tx ,T ,…,T)(002Tx T x =)(010x T T x n n −=可归纳地予以定义.我们证明{是中的Cauchy 序列.}0x T n X 实际上由压缩性,.),(),(),(00010001x Tx d a x T x T ad x T x T d n n n n n ≤≤≤−+"从而对于任何自然数,p ),(),(0000x x T d a x T x T d p n n p n ≤+)),(),((00010x Tx d x T x T d a p p n ++≤−"),()1(0021x Tx d a a a p p n +++≤−−"),(100x Tx d a a n−≤ (2)0x 与Tx 是0X 中两个固定的点,由于10<≤a ,不难知道{是Cauchy 序列.}0x T n X 是完备的,不妨设x x T n n =∞→0lim ,X x ∈.由T 的连续性x x T x T T x T T x T n n n n n n ====+∞→∞→∞→0100lim )(lim )lim (. x 是T 的不动点.这说明不动点是存在的. 若另有X y ∈,y y =T ,则仍由压缩性),(),(),(y x ad y T x T d y x d ≤=, 此时必有0),(=y x d ,从而y x =.这说明不动点是惟一的.定理得证.注意在不等式(2)中令,由于∞→p x x T p n p =+∞→0lim ,可以得到 ),(1),(000x Tx d a a x x T d nn −≤. (3)此式给出了经过0x T 的次迭代后到n x 的距离的估计.命题 设是上的映射,若对于某个自然数,X X T →:X k k T 有惟一不动点,则T 以同一点为惟一不动点.证明 设是X x ∈0k T 的惟一不动点,T ,则.这说明Tx 是00x x k =)()(000Tx T x T T Tx k k ==0k T 的不动点.由惟一性知道Tx .又00x =T 的每个不动点必是k T 的不动点,所以T 的不动点是惟一的.例1 考虑具有初值条件的微分方程 ),(y x f dx dy =, (4)00)(y x y =其中是二元连续函数并且满足关于的Lipschitz 条件:),(y x f y |||),(),(|2121y y L y x f y x f −≤−,∀,.],[00δ+∈x x x ∞<<−∞21,y y 则当1L δ<时,此微分方程存在惟一连续解.实际上,若考虑映射T (这里记,b ),],[],[:b a C b a C →0x a =δ+=0x ∫+=x x t t y t f y x Ty 0d ))(,())((0,[,],x a b ∈ ],[)(b a C x y y ∈=∀, (5)则是方程(4)的解当且仅当是y y T 的不动点.由Lipschitz 条件,按中的范数有],[b a C ||||),(2121Ty Ty Ty Ty d −=∫−=∈x x b a t t t y t f t y t f 0d ))](,())(,([max 21],[ ∫−≤∈x x b a t t t y t y L 0d |)()(|max 21],[|)()(|max ||21],[0t y t y x x L b a t −−≤∈||||21y y L −≤δ当1L δ<时T 是压缩的,由于是完备的,定理1表明],[b a C T 有惟一不动点.从而方程(1)存在惟一连续解.例2 设是矩形),(t s K s a ≤,b t ≤上的连续函数,.对于每个∞<=≤≤M t s K bt s a |),(|sup ,Φµ∈,考虑V olterra 型积分方程)(d )(),()(t x t K t x t a ϕτττµ+=∫, (6)其中],[)(b a C t ∈ϕ.我们证明此方程在C 中存在惟一解.],[b a 实际上,考虑映射T ,],[],[:b a C b a C →)(d )(),())((t x t K t Tx ta ϕτττµ+=∫,],[b a C x ∈∀ 则T 的不动点即是(6)的解。
6[1].2_不动点迭代法及其收敛定理
(局部收敛性)
--------(6)
证:
设 f( x ) x ( x ),
则 f (x) 在 [a,b ] 上连续可导
由条件(1) f( a ) a ( a ) 0
f( b ) b ( b ) 0
由根的存在定理,
方程 f(x )0 在 [a ,b ] 上至少有一个
k L L x x * x x x k k k 1 1 x 0 1 L 1L
证毕.
定理1指出, 只要构造的迭代函数满足 | ( x )| L 1
迭代法 x ( x ) 就收敛 k 1 k
| x x * | 对于预先给定的误差限 即要求 k
--------(4)
则称迭代法(3)收敛,否则称为发散
例1. 解:
用迭代法求解方程 2 x x 10
3
(1) 将原方程化为等价方程
3
x 2 x 1 如果取初值 x 0 , 由迭代法 ( 3 ), 得 0
x0 0
x x 1 1 1 2
3 0
x x 1 55 3 2
L x x * x x k k k 1 1 L 2 L x x k 1 k 2 1 L
k L x 1 x 0 1L (x x *) 0 由于 L 1 , lim k
k
因此对任意初值 x , 迭代法 x ( x ) 均收敛 x * 0 k 1 k
3 2
3 x 2 x 1 3 2 1
显然迭代法发散
(2) 如果将原方程化为等价方程
x
3
x1 2
不动点定理知识点总结
不动点定理知识点总结一、不动点的定义首先,我们来看一下不动点的定义。
给定函数f: X → X,如果存在x∈X使得f(x) = x,那么x就是函数f的一个不动点。
换句话说,对于函数f,如果存在一个点x,使得f将x映射到它自身,那么x就是函数f的一个不动点。
举个简单的例子,考虑函数f(x) = 2x,显然f的不动点就是x=0,因为f(0) = 2*0 = 0。
此外,函数g(x) = x^2也有不动点x=0,因为g(0) = 0^2 = 0。
不动点的概念看起来很简单,但它在数学分析中有着深远的应用。
接下来,我们将介绍不动点定理的条件以及应用。
二、Banach不动点定理Banach不动点定理是最著名的不动点定理之一,它是由波兰数学家斯特凡·巴拿赫(Stefan Banach)在20世纪初提出的。
Banach不动点定理说的是,如果X是一个完备度量空间,而f: X→X是一个压缩映射(contraction mapping),那么f在X上存在唯一的不动点。
首先,我们来看一下完备度量空间的定义。
给定的度量空间(metric space)(X, d),如果该空间中任意柯西列(Cauchy sequence)都收敛于X中的某个点,则称X是完备的。
在完备度量空间中,我们可以证明如下的两个定理:定理1:完备度量空间中任何紧集合都是闭的;定理2:完备度量空间上的任何收敛序列都是柯西列。
接着,我们来看一下压缩映射的定义。
给定度量空间(X, d)和函数f: X → X,如果存在一个常数0≤k<1,使得对于任意x, y∈X,有d(f(x), f(y))≤kd(x, y),那么称f是一个压缩映射。
有了完备度量空间和压缩映射的概念,我们可以给出Banach不动点定理的表述:定理3(Banach不动点定理):如果(X, d)是一个完备度量空间,而f: X→X是一个压缩映射,那么f在X上存在唯一的不动点。
这个定理的证明是通过构造一个柯西列,利用完备度量空间的性质来证明不动点的存在,并利用压缩映射的性质来证明不动点的唯一性。
几类不动点定理的推广及证明
几类不动点定理的推广及证明引言:不动点定理是数学中一个重要的定理,它在浩繁领域都有广泛的应用。
不动点,顾名思义,是指函数中某一点在映射后仍保持不变的点。
不动点定理从不动点的角度给出了函数存在或唯一性的条件。
本文将介绍几类不动点定理的推广,并给出证明。
一、Banach不动点定理的推广及证明:Banach不动点定理是最经典的不动点定理之一。
它适用于完整器量空间中的压缩映射,并保证了该映射存在唯一的不动点。
然而,在非完整器量空间中的压缩映射是否存在不动点呢?为了解决这个问题,可以引入相似性映射的观点。
相似性映射是指满足$d(f(x),f(y))\leq k\cdot d(x,y)$的映射,其中$k\in(0,1)$,$d$表示器量空间中的距离函数。
依据较弱的条件,我们可以推广Banach不动点定理到非完整器量空间中的相似性映射,并得到存在不动点的结论。
证明:设$X$为一个非完整器量空间,$f:X\rightarrow X$为一个相似性映射,即存在$k\in(0,1)$,使得$d(f(x),f(y))\leqk\cdot d(x,y)$对任意$x,y\in X$成立。
我们需要证明$f$存在一个不动点。
起首选取$X$中的任意点$x_0$,定义序列$\{x_n\}$如下:$$x_n=f(x_{n-1}),\ n=1,2,3,\cdots$$接下来,我们证明$\{x_n\}$是一个Cauchy序列。
由相似性映射的性质可知:$$d(x_{n+1},x_n)=d(f(x_n),f(x_{n-1}))\leq k\cdotd(x_n,x_{n-1})$$不妨设$m>n$,则有:$$d(x_m,x_n)\leq\sum_{i=n}^{m-1}d(x_{i+1},x_i)\leq\sum_{i=n}^{m-1}k^{i-n}d(x_1,x_0)$$利用等比数列求和公式,可以得到:$$d(x_m,x_n)\leq\frac{k^n}{1-k}\cdot d(x_1,x_0)$$ 由于$k\in(0,1)$,故$\frac{k^n}{1-k}$是一个有界数列。
不动点迭代法及其收敛定理
显然, p越大,收敛速度也就越快
那么, 如何确定 p, 从而确定收敛阶呢?
如果迭代函数 ( x )在精确解x * 处充分光滑, 即处处可导
将( x)在x * 作Taylor 展开, 有
( x ) ( x *) ( x *)( x x *)
( x *)
2!
( p)
x n1
xn
f ( xn ) f ' ( xn )
Newton迭代法又称切线法.
4. Newton迭代法收敛定理
' f ( x*) 0 ,且在 x* 的邻域 定理 设 f(x*)=0, '' 上 f 存在, 连续, 则可得
(1)Newton迭代公式在单根情况下至少2阶收敛;
( xn1 x* ) f '' ( x* ) c (2)lim * 2 ' * 2 f (x ) n ( xn x )
迭代法xk 1 ( xk )就收敛
|xk x*| 对于预先给定的误差限 即要求
由(6)式,只要
L xk xk 1 1 L 1 L xk xk 1 --------(8) L
因此,当
迭代就可以终止, xk可以作为方程的近似解
定义1:如果存在 x * 的某个邻域 R : x x * ,使迭代过程
因此原方程的解为
x * x7 = 0.090525
由定理1的(7)式出, L或| ( x)|在[a , b]上越小, 迭代法收敛就越快
迭代法收敛速度
设ek xk x *
定义1.
若存在实数p 1和c 0满足
ek 1 lim p k e k
布劳维尔不动点定理证明
布劳维尔不动点定理证明布劳维尔不动点定理是数学中的一个重要定理,它指出了某些映射必然存在一个不动点。
下面我们来证明这个定理。
假设$f$ 是一个从$[0,1]$ 到自身的连续函数,我们将其表示为$f(x)$。
我们定义一个序列$x_n$,其中$x_0$ 是$[0,1]$ 中的任意一点,而$x_{n+1}=f(x_n)$。
也就是说,我们从$x_0$ 开始,通过不断地应用$f$,得到一系列点$x_1,x_2,\cdots,x_n$。
我们首先证明,如果$f$ 没有不动点,那么$x_n$ 将会在$[0,1]$ 中收敛到某个极限$L$。
为了证明这一点,我们首先注意到,由于$x_n$ 是一个单调递增的序列(因为$f$ 是单调递增的),所以它要么收敛,要么趋向于$1$。
另一方面,我们注意到,如果$x_n$ 趋向于$1$,那么$f(x_n)$ 也会趋向于$1$,因为$f$ 是连续的。
因此,我们可以得到以下结论:如果$f$ 没有不动点,那么$x_n$ 必然收敛到某个$L\in[0,1)$。
现在我们来证明,如果$f$ 有不动点,那么这个不动点就是$x_n$ 的极限。
为了证明这一点,我们假设$x_n$ 收敛到$L$,而$f(L)=L$。
我们需要证明$L$ 是$f$ 的不动点。
由于$f$ 是连续的,我们可以得到:$$\lim_{n\to\infty}f(x_n)=f(\lim_{n\to\infty}x_n)=f(L)$$另一方面,由于$x_n$ 收敛到$L$,我们可以得到:$$\lim_{n\to\infty}f(x_n)=\lim_{n\to\infty}x_{n+1}=L$$因此,我们可以得到$f(L)=L$,即$L$ 是$f$ 的不动点。
综上所述,我们证明了布劳维尔不动点定理。
不动点定理-网络1
一、不动点算法又称固定点算法。
所谓不动点,是指将一个给定的区域A,经某种变换ƒ(x),映射到A时,使得x=ƒ(x)成立的那种点。
最早出现的不动点理论是布劳威尔定理(1912):设A为R n中的一紧致凸集, ƒ为将A映射到A的一连续函数,则在A中至少存在一点x,使得x=ƒ(x)。
其后,角谷静夫于1941年将此定理推广到点到集映射上去。
设对每一x∈A,ƒ(x)为A的一子集。
若ƒ(x)具有性质:对A上的任一收敛序列x i→x0,若y i∈ƒ(x i)且y i→y0,则有y0∈ƒ(x0),如此的ƒ(x)称为在A上半连续,角谷静夫定理:设A为R n中的一紧致凸集,对于任何x∈A,若ƒ(x)为A的一非空凸集,且ƒ(x)在A上为上半连续,则必存在x∈A,使x∈ƒ(x)。
J.P.绍德尔和J.勒雷又将布劳威尔定理推广到巴拿赫空间。
不动点定理在代数方程、微分方程、积分方程、数理经济学等学科中皆有广泛的应用。
例如,关于代数方程的基本定理,要证明ƒ(x)=0必有一根,只须证明在适当大的圆│x│≤R内函数ƒ(x)+x有一不动点即可;在运筹学中,不动点定理的用途至少有二:一为对策论中用来证明非合作对策的平衡点的存在和求出平衡点;一为数学规划中用来寻求数学规划的最优解。
对于一个给定的凸规划(目前暂且认为凸规划就是非线性规划,读者注)问题:mi n{ƒ(x)│g i(x)≤0,i=1,2,…,m},在此,ƒ和g1,g2,…,g m皆为R n中的凸函数。
通过适当定义一个函数φ,可以证明:若上述问题的可行区域非空,则φ的不动点即为该问题的解。
在1964年以前,所有不动点定理的证明都是存在性的证明,即只证明有此种点存在。
1964年,C.E.莱姆基和J.T.Jr.豪森对双矩阵对策的平衡点提出了一个构造性证明。
1967年,H.斯卡夫将此证法应用到数学规划中去。
其后,不动点定理的构造性证明有了大的发展和改进。
H.斯卡夫的证明是基于一种所谓本原集,后来的各种发展皆基于某种意义下的三角剖分。
不动点定理解方程
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Tx Tx ds
b 2 a 1 2
1/ 2
2 b b K ( s, t )[ x1 (t ) x2 (t )]dt ds a a
1/ 2
| |
| k (s, t) | dtds | x (t ) x (t) | dt | | | k ( s, t ) | dtds x , x
x
x0
L max y1 t y2 t dt
| x x0 |
L max y1 t y2 t L ( y1 , y2 ) ,
| x x0 |
取 L 1 T 为压缩算子, 故必存在唯一的
y y* ( x) ,使 y* Ty* ,即(6.23)存在唯一解。
x Tx Tx ,即求算子 T 的不动点问题。
解方程(6.1)的问题就转化为求解 x
例1. 不动点定理在微分方程中的应用 常微分方程初值问题解的存在性和唯一性定理: 设如下常微分方程初值问题
dy f ( x, y ) dx y | x x y0 0
(6.23)
x0 x0
x
x
或
y ( x) y0 f (t , y (t ))dt
x0
x
(6.25)
令
Ty x y0 f (t , y (t ))dt
x0
x
则(6.25)为
y Ty
满足不动点定理的条件。
(6.26)
要证明(6.23)存在唯一解,只要证明与之等价的(6.26) 存在唯一解即可,这仅需要证明 T
b b 2 1/ 2 b 2 a a a 1 2 b b 2 1/ 2 a a 1 2
1/ 2
则当 | |
| K (s, t) | dtds
b b 2 a a
1
1/2
时, T 是压缩算子。
根据压缩算子的不动点定理,积分方程(6.28)有唯一的平方可积函数解 x( s) ,并可 由不动点迭代求得近似解:
因为 0
1 ,故 ( x* , y* ) 0 ,即 x* y* 。#
Remarks: 唯一性说明,不论从 X 中的哪一点作为初始点出发,经过逐次迭代,最后都可求得唯 一的不动点。当然,如果初始点取得靠近 x ,迭代就收敛得快。 定理的证明是构造性的,证明的过程就是求不动点的过程。 证明过程中还给出了近似解的先验误差估计式:
其中
M ( x1 , x2 ) 10
b 0t 1 a
M max K ( s, t )ds
t 1 1 M (t ) K ( s, t )ds sds tds t t 2 0 t 2
( xn p , xn ) ( xn p , xn p1 ) ( xn p1, xn p2 ) ( xn1, xn ) (
n p1
n p2
n (1 p ) )(Tx0 , x0 ) (Tx0 , x0 ) 1
x, y X ,有 (T n x, T n y) ( x, y) ,则 T 在 X 中存在唯一不动点。
* 证明:由(3), T n 是 X 上的压缩算子,故有 x X ,使 x T x ,从而
x* T (T n x* ) Tx*
应用 Banach 不动点定理,可以构造求解常微分方程初值问题(6.23)的逐次逼近的迭代序 列:
yn1 x y0 f t , yn (t ) dt ,
x0
x
n 1, 2,
例2. 不动点定理在积分方程中的应用 设有线性积分方程(Fredhlome 方程)
x( s) f ( s) K ( s, t ) x(t )dt
x
x0
f (t , y1 (t ))dt f (t , y2 (t ))dt
x0
x
| x x0 |
x
x0
f t , y1 t f t , y2 t dt
L y1 t y2 t dt
x
x0
max
| x x0 |
*
II. 不动点理论的应用 求解各种方程:计算数学的根本任务是求解各种方程,如代数方程、微分方程、积分方程、 泛函方程等等,从泛函分析的观点来看,不论求解什么方程,都可把它们统一为求解算子方 程问题,只是算子的具体形式不一样罢了。 问题的转化:在很多情况下,求解各种方程的问题,可以归结为求某一算子的不动点的 问题。其基本思想如下: 求解方程 F ( x) 0 转化为等价形式 (6.1)
满足: f ( x, y ) 是在 R 2 上定义的连续函数,且关于
y 满足 Lipschitz 条件:
(6.24)
| f ( x, y1 ) f ( x, y2 ) | L | y1 y2 |
则它存在唯一解。
证明:常微分方程初值问题(6.23)可以转化为等价的积分方程
y x y0 y(t )dt f (t , y (t ))dt
取 ,使 L 1 ,则显然有
T : C[ x0 , x0 ] C[ x0 , x0 ] ,又 C[ x0 , x0 ] 完备。
下证 T 为压缩算子:
(Ty1 , Ty2 ) max
max
max
| x x0 |
| x x0 |
说明 Tx 也是 T n 的不动点,由唯一性可知
*
x* Tx* 。#
小结:求算子 T
: X X 的不动点 Tx x
选取初始点 x0 ,构造如下迭代点列:
x1 Tx0
x2 Tx1 T 2 x0
xn 1 Txn T n 1 x0
希望 xn 收敛,若收敛,则其极限 x 一定是所求的不动点。
(6.30)
的近似连续函数解,且要求误差不超过 104 。 解:令
Tx t 1 1 1 K ( s, t ) x( s )ds ,则式(6.30)转化为。 10 0
显然, T : C[0,1] C[0,1]
T 的压缩性:
(Tx1 , Tx2 ) max | Tx1 Tx2 |
X 上是压缩映
(Tx, x0 ) (Tx, Tx0 ) (Tx0 , x0 )
( x, x0 ) (1 )r r (1 )r r
因此 Tx s 。从而 T : s s ,又 T 在 s 上为压缩算子,则可以在 s 上应用不动点定理。# 推论 2 设(1) X 是完备距离空间,(2) T : X X ,(3)若存在 0 1 及正整数 n ,使对任意
n
(*)
由于 0 1 ,对任意的正整数 p, 令 n ,则有
( xn p , xn ) 0 ,
即 xn 是 Cauchy 列,又 X 完备,因此 xn 在 X 中一定收敛,设其极限点为 x*, 即有
xn x* 。再由压缩算子 T 的连续性, Txn Tx
( xn , x* )
1
( xn , xn 1 ) ———后验误差估计,利用中间结果估计误差。
定理给出的是充分条件而非必要条件,条件可以变为如下两个推论的条件。
推论 1 设(1) X 是完备距离空间,(2) T : X X ,若(3) T 在闭球 s ( x0 , r ) 射,并且 (Tx0 , x0 ) (1 )r ,则 T 在 s ( x0 , r ) 中存在唯一的不动点。 证明:注意:完备距离空间中任意闭子空间是完备的。 只要证明对任意的 x s ,有 Tx s 即可。 设任意的 x s ,则有 ( x, x0 ) r ,
Ch6 I. 压缩算子的不动点定理
压缩算子的不动点定理及其应用
压缩算子 : 设 X 为距离空间,算子 T : X X ,若存在数 , 0 1 ,对于任意的
x, y X ,恒有
(Tx, Ty) ( x, y)
则称 T 是 X 上的一个压缩算子。 性质:压缩算子是连续算子.
a
b
(6.28)
则对充分小的 | | ,有 (1) 当 f ( s ) C[ a, b] , K ( s, t ) C [ a, b] [ a, b] 时,方程(6.28)有唯一的连续函数解;
2 (2) 当 f ( s ) L [a, b] ,且 a
b
b
a
K 2 ( s, t )dsdt 时,方程(6.28)有唯一的平方可积函数解。
0 t 1
max
max
1 0t 1 10
1
0
K ( s, t ) x1 ( s) x2 ( s) ds
1 1 K ( s, t ) x1 ( s ) x2 ( s) ds 0t 1 10 0
max
1 1 K ( s, t )ds max x1 ( s ) x2 ( s ) 0t 1 10 0 0 s 1
xn s f ( s ) K ( s, t ) xn 1 t dt
a
b
对第一种情形,给出如下算例。
例:设在 [0,1] [0,1] 上有 K ( s, t ) 求方程 x(t ) 1
s , 0 s t t , t s 1
1 b K ( s, t ) x( s )ds 10 a
(6.4)
证:当 xn x 时, (Txn , Tx) ( xn , x) 0 Txn Tx