7.6 压缩映射原理及应用
压缩映射原理及其应用

压缩映射原理及其应用
1 压缩映射原理
压缩映射原理是一种著名的算法,它使用一组非负整数实现从源
集合到长度更短的目标集合的映射。
它基于一个分段数学原理,也称
为累加比总和,被广泛用于图像处理和黑白分割、遥感图像研究中。
它可以将灰度图像或数字序列按照预定义的百分比比例压缩,比如20%、30%或50%等。
2 压缩映射的基本原理
压缩映射的基本原理是从图像源的最大灰度值开始,依次减去一
定的百分比值,比如15%,25%,50% ......等来进行层次分割,并只
保存最大层次分割灰度值,然后将所有灰度值都映射到对应的最大层
次分割灰度值上,以便减少灰度级数,从而减少图像像素的量化。
3 压缩映射的应用
压缩映射的应用非常广泛,它不仅可以用于图像压缩,还可以用
于数字图像处理,如图像滤波、图像锐化、图像去噪等。
另外,压缩
映射原理也可以用于遥感图像的分割,对遥感图像中的地物进行CT值
定位,减少分类误差,提高分类精度,进而提高遥感图像处理的应用
效果。
4 结论
压缩映射是一种有效的数字图像处理算法,主要用于图像压缩、图像滤波、图像锐化以及遥感图像分割等。
它可以有效地减少灰度级别,降低图像质量,提高处理速度,增强遥感图像处理的应用效果。
压缩映射原理

压缩映射原理
压缩映射原理,也被称为Banach压缩映射原理或Contraction Mapping Principle,是实分析中的一个重要定理。
它提供了解
决完备度公理的一种方法,可以证明某个映射存在唯一的不动点,并且这个不动点可以通过迭代方法逼近。
压缩映射原理的内容可概括为:如果在完备度量空间(如实数空间或某个完备的欧几里得空间)中有一映射,它将该空间中的元素映射为自身,且满足一定的收缩性质,即映射的Lipschitz常数小于1,那么这个映射存在唯一的不动点,即存
在一个元素被映射为自身。
具体来说,设X是一个完备度量空间,也就是有一个距离函
数d(x,y)满足完备性公理,而f是X上的一个压缩映射。
即存
在一个常数L(0<L<1),使得对于空间X中的任意x和y,
都有d(f(x),f(y))≤Ld(x,y)。
那么根据压缩映射原理,f在X中存在唯一的不动点,即存在一个x0使得f(x0)=x0。
更进一步地,对于给定的初始猜测值x1,可以通过迭代的方
式逼近x0。
即依次计算x2=f(x1),x3=f(x2),...,则序列{xk}收敛
于x0,且收敛速度很快。
这是因为L<1,每次迭代xk+1和xk 之间的距离都会缩小L倍,使得误差快速收敛。
压缩映射原理在数值计算和实际应用中有着广泛的应用。
例如,在非线性方程求解、微分方程数值解法、优化等问题中,可以利用压缩映射原理结合迭代方法,找到问题的解。
该原理也被应用于非线性动力系统的稳定性分析,通过分析压缩映射的性
质,可以判断系统是否收敛于特定的不动点。
因此,压缩映射原理在数学和工程领域中有着重要的作用。
7.6 压缩映射原理及应用

x与Tx都是T 的不动点 x=Tx (不动点的唯一性)
n0
第9页
3.压缩映射原理应用 应用压缩映射原理及其推论解决实际问题的步骤: 1) 说明X是完备距离空间; 2) 有实际问题定义映射T:XX,使x=Tx; 3) 证明所定义映射T是X上的压缩映射; 3) 有压缩映射原理说明不动点的存在唯一性。 例4.1 设f(x)在R可导, 且f’(x)<1, 则f(x)在R上有唯一的不动点 x,且x可由迭代xn+1=Txn (n=1,2,…) (x0R)迭代求得. 证 R是完备距离空间,函数f(x)是R到R的一个映射, x1,x2R, 由拉格朗日中值定理, 有 (f(x1), f(x2))=f(x1)-f(x2)=f’()x1-x2(x1,x2) f: RR是压缩映射 f(x)在R上有唯一的不动点x,对于迭代xn+1=Txn,有
( y1 , y 2 )
x [ x 0 , x 0 ]
max
y1 ( x ) y 2 ( x )
x dy f ( x, y ), y x0 y0 y ( x ) y0 f (t , y (t )dt x0 dx x y y ( x ) C[ x0 , x0 ], 令T ( y ( x )) y0 f (t , y (t )dt
第5页
n (1 k ) n ( x n k , x n ) (Tx 0 , x 0 ) (Tx 0 , x 0 ) 1 1
(xn+k,xn)0 (n) (0<<1) {xn}是基本列{xn}收敛 (X完备) xX, 使xnx (n) ② 证明极限点x就是T的不动点。 T是压缩映射T是连续映射 xn+1=Txn , xnx, T连续x=Tx (n) x是T的不动点 唯一性 设x,y都是T的不动点x=Tx,y=Ty (x,y)=(Tx,Ty)(x,y)(x,y)=0 (0<<1)
压缩映射原理在求数列极限中的应用

压缩映射原理在求数列极限中的应用1 压缩映射原理在求数列极限中的应用压缩映射原理是一种以压缩方式在数值模拟和分析方面发挥巨大作用的原理。
它是基于数学中的积分和微分方法,采用简易压缩运算,综合得到极限值。
压缩映射原理在求数列极限中应用比较广泛,因为数列极限是数学中常用的概念。
压缩映射原理在求数列极限中是一种高效率的方法,它能够实现快速求解数列极限的操作,且求解结果更准确、有效,从而节约时间。
2 压缩映射原理的基本原理压缩映射原理的基本原理就是运用积分和微分的基本概念,以简单的压缩操作获得极限值。
压缩映射原理中,积分求出极限点的数值,而微分则比较两个极限点之间的变化,以此来达到求解数列极限的目的。
3 压缩映射原理在求解数列极限中的应用压缩映射原理在求解数列极限中,其应用是很重要的。
因为这可以避免计算量大、精度低的误差而能够快速求出数列极限,也可以较好地发挥微分计算和积分估算的作用。
这可以将求解难度减轻,从而达到数学计算上的最优效果。
4 压缩映射原理的几大优点压缩映射原理在求数列极限中应用十分广泛,它的几大优点也是因此而产生的。
其几大优点有:1、准确性高:压缩映射原理能够准确求出数列极限,这也是它应用非常广泛的主要原因之一。
2、快速性高:压缩映射原理的特点是快速求解,它能够将求解过程快速地完成,从而节省计算量和工作量。
3、方便性高:使用压缩映射原理进行数列极限的求解,计算速度迅速,而且工作量也不大。
5 结论压缩映射原理在求数列极限中的应用非常重要,它的应用可以显著提高数列极限求解的效率。
其优点是准确性高、快速性高、方便性高,值得广泛应用。
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. The main contents are as follows:The first chapter is the introduction part, first of all tell the reason why I write this article, and then this paper studies the historical background and development of the problem.The second chapter, this paper introduces the basic form of compression mapping principle, namely the contraction mapping theory, through the analysis of its proof content and methods, understanding the iteration method plays an important role in proof, summarizes a set of generic methods to prove this theorem, still looking for an example, summarizes the way has carried on the proof.The third chapter, in the first chapter summarizes the method of compression mapping principle is studied in the form of more complex, as the research problem of complex, also made the first chapter summarizes the methods become more perfect.The fourth chapter, in the previous chapter conclusion and method is applied to the existence and uniqueness of solution of differential equation and differential equations. Although only two examples, methods and thoughts can be used on many other examples.The fifth chapter, the introduction of the concept of probabilistic metric Spaces, and a series of concepts related to the contraction mapping theory, combined with some special properties of the probabilistic metric Spaces, the use of the previous chapters discuss method, compression mappings in probabilistic metric space principle, in order to discuss the compression mapping principle, containing the random number after adding some conditions in probabilistic metric space basic compression mapping principle, the principle and application of the compression of nonlinear mapping, etc.Key words: compression mapping; The fixed point. Probabilistic metric space; The nonlinear differential equation目录摘要 (I)ABSTRACT.................................................................................................................. I I第一章绪论 (1)1.1写作动机 (1)1.2不动点理论背景知识,历史渊源 (2)1.3压缩映射原理的简介 (3)第二章Banach压缩映射定理的证明思路探究 (6)2.1定理内容和证明 (6)2.2一个例子 (6)2.3本章总结 (8)第三章Banach压缩映射原理的推广 (10)3.1推广的背景: (10)3.2压缩映射原理的一种推广形式及其证明 (10)3.3本章总结 (12)第四章压缩映射原理的应用举例 (13)4.1一类简单积分方程的解的存在与唯一性的证明 (13)4.2积分方程组的解的存在与唯一性证明 (14)4.3本章总结 (16)第五章概率度量空间中的压缩映射原理 (17)5.1基本概念的构造 (17)5.2随机压缩映射原理的构造 (17)5.3概率度量空间的背景知识 (19)5.4概率度量空间中的基本概念 (19)5.5:t 范数的概念及其性质 (21)5.6概率度量空间上的压缩映射原理 (21)5.7概率度量空间上非线性的压缩映射原理 (24)5.8概率度量空间上的压缩映射原理的应用 (26)5.9本章总结 (26)结论 (28)参考文献 (29)第一章绪论1.1写作动机我第一次接触压缩映射原理是在张庆恭和林渠源老师所编写的泛函分析的书上,当时书中应用压缩映射原理瞬间证明出了常微分方程中当时分五步证明的解的存在唯一性定理和数学分析中的隐函数存在定理,这使当时的我感到非常吃惊,在常微分方程和数学分析书中对这两个定理的证明中似乎看不到这两个定理有什么联系,但是一旦应用上了压缩映射原理,就找到了它们的共同点。
压缩映射原理及其应用

3 2 3 3
α -α α d ( x0 , Tx 0 ) ≤ d ( x0 , T x 0 ) α 1 1 -α 上式中令 p → ∞, 可得出 n 次近似的误差估计 n α 3 ( 1) d( xn , x ) ≤ d ( x 0 , Tx 0 ) 1 -α 在 ( 1) 式中令 n = 0 , 得到
1
x +1
。 容易验证 T 适合
上述不等式 , 然而 T 在 [ 0 , + ∞] 中没有不动点 。 虽然如此 , 定理还可做一些适当的拓广 。 推论 1 设度量空间 X 是完备的 , y = Tx 是
X 到 X 的映射 。 如果存在一个自然数 n 使得 T 是 X 上的一个压缩映射 , 那么映射 T 在 X 中必有惟
n →∞
d( x d( x
3 3 3
, Tx , xn)
3
) +
≤ d ( x , x n ) + d ( x n , Tx )
d ( Tx n- 1 , Tx
3
3
3
=
)
Hale Waihona Puke ≤ d ( x , xn) +
3
α ε > 0 , 只要 n 充分大 , 必有 d ( x , x n- 1 ) , 对 Π ε ε 3 3 d ( x , xn) < , d ( x , x n- 1 ) < , 从而 0 ≤ α 2 2 3 3 3 d ( x , Tx ) < ε, 由 ε 的 任 意 性 , 可 知 , d ( x , 3 Tx ) = 0 。 即 Tx 3 = x 3 。 下面证明不动点 x 3 是惟一的 。 若不然 , 设有 X 中的两个不同元素 x 3 , y 3 , 分别使得 Tx 3 = x 3 , Ty 3 = y 3 , 那么 3 3 3 3 3 3 α d ( x , y ) = d ( Tx , Tx ) ≤ d(x ,y ) 。 因 d ( x 3 , y 3 ) > 0 , 由上式得α ≥1 , 这与题设α <
压缩映射原理的推广及应用

一.压缩映射原理的证明定义1 设X 是度量空间,T 是X 到X 中的映射,如果存在一个数α,10<<α,使得对所有的X y x ∈,,成立),(),(y x d Ty Tx d α≤ (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,它们像的距离缩短了,不超过),(y x d 的α倍)1(<α。
压缩映射是连续的,这是因为),(),(x x d Tx Tx d n n α≤若)0),((→→x x d x x n n ,显然有)0),((→→Tx Tx d Tx Tx n n ,故T 是连续映射。
定理1(压缩映射原理)设X 是完备的度量空间,T 是X 上的压缩映射,那么T 有且只有一个不动点(就是说,方程x Tx =,有且只有一个解)。
证明 设0x 是x 中任意一点,令,,021201x T Tx x Tx x ===…,01x T Tx x n n n ==-,…。
我们证明点列{}n x 是X 中柯西点列,事实上,111(,)(,)(,)m m m m m m d x x d Tx Tx d x x α+--=≤21212(,)(,)m m m m d Tx Tx d x x αα----=≤10(,)m d x x α≤≤ (2)由三点不等式,当n m >时,1121(,)(,)(,)(,)m n m m m m n n d x x d x x d x x d x x +++-≤+++1101()(,)m m n d x x ααα+-≤+++011(,)1n mmd x x ααα--=- 因01α<<,所以11n mα--<,于是得到01(,)(,)1mm n d x x d x x αα≤- ()n m > (3)所以当,m n →∞→∞时,(,)0m n d x x →,即{}n x 是X 中的柯西点列,由X 的完备,存在X x ∈,使x x m →(m →∞),又由三点不等式和条件(1), 我们有()()(),,,m m d x Tx d x x d x Tx ≤+()()1,,m m d x x d x x α-≤+上面不等式右端当m →∞时趋向于0,所以(),0d x Tx =,即x Tx =下证唯一性。
压缩映射原理

压缩映射原理在计算机科学和工程领域中,压缩映射原理是一种重要的数据压缩技术,它通过将高维数据映射到低维空间来实现数据压缩和降维。
这种技术在数据处理、图像处理、模式识别等领域有着广泛的应用,能够有效地减少数据存储和传输的开销,提高数据处理和分析的效率。
本文将从压缩映射原理的基本概念、原理和应用进行介绍,希望能够为读者提供一些有益的信息。
压缩映射原理的基本概念。
压缩映射原理是指将高维数据映射到低维空间的过程,通过这种映射,可以将原始数据的维度降低,从而达到数据压缩和降维的目的。
在实际应用中,我们通常会遇到高维数据,这些数据可能包含大量的冗余信息,而且在高维空间中进行数据处理和分析也会面临很大的挑战。
因此,通过压缩映射原理,我们可以将高维数据映射到低维空间,去除冗余信息,减少数据的存储和传输开销,同时也可以简化数据处理和分析的复杂度。
压缩映射原理的原理。
压缩映射原理的核心在于寻找一个合适的映射函数,将高维数据映射到低维空间,并且尽可能地保持数据的特征和结构。
常见的压缩映射方法包括主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、t分布邻域嵌入(t-SNE)等。
这些方法都是基于不同的数学原理和算法,能够有效地实现数据的压缩和降维。
以PCA为例,它通过寻找数据的主成分,将高维数据映射到低维空间。
在这个过程中,PCA会计算数据的协方差矩阵,然后找到这个矩阵的特征向量,将数据投影到这些特征向量上,从而实现数据的压缩和降维。
而t-SNE则是一种非线性的降维方法,它能够更好地保持数据的局部结构,适用于可视化高维数据。
压缩映射原理的应用。
压缩映射原理在数据处理、图像处理、模式识别等领域有着广泛的应用。
在数据处理方面,通过压缩映射原理,我们可以减少数据的存储和传输开销,提高数据处理和分析的效率。
在图像处理方面,压缩映射原理可以实现图像的压缩和降维,减小图像文件的大小,提高图像处理和传输的速度。
在模式识别方面,压缩映射原理可以帮助我们发现数据的潜在结构和规律,提高模式识别的准确性和效率。
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x1,x2R, 由拉格朗日中值定理, 有 (f(x1), f(x2))=f(x1)-f(x2)=f’()x1-x2(x1,x2) f: RR是压缩映射
f(x)在R上有唯一的不动点x,对于迭代xn+1=Txn,有
x
lim
n
xn
第10页
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.
2)映射的不动点:使x=Tx的x称为T:XX的不动点.
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一、压缩映射及压缩映射原理
1.压缩映射及其不动点的定义 定义6.1 (压缩映射) 设X是距离空间,T:XX是X上的自映 射,如果存在0<<1,对x,yX,都有 (Tx,Ty)(x,y), 则称T是X上的一个压缩映射。
定理1 压缩映射是连续映射 事实上,{xn}X, xnxX, T:XX是压缩映射 (Txn, Tx)(xn,x)0 (n)T是连续映射
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3.压缩映射原理应用
应用压缩射原理及其推论解决实际问题的步骤:
1) 说明X是完备距离空间; 2) 有实际问题定义映射T:XX,使x=Tx; 3) 证明所定义映射T是X上的压缩映射; 3) 有压缩映射原理说明不动点的存在唯一性。
例4.1 设f(x)在R可导, 且f’(x)<1, 则f(x)在R上有唯一的不动点 x,且x可由迭代xn+1=Txn (n=1,2,…) (x0R)迭代求得.
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第6节 压缩映射原理及其应用
• 压缩映射及其不动点的概念 • 压缩映射原理 • 压缩映射原理应用举例—求映射的不动点
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基本思想:
代数方程 微分方程 积分方程
x=Tx x0 , xn+1=Txn
~x T~x
注:1)把“方程的求解”问题化归为“求映射的不动点”问 题 ,并用逐次逼近(即迭代)法求不动点(既近似解)的方 法是计算数学,分析和代数中常用的一种重要方法。例如,牛 顿求代数方程根时采用的切线法。
证 存在性 设X完备,T: XX是压缩映射, ① 任取初始点x0X,构造迭代序列{xn}X:
xn+1=Txn (n=0,1,2,…) ② 证明{xn}是基本列, 因而是收敛列。T是压缩映射 , 0<1, 使得
(xn+1,xn)=(Txn,Txn-1)(xn,xn-1)2(xn-1,xn-2) …n(x1,x0)=n(Tx0,x0) (n=1,2,…)
2) 压缩映射原理提供了映射不动点的求法—迭代法:
x0X, 令xn=Txn-1, 则
xn=Tnx0 (n=1,2,…),
x=lim xn (n).
3)压缩映射原理给出了近似解的误差估计公式:
(x, xn)
lim
k
(
xnk
,
xn
)
1
n
(Tx 0 , x0 )
事实上,由定理证明过程知
k, (xnk ,
定义4.1 (映射的不动点) 设X距离空间,T:XX是X上的自映射, 如果存在xX,使得x=Tx,则称x是映射T的一个不动点。
第4页
2. 压缩映射原理(Banach不动点原理,波兰,1922)
定理4.1 (压缩映射原理) 设X 是完备的距离空间,映射T: XX是压缩映射,则T在X中存在唯一的不动点x, 即x=Tx。
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)
(x1,x0)+(1-)r+r(1-)r=r (xn,x0)r (n=1,2,…) (数学归纳法) xnS(x0,r) (n=1,2,…) 唯一xS(x0,r),使得x=Tx. (在S(x0,r)上应用定理4.1)
证 (结合推论4.1及例4.1即得证。)
R是完备距离空间,函数f(x)是R到R的一个映射,
x1,x2[x0-h, x0+h], 由拉格朗日中值定理, 有 (f(x1), f(x2))=f(x1)-f(x2)=f’()x1-x2(x1,x2) f: RR是压缩映射 又(f(x0), x0)=f(x0)-x0(1-)h f(x)在[x0-h, x0+h]上有唯一的不动点x (推论4.2), 且对于迭代xn+1=Txn,有
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推论4.2 设X是完备距离空间,T:XX,如果存在常数 (0<1)及正整数n0 ,使对任何x, yX,都有
(T n0 x , T ) n0 ( x , y ) 则T存在唯一不动点x,即x=Tx. (其中定义:T2x=T(Tx), T3x=T(T2x),…,Tnx=T(Tn-1x),…)
xn )
n (1 1
k)
(Tx0 ,
x0 )
n 1
(Tx0 ,
x0 )
令k, 有极限保号性记即得证
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推论4.1 设X是完备的距离空间,T:XX. 如果T在闭球S(x0, r)上是压缩映射,并且
(Tx0, x0)(1)r (0<1) 则T在闭球S(x0, r) 中存在唯一的不动点。
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,…)
证 x , y X , n0 N , [0,1), (T n0 x , T n0 y ) ( x , y ) T是n0X上的压缩映射
唯一 x X , 使 T n0 x x T n0 (Tx ) T x n0 1 T (T n0 x) Tx
x与Tx都是T 的n0 不动点 x=Tx (不动点的唯一性)
(xn+k,xn)(xn+k,xn+k-1)+(xn+k-1,xn+k-2)+…+(xn+1,xn) (n+k-1+n+k-2+…+n)(Tx0,x0) (kN)
(xnk , xn )
n (1 k ) 1
(Tx 0 , x0 )
n 1
(Tx 0 , x0 )
(xn+k,xn)0 (n) (0<<1) {xn}是基本列{xn}收敛 (X完备) xX, 使xnx (n)
② 证明极限点x就是T的不动点。
T是压缩映射T是连续映射
xn+1=Txn , xnx, T连续x=Tx (n) x是T的不动点
唯一性 设x,y都是T的不动点x=Tx,y=Ty (x,y)=(Tx,Ty)(x,y)(x,y)=0 (0<<1)
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注 1) 压缩映射原理给出了映射的不动点存在的条件;