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。

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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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