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巴拿赫不动点定理(Banach fixed point theorem) 又称作压缩映像原理(contraction mapping principle). 它是完备度量空间理论中的基本定理,在分析数学的诸多分支中均有应用。
1. 两个著名例子
例 1 落在地面上的地图
这是数学科普中常见的命题:将一座公园的地图铺开在公园地面上,则地面上恰有唯一一点与地图上对应的点重合。
借助一点线性代数知识,这个命题是不难验证的。设公园可以用有界的面闭区域 表示。设地图的压缩比是 (它当然介于 0 和 1 之间). 现在固定一个平面直角坐标系,把地图铺在区域 内,则从 内的点(公园中的地点)到地图上对应点的变换由下面的公式给出:
这里 是一个旋转变换, 是平移向量。于是,要找的重合点必然满足方程
由于 , 这方程就有唯一的解
它就是要求的重合点。
例 2 函数的迭代
这是一个常见的数学实验:在计算器中任意输入一个数,而后不停地计算它的余弦值(弧度制), 会得到什么结果?
图 1:余弦函数的迭代
上图给出了一个结果; 迭代的结果越来越逼近对角线 与余弦曲线 的唯一交点。验算若干数值,不难作出如下猜测:不论实数的迭代序列
开始于哪一个数,它最后都会收敛到方程 的唯一实数解 .
这个结论也可以严格证明。不论起点 是何数,都有 , 从而 . 这样一来,从 开始,所有点都落在区间 内。于是可以作出如下估计:
由于 , 这表示序列 是柯西序列,从而收敛到某个点 . 对等式 取极限即看出这个极限点正是方程 的解。
2. 巴拿赫不动点定理
定理的表述
从上面所举的两个例子,可以抽象出如下的定理:
定理 1 巴拿赫不动点定理
设 是完备度量空间, 是其上的压缩映射,那么映射 有唯一的不动点,即满足 的点。而且,对于任意 , 点列 都收敛到这个不动点。
证明是直接的计算:根据度量空间中的三角不等式,显然有
于是点列 是柯西序列,在完备度量空间 之中自然收敛到某个 . 在公式 中令 就立刻看出 . 不动点的唯一性则由 立刻得到。证毕。
在上面的不等式中,如果令 , 就得到估计
这表示点列 收敛到不动点 的速度很快,是指数式的。
辨析
从许多个意义上来说,巴拿赫不动点定理都是最优的,因为取消任何一条假设都能够让定理不成立(即存在反例).
例 3 没有完备性
这个例子非常简单。考虑开区间 到自己的映射 . 它的不动点 跑出了 的范围。之所以会有这样的反例,是因为开区间 在通常的距离函数之下并不是完备的度量空间。
例 4 没有一致的压缩比
巴拿赫不动点定理的表述要求一个无关于点 的数 , 这个数有时被称为压缩比。如果没有一致的压缩比,那么就能举出反例。例如函数
如图所示,它的图形是双曲线的一支,以对角线 为渐近线。方程 当然无解。另一方面,通过微分中值定理,却也容易证明不等式
然而,当 时,不难看出 越来越接近 1. 因此映射 没有一致的压缩比。
图 2:函数 的图形
3. 应用举例
巴拿赫不动点定理在数学中有诸多应用。它可以用来证明方程存在唯一解,而且因为它的证明是构造性的,它还能够给出近似计算解的算法。
例 5 平方根的计算
对于给定的正数 ,它的算术平方根 一定满足方程 。不妨设 ,将其改写为下列形式
将等式左边的部分视为 ,易知 是完备度量空间
1 ( 是一足够小正数
2)上的连续映射。
又对任意
根据巴拿赫不动点定理,我们可知算术平方根 必然存在且唯一,且对任意 ,点列 均收敛到 .
所以我们可以这么计算正数 的算术平方根:先取 3,然后按下式迭代计算:
计算精度估计( 为迭代计算次数)
当 时,取 ,此时计算精度估计
当 时,求 ,然后求倒数即可。
1. ^ 完备度量空间的闭子集必然是完备度量空间。
2. ^ 的值一方面要保证 ,另一方面要保证 ,但可以证明 是存在的(证明存在正数 使 )。
3. ^ 易证存在 且满足上面的条件。