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压缩映射

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function reducing distance between all points

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度量空间(M,d)上的压缩映射(英語:Contraction mapping),或压缩,是一个从M到它本身的函数f,存在某个实数,使得对于所有M内的x和y,都有: 满足以上条件的最小的k称为f的利普希茨常数。压缩映射有时称为利普希茨映射。如果以上的条件对于所有的都满足,则该映射称为非膨胀的。 更一般地,压缩映射的想法可以定义于两个度量空间之间的映射。如果(M,d)和(N,d')是两个度量空间,则我们寻找常数k,使得对于所有M内的x和y。 每一个压缩映射都是利普希茨连续的,因此是一致连续的。 一个压缩映射最多有一个不动点。另外,巴拿赫不动点定理说明,非空的完备度量空间上的每一个压缩映射都有唯一的不动点,且对于M内的任何x,迭代函数序列x,f (x),f (f (x)),f (f (f (x))),……收敛于不动点。这个概念在迭代函数系统中是非常有用的,其中通常要利用压缩映射。巴拿赫不动点定理也用来证明常微分方程的解的存在,以及证明反函数定理。

Abstract from DBpedia / Wikipedia · CC BY-SA