stringtranslate.com

Mapeo de contracción

En matemáticas , una aplicación de contracción , o contracción o contractiva , en un espacio métrico ( M ,  d ) es una función f de M sobre sí misma, con la propiedad de que existe algún número real tal que para todo x e y en M ,

El valor más pequeño de k se denomina constante de Lipschitz de f . Las funciones contractivas se denominan a veces funciones Lipschitzianas . Si, en cambio, se cumple la condición anterior para k  ≤ 1, se dice que la función es una función no expansiva .

De manera más general, la idea de una aplicación contractiva se puede definir para aplicaciones entre espacios métricos. Así, si ( M ,  d ) y ( N ,  d' ) son dos espacios métricos, entonces es una aplicación contractiva si existe una constante tal que

para todos los x e y en M .

Toda función de contracción es Lipschitz continua y, por lo tanto, uniformemente continua (para una función Lipschitz continua, la constante k ya no es necesariamente menor que 1).

Una aplicación de contracción tiene como máximo un punto fijo . Además, el teorema del punto fijo de Banach establece que toda aplicación de contracción en un espacio métrico completo no vacío tiene un único punto fijo, y que para cualquier x en M la secuencia de funciones iteradas x , f  ( x ), f  ( f  ( x )), f  ( f  ( f  ( x ))), ... converge al punto fijo. Este concepto es muy útil para sistemas de funciones iteradas donde a menudo se utilizan aplicaciones de contracción . El teorema del punto fijo de Banach también se aplica para demostrar la existencia de soluciones de ecuaciones diferenciales ordinarias , y se utiliza en una prueba del teorema de la función inversa . [1]

Las asignaciones de contracción juegan un papel importante en los problemas de programación dinámica . [2] [3]

Mapeo firmemente no expansivo

Una aplicación no expansiva con se puede generalizar a una aplicación firmemente no expansiva en un espacio de Hilbert si se cumple lo siguiente para todos los x e y en :

dónde

.

Este es un caso especial de operadores no expansivos promediados con . [4] Una aplicación firmemente no expansiva siempre es no expansiva, a través de la desigualdad de Cauchy-Schwarz .

La clase de aplicaciones firmemente no expansivas está cerrada bajo combinaciones convexas , pero no composiciones. [5] Esta clase incluye aplicaciones proximales de funciones propias, convexas, semicontinuas inferiores, por lo tanto también incluye proyecciones ortogonales sobre conjuntos convexos cerrados no vacíos . La clase de operadores firmemente no expansivos es igual al conjunto de resolventes de operadores máximamente monótonos . [6] Sorprendentemente, mientras que iterar aplicaciones no expansivas no tiene garantía de encontrar un punto fijo (por ejemplo, multiplicación por -1), la no expansividad firme es suficiente para garantizar la convergencia global a un punto fijo, siempre que exista un punto fijo. Más precisamente, si , entonces para cualquier punto inicial , iterar

produce convergencia a un punto fijo . Esta convergencia podría ser débil en un entorno de dimensión infinita. [5]

Mapa de subcontracción

Una función de subcontracción o subcontratista es una función f en un espacio métrico ( M ,  d ) tal que

Si la imagen de un subcontratista f es compacta , entonces f tiene un punto fijo. [7]

Espacios localmente convexos

En un espacio localmente convexo ( E ,  P ) con topología dada por un conjunto P de seminormas , se puede definir para cualquier p  ∈  P una p -contracción como una función f tal que existe algún k p < 1 tal que p ( f ( x ) − f ( y ))k p p ( xy ) . Si f es una p -contracción para todo p  ∈  P y ( E ,  P ) es secuencialmente completo, entonces f tiene un punto fijo, dado como límite de cualquier secuencia x n +1 = f ( x n ), y si ( E ,  P ) es Hausdorff , entonces el punto fijo es único. [8]

Véase también

Referencias

  1. ^ Shifrin, Theodore (2005). Matemáticas multivariables . Wiley. págs. 244-260. ISBN. 978-0-471-52638-4.
  2. ^ Denardo, Eric V. (1967). "Aplicaciones de contracción en la teoría subyacente a la programación dinámica". SIAM Review . 9 (2): 165–177. Bibcode :1967SIAMR...9..165D. doi :10.1137/1009030.
  3. ^ Stokey, Nancy L. ; Lucas, Robert E. (1989). Métodos recursivos en dinámica económica. Cambridge: Harvard University Press. pp. 49–55. ISBN 978-0-674-75096-8.
  4. ^ Combettes, Patrick L. (2004). "Resolución de inclusiones monótonas mediante composiciones de operadores promediados no expansivos". Optimización . 53 (5–6): 475–504. doi :10.1080/02331930412331327157. S2CID  219698493.
  5. ^ ab Bauschke, Heinz H. (2017). Análisis convexo y teoría de operadores monótonos en espacios de Hilbert . Nueva York: Springer.
  6. ^ Combettes, Patrick L. (julio de 2018). "Teoría del operador monótono en optimización convexa". Programación matemática . B170 : 177–206. arXiv : 1802.02694 . Código Bibliográfico :2018arXiv180202694C. doi :10.1007/s10107-018-1303-3. S2CID  49409638.
  7. ^ Goldstein, AA (1967). Análisis real constructivo . Harper's Series in Modern Mathematics. Nueva York-Evanston-Londres: Harper and Row. pág. 17. Zbl  0189.49703.
  8. ^ Cain, GL Jr.; Nashed, MZ (1971). "Puntos fijos y estabilidad para una suma de dos operadores en espacios localmente convexos". Revista del Pacífico de Matemáticas . 39 (3): 581–592. doi : 10.2140/pjm.1971.39.581 .

Lectura adicional