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Mapeo de contracción

En matemáticas , una aplicación de contracción , o contracción o contratista , en un espacio métrico ( M ,  d ) es una función f de M a 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 llama constante de Lipschitz de f . Los mapas contractivos a veces se denominan mapas lipschitzianos . Si, en cambio, se cumple la condición anterior para k  ≤ 1, entonces se dice que el mapeo es un mapeo no expansivo .

De manera más general, la idea de un mapeo contractivo se puede definir para mapas entre espacios métricos. Por lo tanto, si ( M ,  d ) y ( N ,  d' ) son dos espacios métricos, entonces es una aplicación contractiva si existe una constante tal que

para todo x e y en M .

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

Un mapeo de contracción tiene como máximo un punto fijo . Además, el teorema del punto fijo de Banach establece que cada aplicación de contracción en un espacio métrico completo no vacío tiene un punto fijo único, 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 asignaciones 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]

Los mapeos 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 lo siguiente se cumple para todos los x e y en :

dónde

.

Este es un caso especial de operadores no expansivos promediados con . [4] Una asignación 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 bajo composiciones. [5] Esta clase incluye mapeos proximales de funciones semicontinuas inferiores, convexas y propias, por lo que también incluye proyecciones ortogonales sobre conjuntos convexos cerrados no vacíos . La clase de operadores firmemente no expansivos es igual al conjunto de resolutivos de operadores máximamente monótonos . [6] Sorprendentemente, si bien la iteración de mapas no expansivos no garantiza 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 subcontratación

Un mapa de subcontratación o subcontratista es un mapa 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 un mapa f tal que haya algún k p < 1 tal que p ( f ( x ) - f ( y ))k p p ( x - y ) . Si f es una p -contracción para todo p  ∈  P y ( E ,  P ) es secuencialmente completa, 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]

Ver también

Referencias

  1. ^ Shifrin, Theodore (2005). Matemáticas multivariables . Wiley. págs. 244–260. ISBN 978-0-471-52638-4.
  2. ^ Denardo, Eric V. (1967). "Mapeos de contracciones en la teoría subyacente a la programación dinámica". Revisión SIAM . 9 (2): 165-177. Código bibliográfico : 1967SIAMR...9..165D. doi :10.1137/1009030.
  3. ^ Stokey, Nancy L .; Lucas, Robert E. (1989). Métodos recursivos en dinámica económica. Cambridge: Prensa de la Universidad de Harvard. págs. 49–55. ISBN 978-0-674-75096-8.
  4. ^ Combettes, Patrick L. (2004). "Resolver 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 del operador monótono 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 Bib : 2018arXiv180202694C. doi :10.1007/s10107-018-1303-3. S2CID  49409638.
  7. ^ Goldstein, AA (1967). Análisis constructivo real . Serie de Harper en Matemáticas Modernas. Nueva York-Evanston-Londres: Harper and Row. pag. 17. Zbl  0189.49703.
  8. ^ Caín, GL Jr.; Nashed, MZ (1971). "Puntos fijos y estabilidad para una suma de dos operadores en espacios localmente convexos". Revista Pacífico de Matemáticas . 39 (3): 581–592. doi : 10.2140/pjm.1971.39.581 .

Otras lecturas