集值壓縮映射是一類特殊的集值映射,是在豪斯多夫距離意義下的壓縮映射。
基本介紹
- 中文名:集值壓縮映射
- 外文名:set-valued contraction mapping
- 適用範圍:數理科學
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簡介
集值李普希茨映射
若(X,d)為完備度量空間,CB(X)表示X的所有非空有界閉子集族,δX表示CB(X)上的豪斯多夫度量,則(CB(X),δX)是度量空間。設(Y,d1)是完備度量空間,F:X→Y為點有界閉的集值映射。若對於任意x,y∈X,存在常數k使得成立,則稱稱F為集值李普希茨映射。
定義
當k<1時,稱F為集值壓縮映射。
當k=1時,稱F為集值非擴展映射。
集值映射
集值映射亦稱多值映射,映射概念的推廣。
設X和Y是兩個集合,記2Y={A|A⊂Y},稱之為Y的冪集,從X到Y的一個集值映射指的是從X到2Y的一個單值映射F:X→2Y,對於A⊂X,F(A)=∪{F(x)|x∈A}稱為A在F下的像,graph(F)={(x,y)∈X×Y|x∈X,y∈F(x)}稱為F的圖象,任意給定Γ⊂X×Y,則由F(x)={y∈Y|(x,y)∈Γ}(ᗄx∈X)可惟一確定集值映射F:X→2Y,使得graph(F)=Γ,由F-1(y)={x∈X|(x,y)∈graph(F)}(ᗄy∈Y)定義的集值映射F-1:Y→2X稱為F的逆映射。
壓縮映射
設(X,ρ)為距離空間,T是X到X中的映射,如果存在數a(0<a<1),使得對所有的x,y∈X都有ρ(Tx,Ty)≤a*ρ(x, y),則稱T是壓縮映射,壓縮映射也稱為利普希茨映射。