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如何证明与应用图中的“收敛性定理”?

  1. 6周前

    如图的书上给出了保证迭代算法收敛性的判断依据的定理,此后又给出了单点割线法、两点割线法、牛顿切线法这三种经典的迭代方法。

    但是书上并没有给出定理的证明或解释,并在习题部分让读者用该定理分析点迭代算法的收敛性。

    LZ是数学学渣😵💫,求大佬赐教,万分感激!

    截图来自刘琼荪,龚劬,何中市等人编写的数学实验(高等教育出版社,2004)

    • s.jpg
  2. 5周前
    5周前mrth813 重新编辑

    单从图上来看这个定理的描述是有问题的。
    比如说$f(x) = -x, [a,b] = [-1,1],$ 则你可以发现$f(x)$肯定是满足描述的条件,但是$x_0 = \frac{1}{2}$产生的序列并不是收敛的。

    这个定理应该是下面两个定理的缝合:

    定理 1(Brouwer不动点原理)设$f(x): [a,b] \to [a,b]$连续,则$f(x)$有不动点。
    证明思路:考虑$g(x) = f(x) - x,$则可以发现$g(a),g(b)$是异号的,于是根据介值定理可知存在$x_0 \in [a,b],$使得$g(x_0) = f(x_0) - x_0 = 0,$即$x_0$是$f(x)$的不动点。

    定理 2(Banach不动点原理)设$f(x): \mathbb{R} \to \mathbb{R}$连续,且存在$L \in (0,1),$使得$\forall x,y \in \mathbb{R},$ 都有$|f(x) - f(y)| \leq L|x - y|$, 则$f(x)$在$\mathbb{R}$上有唯一的不动点。
    证明思路:任取$x_0 \in \mathbb{R},$归纳地记$x_{n + 1} = f(x_n)$, 于是我们有
    \[
    |x_{n + 1} - x_{n}| \leq L |x_{n} - x_{n - 1}| \leq \cdots \leq L^{n}|x_1 - x_0|.
    \]
    于是可以看到$\{x_i\}_{i = 0}^\infty$是收敛的(利用Cauchy收敛原理),不妨设$\lim_{n \to \infty}x_n = x_0,$则根据连续性立即可知
    \[
    \lim_{n\to\infty}f(x_n) = f(x_0) = \lim_{n\to\infty}x_{n + 1} = x_0.
    \]

    你可以发现,定理 1只是断言了不动点的存在性,没有给出任何迭代的手段来寻找不动点,定理 2的情况才是可以通过迭代来找到不动点的情况。

  3. tyj518

    3楼 9月6日 优秀回答者
    5周前tyj518 重新编辑

    这个定理是压缩映射原理(也叫Banach不动点定理),但书上给的版本有问题,常数$L$的取值范围应当限定在$[0,1)$而不是$[0,1]$。至于用压缩映射原理证明牛顿法等迭代方法的收敛性其实也并非很直接,而且光用压缩映射原理也得不到牛顿法二次收敛的速率。

  4. 所以要往哪应用呢

    一个简便的找 $L$ 的方法自然是找 $\varphi'$ 的最大值

    但 $\varphi$ 不一定时时刻刻都性质好

 

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