利普希茨连续

✍ dations ◷ 2025-04-26 11:59:27 #微分方程,数学分析,利普希茨映射

在数学中,特别是实分析,利普希茨连续(Lipschitz continuity)以德国数学家鲁道夫·利普希茨命名,是一个比通常连续更强的光滑性条件。直觉上,利普希茨连续函数限制了函数改变的速度,符合利普希茨条件的函数的斜率,必小于一个称为利普希茨常数的实数(该常数依函数而定)。

在微分方程,利普希茨连续是皮卡-林德洛夫定理中确保了初值问题存在唯一解的核心条件。一种特殊的利普希茨连续,称为压缩应用于巴拿赫不动点定理。

利普希茨连续可以定义在度量空间上以及赋范向量空间上;利普希茨连续的一种推广称为赫尔德连续。

对于在实数集的子集的函数 f : D R R {\displaystyle f\colon D\subseteq \mathbb {R} \to \mathbb {R} } ,若存在常数 K {\displaystyle K} ,使得 | f ( a ) f ( b ) | K | a b | a , b D {\displaystyle |f(a)-f(b)|\leq K|a-b|\quad \forall a,b\in D} ,则称 f {\displaystyle f} 符合利普希茨条件,对于 f {\displaystyle f} 最小的常数 K {\displaystyle K} 称为 f {\displaystyle f} 的利普希茨常数。

K < 1 {\displaystyle K<1} f {\displaystyle f} 称为收缩映射。

利普希茨条件也可对任意度量空间的函数定义:

给定两个度量空间 ( M , d M ) , ( N , d N ) {\displaystyle (M,d_{M}),(N,d_{N})} U M {\displaystyle U\subseteq M} 。若对于函数 f : U N {\displaystyle f:U\to N} ,存在常数 K {\displaystyle K} 使得

则说它符合利普希茨条件。

若存在 K 1 {\displaystyle K\geq 1} 使得

则称 f {\displaystyle f} 为双李普希茨(bi-Lipschitz)的。

若已知 y ( t ) {\displaystyle y(t)} 有界, f {\displaystyle f} 符合利普希茨条件,则微分方程初值问题 y ( t ) = f ( t , y ( t ) ) , y ( t 0 ) = y 0 {\displaystyle y'(t)=f(t,y(t)),\quad y(t_{0})=y_{0}} 刚好有一个解。

在应用上, t {\displaystyle t} 通常属于一有界闭区间(如 {\displaystyle } )。于是 y ( t ) {\displaystyle y(t)} 必有界,故 y {\displaystyle y} 有唯一解。

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