不动点

在数学中，函数的不动点或定点是指被这个函数映射到其自身一个点。例如，定义在实数上的函数${\displaystyle f}$ 的吸引不动点是 的不动点 ₀ 使得，对在足够接近 ₀ 的定义域中的任何 值而言，迭代函数序列

收敛于 ₀。如何接近才是“足够接近”有时是个微妙的问题。

自然余弦函数（自然意味着使用弧度而非角度）有精确的一个吸引不动点。在这种情况下，“足够接近”根本不是严格标准 -- 为了展示这个情况，在计算器上开始于任何实数并重复按“cos”键。它会快速的收敛于大约 0.73908513，这就是不动点。这是余弦函数和线 ${\displaystyle y=x}$ 在图上的交叉点。

不是所有不动点都是吸引的：例如，${\displaystyle x=0}$ 是函数 ${\displaystyle f(x)=2x}$ 的不动点，但是这个函数对非零任意值的迭代快速的发散。

吸引不动点是更广泛的数学概念吸引子的特殊情况。

吸引不动点被称为稳定不动点如果它也是李雅普诺夫稳定性的。

一个不动点被称为是中立稳定不动点如果它是李雅普诺夫稳定性的但不是吸引的。二阶齐次线性微分方程的中心点是中立稳定不动点的例子。

平衡和稳定性是许多领域的基本概念，可以用不动点来描述。例如在经济学赛局理论中，一个赛局中的最佳回应：纳什均衡点即是一个不动点。然而在物理学中，更确切地说在相变理论中，靠近一不稳定的不动点线性化，是1982年获颁诺贝尔物理学奖得主威尔逊，因他发明了重整化群的作品，并对“临界现象”这个术语作了数学解释。

对于编程语言的编译器，例如在数据流分析中，不动点计算通常用于需要代码优化的程序分析。互联网上所有网页的PageRank值向量，即是由其链接结构导出的线性变换的不动点。

在逻辑学家索尔·阿伦·克里普克具有影响力的真相理论中，也运用了不动点的观点。

在数学的不同部分有很多定理保证函数、在一定的条件下，必定有一个或者更多的不动点。这些在最基本的定性结果当中，那些普遍性应用的不动点定理是非常具有价值的洞察。