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Menger PM-空間中循環(huán)R-壓縮映射的不動點定理

2021-06-02 10:03劉孟遞吳照奇朱傳喜
南昌大學學報(理科版) 2021年1期
關鍵詞:不動點范數度量

劉孟遞,吳照奇,朱傳喜

(南昌大學數學系,江西 南昌 330031)

1 引言與預備知識

Menger在20世紀40年代引入了概率度量空間(簡稱PM-空間)的概念,為概率分析[1-2]這一新分支奠定了基礎。此后很多學者致力于研究概率度量空間理論,并且試圖應用它來解決其他的數學問題[3-6]。隨著研究的深入,關于Menger PM-空間中非線性算子的不動點問題研究在近年來取得了豐富的成果[7-17]。

首先回顧Menger PM-空間中的一些基本概念和性質。

記D為一切分布函數全體所組成集合,H表示如下特定的分布函數:

定義1.1[6]若映射滿足以下條件:Δ:[0,1]×[0,1]→[0,1]滿足以下條件:

(Δ-1)Δ(a,1)=a;

(Δ-2)Δ(a,b)=Δ(b,a);

(Δ-3)Δ(a,c)≥Δ(b,d),?a≥b,c≥d;

(Δ-4)Δ(a,Δ(b,c))=Δ(Δ(a,b),c)。

則Δ稱為三角范數(簡稱t-范數)。

t-范數的典型例子是Δmin,定義為Δmin(a,b)=min{a,b},對一切a,b∈[0,1]。

定義1.2[6]若X是非空集,Δ是t-范數,F(xiàn)是從X×X到D的映射,且滿足(記F(x,y)為Fx,y):

(PM-1)Fx,y(0)=0;

(PM-2)Fx,y(t)=H(t),?t∈R當且僅當x=y;

(PM-3)Fx,y(t)=Fy,x(t),?t∈R;

(PM-4)Fx,y(t+s)≥Δ(Fx,z(t),Fz,y(s))對一切x,y,z∈X和t,s≥0成立。

則稱三元組(X,F,Δ)為Menger概率度量空間(簡稱Menger PM-空間)。

在本文中,Pcl(X),N,N0,R和R+分別表示Menger PM-空間(X,F,Δ)的非空τ-閉子集全體所成集合、正整數集、非負整數集、實數集和正實數集。

Boyd和Wong在文[18]中引入了如下函數類的概念。

定義1.3[18]若函數φ:[0,+∞)→[0,+∞)是右上半連續(xù)函數且φ(t)0成立,則稱φ是Boyd-Wong函數。

對于X上的自映射f,若對一切x,y∈X及t>0,有Ffx,fy(t)≥Fx,y(φ(t)),其中φ是Boyd-Wong函數,則稱f是Boyd-Wong壓縮。

Khojasteh等人在文[19]中引入了模擬函數的概念,Shahzad等人為了便于驗證Boyd-Wong函數是模擬函數,在文[20]中改進了模擬函數的概念。同時,文[20]也引入了如下的R-函數的概念。下面,我們將R-函數的概念推廣到Menger PM-空間中。

定義1.4設A?R為一非空集,如果函數ρ:A×A→R滿足如下兩個條件:

則稱ρ是R-函數。

此外,Abbas等人在文[21]中給出了度量空間中R-壓縮的概念,我們將其推廣到Menger PM-空間中。

定義1.5[21]設(X,F,Δ)是Menger PM-空間,f是X上的自映射,如果存在ρ∈RA使得ran(F)?A和ρ(Ffx,fy(t),Fx,y(t))>0對一切x,y∈X且x≠y成立,其中RA是滿足條件(ρ1)和(ρ2)的函數ρ:A×A→R的全體構成的集合,ran(F)是F的值域,定義為ran(F)={Fx,y(t):x,y∈X且t>0}?[0,1],則稱f是R-壓縮。

Kirk在文[22]中給出了如下定義。

定義1.6[22]設X是非空集,p是正整數,f是X上的自映射。如果{Bi:i=1,2,…,p}是X中的有限個非空子集構成的集合,使得

f(B1)?B2,f(B2)?B3,…,f(Bp-1)?Bp,f(Bp)?B1,

Kirk[22]等人在度量空間中引入了循環(huán)φ-壓縮的概念。我們現(xiàn)在將其推廣到Menger PM-空間中。

受上述定義啟發(fā),我們給出如下Menger PM-空間中循環(huán)R-壓縮的概念,它是文[21]中定義1.15(考慮的是度量空間)的推廣。

(ⅰ)存在ρ∈RA,ran(F)?A;

(ⅲ)ρ(Ffx,fy(t),Fx,y(t))>0,對一切x∈Bi,y∈Bi+1,x≠y,1≤i≤p成立,其中Bp+1=B1。

則稱f是循環(huán)R-壓縮。

借助于這一概念,本文將證明Menger PM-空間關于循環(huán)R-壓縮的新的不動點定理,這一結果是文[21]及其他相關文獻中定理的推廣,并且豐富了Menger PM-空間中循環(huán)壓縮映射的不動點理論。

2 主要結果

在本節(jié)中,我們給出Menger PM-空間中關于循環(huán)R-壓縮的一個新的不動點定理。

ρ(Ffxn-1,fxn(t),Fxn-1,xn(t))=ρ(Fxn,xn+1(t),Fxn-1,xn(t))>0,?n∈N,

由R-函數的性質(ρ1),有

(2.1)

下證{xn}是τ-柯西列。用反證法,假若不然,則存在ε0>0和λ0∈(0,1],使得對一切k∈N,存在兩個子列{xmk}和{xnk}(nk≥mk≥k)滿足

Fxmk,xnk(ε0)≤1-λ0

不失一般性,可假定nk是確保上式成立并且大于mk的最小整數。選取jk∈{1,2,…,p}使得nk≥mk≥mk-jk且nk屬于mk-jk+1的剩余類。則xmk-jk和xnk在不同的相鄰集Bi和Bi+1中,其中i∈{1,2,…,p}。于是有

Fxmk-jk,xnk(ε0)≤1-λ0且Fxmk-jk,xnk-2(ε0)>1-λ0,?k∈N

(2.2)

對于任意滿足δ1+δ2<ε0的δ1,δ2∈(0,ε0),有

Fxmk-jk,xnk(ε0)≥Δ(Fxmk-jk,xnk-2(ε0-δ1-δ2),Δ(Fxnk-2,xnk-1(δ1),Fxnk-1,xnk(δ2)))

(2.3)

令k→∞,由(2.1)式,可得

令δ1,δ2→0,由分布函數的左連續(xù)性和(2.2)式,可得

由此可得

(2.4)

類似地,對于任意滿足δ1+δ2<ε0的δ1,δ2∈(0,ε0),有

Fxmk-jk,xnk(ε0)≥Δ(Fxmk-jk,xmk-jk-1(δ1),

Δ(Fxmk-jk-1,xnk-1(ε0-δ1-δ2),Fxnk-1,xnk(δ2)))

(2.5)

Fxmk-jk-1,xnk-1(ε0)≥Δ(Fxmk-jk-1,xmk-jk(δ1),Δ(Fxmk-jk,xnk(ε0-δ1-δ2),Fxnk,xmk-1(δ2)))

(2.6)

在(2.5)式和(2.6)式中,令k→∞,由(2.1)式和(2.4)式以及分布函數的左連續(xù)性,可得

由上式可得

(2.7)

結合(2.2)式,(2.4)式和(2.7)式,可得

ρ(Ffxmk-jk-1,fxnk-1(ε0),Fxmk-jk-1,xnk-1(ε0))=

ρ(Fxmk-jk,xnk(ε0),Fxmk-jk-1,xnk-1(ε0))>0

由R-函數的性質(ρ2),可得1-λ0=1,即λ0=0,這與條件λ0>0矛盾。因此,{xn}是(X,F,Δ)中的τ-柯西列。

固定i∈{1,2,…,p},使得x*∈Bi和fx*∈Bi+1。由上述證明過程,可選取序列{xn}的子列{xnj},使得xnj∈Bi-1。因此

ρ(Ffx*,fxnj(t),Fx*,xnj(t))=

ρ(Ffx*,xnj+1(t),Fx*,xnj(t))>0,?j∈N

由R-函數的性質(ρ2),可得

(2.8)

注意到

ρ(Ffx*,fy*(t),Fx*,y*(t))>0

3 例子

f1=f2=4,f3=f4=3

又定義ρ:[0,1]×[0,1]→R為

則ρ∈RA,即ρ是R-函數。事實上,設{an(t)}?(0,1],使得ρ(an+1(t),an(t))>0,?n∈N,t>0成立,則an+1(t)>an(t),且

進一步地,容易驗證ρ(Ffx,fy(t),Fx,y(t))>0,?x∈B1,y∈B2,x≠y及t>0成立,且ρ(Ffx,fy(t),Fx,y(t))>0,?x∈B2,y∈B1,x≠y及t>0成立。

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