目次
はじめに
バナッハの不動点定理
ブラウワーの不動点定理
シャウダーの不動点定理
サドフスキーの不動点定理
付録(凸集合の事項)
参考文献
はじめに
不動点定理とは,方程式x = f ( x ) x=f(x) x = f ( x ) の解の存在を主張する定理の総称である.この記事では,無限次元の不動点定理を中心に,それらの主張と証明を紹介する.
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バナッハの不動点定理
バナッハの不動点定理は,最も単純かつ強力な不動点定理の一つである.不動点定理の多くが解の存在しか主張できないのに対して,バナッハの不動点定理からは解の一意性もしたがうという特徴がある.
X \mathcal{X} X を距離d d d に関する距離空間とする.写像T : X → X T\colon\mathcal{X}\to\mathcal{X} T : X → X が縮小写像 (contraction) であるとは,あるq ∈ [ 0 , 1 ) q\in\lbrack 0,1) q ∈ [ 0 , 1 ) が存在して
d ( T ( x ) , T ( x ′ ) ) ≤ q d ( x , x ′ ) for all x , x ′ ∈ X d(T(x),T(x')) \leq qd(x,x')\mskip18mu\relax\textrm{for all}\mskip6mu\relax x,x'\in\mathcal{X} d ( T ( x ) , T ( x ′ )) ≤ q d ( x , x ′ ) for all x , x ′ ∈ X
を満たすことをいう.
X \mathcal{X} X を距離d d d に関する完備距離空間とする.このとき,写像T : X → X T\colon\mathcal{X}\to\mathcal{X} T : X → X が縮小写像であれば,T T T は不動点x ∗ x^{\ast} x ∗ をただ一つ有する.また,反復x n + 1 = T ( x n ) x_{n+1}=T(x_{n}) x n + 1 = T ( x n ) は初期値x 0 x_{0} x 0 の値によらずx ∗ x^{\ast} x ∗ に収束する.すなわち
lim n → ∞ T n ( x 0 ) = x ∗ for all x 0 ∈ X \lim_{n\to\infty}T^{n}(x_{0}) = x^{\ast}\mskip18mu\relax\textrm{for all}\mskip6mu\relax x_{0}\in\mathcal{X} n → ∞ lim T n ( x 0 ) = x ∗ for all x 0 ∈ X
が成立する.これをバナッハの不動点定理 (Banach fixed-point theorem) という.
まず,不動点が存在することを示す.任意にx 0 ∈ X x_{0}\in\mathcal{X} x 0 ∈ X をとる.m < n m\lt n m < n のとき
d ( T m ( x 0 ) , T n ( x 0 ) ) ≤ ∑ i = m n − 1 d ( T i ( x 0 ) , T i + 1 ( x 0 ) ) ≤ ∑ i = m ∞ q i d ( x 0 , T ( x 0 ) ) = q m 1 − q d ( x 0 , T ( x 0 ) ) \begin{aligned}
d(T^{m}(x_{0}),T^{n}(x_{0})) &\leq \sum_{i=m}^{n-1}d(T^{i}(x_{0}),T^{i+1}(x_{0}))\\
&\leq \sum_{i=m}^{\infty}q^{i}d(x_{0},T(x_{0}))\\
&= \frac{q^{m}}{1-q}d(x_{0},T(x_{0}))
\end{aligned} d ( T m ( x 0 ) , T n ( x 0 )) ≤ i = m ∑ n − 1 d ( T i ( x 0 ) , T i + 1 ( x 0 )) ≤ i = m ∑ ∞ q i d ( x 0 , T ( x 0 )) = 1 − q q m d ( x 0 , T ( x 0 ))
であり,m → ∞ m\to\infty m → ∞ ではq m → 0 q^{m}\to 0 q m → 0 だから,点列{ T n ( x 0 ) } \lbrace T^{n}(x_{0})\rbrace { T n ( x 0 )} はコーシー列である.よって,極限点x ∗ x^{\ast} x ∗ が存在する.また
d ( x ∗ , T ( x ∗ ) ) ≤ d ( x ∗ , T n ( x 0 ) ) + d ( T n ( x 0 ) , T ( x ∗ ) ) ≤ d ( x ∗ , T n ( x 0 ) ) + q d ( T n − 1 ( x 0 ) , x ∗ ) \begin{aligned}
d(x^{\ast},T(x^{\ast})) &\leq d(x^{\ast},T^{n}(x_{0}))+d(T^{n}(x_{0}),T(x^{\ast}))\\
&\leq d(x^{\ast},T^{n}(x_{0}))+qd(T^{n-1}(x_{0}),x^{\ast})
\end{aligned} d ( x ∗ , T ( x ∗ )) ≤ d ( x ∗ , T n ( x 0 )) + d ( T n ( x 0 ) , T ( x ∗ )) ≤ d ( x ∗ , T n ( x 0 )) + q d ( T n − 1 ( x 0 ) , x ∗ )
であり,右辺はn → ∞ n\to\infty n → ∞ のとき0 0 0 に収束する.よってd ( x ∗ , T ( x ∗ ) ) = 0 d(x^{\ast},T(x^{\ast}))=0 d ( x ∗ , T ( x ∗ )) = 0 ,x ∗ = T ( x ∗ ) x^{\ast}=T(x^{\ast}) x ∗ = T ( x ∗ ) である.
最後に,不動点が一意であることを示す.x ∗ , x ∗ ∗ ∈ X x^{\ast},x^{\ast\ast}\in\mathcal{X} x ∗ , x ∗∗ ∈ X をT T T の不動点とすると
d ( x ∗ , x ∗ ∗ ) = d ( T ( x ∗ ) , T ( x ∗ ∗ ) ) ≤ q d ( x ∗ , x ∗ ∗ ) d(x^{\ast},x^{\ast\ast}) = d(T(x^{\ast}),T(x^{\ast\ast}))
\leq qd(x^{\ast},x^{\ast\ast}) d ( x ∗ , x ∗∗ ) = d ( T ( x ∗ ) , T ( x ∗∗ )) ≤ q d ( x ∗ , x ∗∗ )
なのでd ( x ∗ , x ∗ ∗ ) / ( 1 − q ) ≤ 0 d(x^{\ast},x^{\ast\ast})/(1-q)\leq 0 d ( x ∗ , x ∗∗ ) / ( 1 − q ) ≤ 0 ,x ∗ = x ∗ ∗ x^{\ast}=x^{\ast\ast} x ∗ = x ∗∗ である.
ブラウワーの不動点定理
ブラウワーの不動点定理は「d d d 次元閉球体からd d d 次元閉球体への連続関数は不動点を持つ」という定理である.この記事では,Milnor (1978) とRogers (1980) により考案された,微分積分学に基づく初等的な証明を紹介する.
本節において,記号は以下の通りとする.
x , y ∈ R d \bm{x},\bm{y}\in\mathbb{R}^{d} x , y ∈ R d について,⟨ x , y ⟩ \langle\bm{x},\bm{y}\rangle ⟨ x , y ⟩ は標準内積x T y \bm{x}^{\mathsf{T}}\mskip1mu\bm{y} x T y ,∥ x ∥ \lVert\bm{x}\rVert ∥ x ∥ はユークリッドノルム⟨ x , x ⟩ \sqrt{\langle\bm{x},\bm{x}\rangle} ⟨ x , x ⟩ を表す.
B ˉ d \bar{B}^{d} B ˉ d は閉球体{ x ∈ R d ∣ ∥ x ∥ ≤ 1 } \lbrace\bm{x}\in\mathbb{R}^{d}\mid\lVert\bm{x}\rVert\leq 1\rbrace { x ∈ R d ∣ ∥ x ∥ ≤ 1 } ,S d − 1 S^{d-1} S d − 1 は球面{ x ∈ R d ∣ ∥ x ∥ = 1 } \lbrace\bm{x}\in\mathbb{R}^{d}\mid\lVert\bm{x}\rVert=1\rbrace { x ∈ R d ∣ ∥ x ∥ = 1 } を表す.
行列A \bm{A} A について,∥ A ∥ 2 \lVert\bm{A}\rVert_{2} ∥ A ∥ 2 は行列ノルムmax { ∥ A x ∥ ∣ ∥ x ∥ = 1 } \max\lbrace\lVert\bm{A}\bm{x}\rVert\mid\lVert\bm{x}\rVert=1\rbrace max {∥ A x ∥ ∣ ∥ x ∥ = 1 } を表す.
ベクトル値の多変数関数y = f ( x ) \bm{y}=\bm{f}(\bm{x}) y = f ( x ) について,J f ( x ) \bm{J}_{\bm{f}}(\bm{x}) J f ( x ) はヤコビ行列( ∂ y i / ∂ x j ) (\partial y_{i}/\partial x_{j}) ( ∂ y i / ∂ x j ) を表す.
ブラウワーの不動点定理を示す前に,補題を2つ証明する.
位相空間X X X の開集合O 1 O_{1} O 1 ,O 2 O_{2} O 2 がO 1 ⊆ O 2 O_{1}\subseteq O_{2} O 1 ⊆ O 2 を満たすとする.このとき (O 1 ≠ O 2 ⟹ O 2 ∩ ∂ O 1 ≠ ∅ O_{1}\neq O_{2}\implies O_{2}\cap\partial O_{1}\neq\emptyset O 1 = O 2 ⟹ O 2 ∩ ∂ O 1 = ∅ ) である.
対偶を示す.O 2 ∩ ∂ O 1 = ∅ O_{2}\cap\partial O_{1}=\emptyset O 2 ∩ ∂ O 1 = ∅ とする.このときO 2 ∩ O ˉ 1 ∩ O 1 c = ∅ O_{2}\cap\bar{O}_{1}\cap O_{1}^{\mathrm{c}}=\emptyset O 2 ∩ O ˉ 1 ∩ O 1 c = ∅ より,O 2 ∩ O ˉ 1 ⊆ O 1 O_{2}\cap\bar{O}_{1}\subseteq O_{1} O 2 ∩ O ˉ 1 ⊆ O 1 である.よってO 2 ⊆ O 1 O_{2}\subseteq O_{1} O 2 ⊆ O 1 だから,O 1 = O 2 O_{1}=O_{2} O 1 = O 2 である.
C 1 C^{1} C 1 級関数f : B ˉ d → S d − 1 \bm{f}\colon\bar{B}^{d}\to S^{d-1} f : B ˉ d → S d − 1 で条件 (n ∈ S d − 1 ⟹ f ( n ) = n \bm{n}\in S^{d-1}\implies\bm{f}(\bm{n})=\bm{n} n ∈ S d − 1 ⟹ f ( n ) = n ) を満たすものは存在しない.
さきに証明の流れを示しておく.f \bm{f} f が仮定を満たすとき,恒等写像とf \bm{f} f を結ぶ連続変形
f t ( x ) = ( 1 − t ) x + t f ( x ) ( 0 ≤ t ≤ 1 ) \bm{f}_{t}(\bm{x}) = (1-t)\bm{x}+t\bm{f}(\bm{x})\quad(0\leq t\leq 1) f t ( x ) = ( 1 − t ) x + t f ( x ) ( 0 ≤ t ≤ 1 )
は,量
U = ∫ ∥ x ∥ ≤ 1 det ( J f t ( x ) ) d V U = \int_{\lVert\bm{x}\rVert\leq 1}\det(\bm{J}_{\bm{f}_{t}}(\bm{x}))\,\mathrm{d}V U = ∫ ∥ x ∥ ≤ 1 det ( J f t ( x )) d V
を保存する(すなわちd U / d t = 0 \mathrm{d}U/\mathrm{d}t=0 d U / d t = 0 である)ことが証明できる.f t \bm{f}_{t} f t が単射かつdet J f t ( x ) > 0 \det\bm{J}_{\bm{f}_{t}}(\bm{x})\gt 0 det J f t ( x ) > 0 なら
U = ∫ u ∈ f t ( B ˉ d ) 1 d V = vol ( f t ( B ˉ d ) ) ( u = f t ( x ) ) U = \int_{\bm{u}\in\bm{f}_{t}(\bar{B}^{d})}1\,\mathrm{d}V
= \operatorname{vol}(\bm{f}_{t}(\bar{B}^{d}))\quad(\bm{u}=\bm{f}_{t}(\bm{x})) U = ∫ u ∈ f t ( B ˉ d ) 1 d V = vol ( f t ( B ˉ d )) ( u = f t ( x ))
である.このことと,球体B ˉ d = f 0 ( B ˉ d ) \bar{B}^{d}=\bm{f}_{0}(\bar{B}^{d}) B ˉ d = f 0 ( B ˉ d ) の体積は正で,球面S d − 1 = f 1 ( B ˉ d ) S^{d-1}=\bm{f}_{1}(\bar{B}^{d}) S d − 1 = f 1 ( B ˉ d ) の体積は0 0 0 であることから,矛盾が導かれる.
条件を満たす関数f \bm{f} f があると仮定する.
f t ( x ) = ( 1 − t ) x + t f ( x ) ( 0 ≤ t ≤ 1 ) \bm{f}_{t}(\bm{x}) = (1-t)\bm{x}+t\bm{f}(\bm{x})\quad(0\leq t\leq 1) f t ( x ) = ( 1 − t ) x + t f ( x ) ( 0 ≤ t ≤ 1 )
とおくと,任意のx ∈ B ˉ d \bm{x}\in\bar{B}^{d} x ∈ B ˉ d ,n ∈ S d − 1 \bm{n}\in S^{d-1} n ∈ S d − 1 に対して
∥ f t ( x ) ∥ ≤ ( 1 − t ) ∥ x ∥ + t ∥ f ( x ) ∥ ≤ 1 , f t ( n ) = ( 1 − t ) n + t n = n \begin{gathered}
\lVert\bm{f}_{t}(\bm{x})\rVert \leq (1-t)\lVert\bm{x}\rVert+t\lVert\bm{f}(\bm{x})\rVert
\leq 1,\\
\bm{f}_{t}(\bm{n}) = (1-t)\bm{n}+t\bm{n}
= \bm{n}
\end{gathered} ∥ f t ( x )∥ ≤ ( 1 − t ) ∥ x ∥ + t ∥ f ( x )∥ ≤ 1 , f t ( n ) = ( 1 − t ) n + t n = n
である.つまり,f t \bm{f}_{t} f t はB ˉ d \bar{B}^{d} B ˉ d からB ˉ d \bar{B}^{d} B ˉ d への関数であり,S d − 1 S^{d-1} S d − 1 上の点を変えない.また,g ( x ) = f ( x ) − x \bm{g}(\bm{x})=\bm{f}(\bm{x})-\bm{x} g ( x ) = f ( x ) − x に関して
g ( x 2 ) − g ( x 1 ) = ∫ 0 1 ( d d t g ( ( 1 − t ) x 1 + t x 2 ) ) d t = ∫ 0 1 J g ( ( 1 − t ) x 1 + t x 2 ) ( x 2 − x 1 ) d t \begin{aligned}
&\bm{g}(\bm{x}_{2})-\bm{g}(\bm{x}_{1})\\
&= \int_{0}^{1}\biggl(\frac{\mathrm{d}}{\mathrm{d}t}\bm{g}((1-t)\bm{x}_{1}+t\bm{x}_{2})\biggr)\,\mathrm{d}t\\
&= \int_{0}^{1}\bm{J}_{\bm{g}}((1-t)\bm{x}_{1}+t\bm{x}_{2})(\bm{x}_{2}-\bm{x}_{1})\,\mathrm{d}t
\end{aligned} g ( x 2 ) − g ( x 1 ) = ∫ 0 1 ( d t d g (( 1 − t ) x 1 + t x 2 ) ) d t = ∫ 0 1 J g (( 1 − t ) x 1 + t x 2 ) ( x 2 − x 1 ) d t
なので,C = max { ∥ J g ( x ) ∥ 2 ∣ ∥ x ∥ ≤ 1 } C=\max\lbrace\lVert\bm{J}_{\bm{g}}(\bm{x})\rVert_{2}\mid\lVert\bm{x}\rVert\leq 1\rbrace C = max {∥ J g ( x ) ∥ 2 ∣ ∥ x ∥ ≤ 1 } とおくと
∥ g ( x 2 ) − g ( x 1 ) ∥ ≤ C ∥ x 2 − x 1 ∥ \lVert\bm{g}(\bm{x}_{2})-\bm{g}(\bm{x}_{1})\rVert \leq C\lVert\bm{x}_{2}-\bm{x}_{1}\rVert ∥ g ( x 2 ) − g ( x 1 )∥ ≤ C ∥ x 2 − x 1 ∥
である.
仮に,異なるx 1 , x 2 ∈ B ˉ d \bm{x}_{1},\bm{x}_{2}\in\bar{B}^{d} x 1 , x 2 ∈ B ˉ d の組でf t ( x 1 ) = f t ( x 2 ) \bm{f}_{t}
(\bm{x}_{1})=
\bm{f}_{t}(\bm{x}_{2}) f t ( x 1 ) = f t ( x 2 ) を満たすものがあれば,f t ( x ) = x + t g ( x ) \bm{f}_{t}(\bm{x})=\bm{x}+t\bm{g}(\bm{x}) f t ( x ) = x + t g ( x ) より
∥ x 2 − x 1 ∥ = t ∥ g ( x 2 ) − g ( x 1 ) ∥ ≤ t C ∥ x 2 − x 1 ∥ , t ≥ 1 C \begin{gathered}
\lVert\bm{x}_{2}-\bm{x}_{1}\rVert = t\lVert\bm{g}(\bm{x}_{2})-\bm{g}(\bm{x}_{1})\rVert
\leq tC\lVert\bm{x}_{2}-\bm{x}_{1}\rVert,\\
t \geq \frac{1}{C}
\end{gathered} ∥ x 2 − x 1 ∥ = t ∥ g ( x 2 ) − g ( x 1 )∥ ≤ tC ∥ x 2 − x 1 ∥ , t ≥ C 1
となる.よって,t < 1 / C t\lt 1/C t < 1/ C のときf t \bm{f}_{t} f t は単射である.また,t C < 1 tC\lt 1 tC < 1 のときJ f t ( x ) = I + t J g ( x ) \bm{J}_{\bm{f}_{t}}(\bm{x})=\bm{I}+t\bm{J}_{\bm{g}}(\bm{x}) J f t ( x ) = I + t J g ( x ) の逆行列はノイマン級数
J f t ( x ) − 1 = ∑ k = 0 ∞ ( − t J g ( x ) ) k \bm{J}_{\bm{f}_{t}}(\bm{x})^{-1} = \sum_{k=0}^{\infty}(-t\bm{J}_{\bm{g}}(\bm{x}))^{k} J f t ( x ) − 1 = k = 0 ∑ ∞ ( − t J g ( x ) ) k
で書ける.よって,逆関数定理よりf t − 1 \bm{f}_{t}^{-1} f t − 1 はf t ( B d ) \bm{f}_{t}(B^{d}) f t ( B d ) 全体でC 1 C^{1} C 1 級だから,制限f t ∣ B d \bm{f}_{t}\rvert_{B^{d}} f t ∣ B d は像f t ( B d ) \bm{f}_{t}(B^{d}) f t ( B d ) との同相写像である.特に,像f t ( B d ) \bm{f}_{t}(B^{d}) f t ( B d ) は開集合である.
t < 1 / C t\lt 1/C t < 1/ C の下でf t ( B d ) = B d \bm{f}_{t}(B^{d})=B^{d} f t ( B d ) = B d を示す.f t ( B d ) ≠ B d \bm{f}_{t}(B^{d})\neq B^{d} f t ( B d ) = B d を仮定する.このとき,補題からB d ∩ ∂ ( f t ( B d ) ) B^{d}\cap\partial(\bm{f}_{t}(B^{d})) B d ∩ ∂ ( f t ( B d )) 上の点u \bm{u} u が存在する.u ∈ ∂ ( f t ( B d ) ) \bm{u}\in\partial(\bm{f}_{t}(B^{d})) u ∈ ∂ ( f t ( B d )) なので,条件
x 1 , x 2 , … ∈ B d , lim n → ∞ f t ( x n ) = u \bm{x}_{1},\bm{x}_{2},\dotsc \in B^{d},
\quad\lim_{n\to\infty}\bm{f}_{t}(\bm{x}_{n}) = \bm{u} x 1 , x 2 , … ∈ B d , n → ∞ lim f t ( x n ) = u
を満たす点列{ x n } \lbrace\bm{x}_{n}\rbrace { x n } がある.B ˉ d \bar{B}^{d} B ˉ d の点列コンパクト性から{ x n } \lbrace\bm{x}_{n}\rbrace { x n } は収束部分列を持つ.この極限点をa \bm{a} a とおくと
f t ( a ) = u ∈ ∂ ( f t ( B d ) ) \bm{f}_{t}(\bm{a}) = \bm{u}
\in \partial(\bm{f}_{t}(B^{d})) f t ( a ) = u ∈ ∂ ( f t ( B d ))
である.f t ( B d ) \bm{f}_{t}(B^{d}) f t ( B d ) は開集合だから境界と交わらない.よって,a \bm{a} a はB d B^{d} B d に属さないので,B ˉ d ∖ B d = S d − 1 \bar{B}^{d}\setminus B^{d}=S^{d-1} B ˉ d ∖ B d = S d − 1 に属する.するとu = f t ( a ) = a \bm{u}=\bm{f}_{t}(\bm{a})=\bm{a} u = f t ( a ) = a だが,これはu ∈ B d \bm{u}\in B^{d} u ∈ B d に矛盾する.したがってf t ( B d ) = B d \bm{f}_{t}(B^{d})=B^{d} f t ( B d ) = B d である.
ここで
U ( t ) = ∫ ∥ x ∥ ≤ 1 det ( J f t ( x ) ) d V U(t) = \int_{\lVert\bm{x}\rVert\leq 1}\det(\bm{J}_{\bm{f}_{t}}(\bm{x}))\,\mathrm{d}V U ( t ) = ∫ ∥ x ∥ ≤ 1 det ( J f t ( x )) d V
とおく.det J f t ( x ) = det ( ( 1 − t ) I + t J f ( x ) ) \det\bm{J}_{\bm{f}_{t}}(\bm{x})=\det((1-t)\bm{I}+t\bm{J}_{\bm{f}}(\bm{x})) det J f t ( x ) = det (( 1 − t ) I + t J f ( x )) はt t t の多項式関数であるから,U ( t ) U(t) U ( t ) もt t t の多項式関数である.
det J 0 ( x ) = det I = 1 \det\bm{J}_{0}(\bm{x})=\det\bm{I}=1 det J 0 ( x ) = det I = 1 かつ,t < 1 / C t\lt 1/C t < 1/ C のときJ f t ( x ) \bm{J}_{\bm{f}_{t}}(\bm{x}) J f t ( x ) は正則行列なので,中間値の定理より
0 ≤ t < 1 C ⟹ det J f t ( x ) > 0 0 \leq t \lt \frac{1}{C}
\implies\det\bm{J}_{\bm{f}_{t}}(\bm{x}) \gt 0 0 ≤ t < C 1 ⟹ det J f t ( x ) > 0
である.よって,変数変換u = f t ( x ) \bm{u}=\bm{f}_{t}(\bm{x}) u = f t ( x ) により
U ( t ) = ∫ ∥ u ∥ ≤ 1 1 d V = vol ( B ˉ d ) U(t) = \int_{\lVert\bm{u}\rVert\leq 1}1\,\mathrm{d}V
= \operatorname{vol}(\bar{B}^{d}) U ( t ) = ∫ ∥ u ∥ ≤ 1 1 d V = vol ( B ˉ d )
となる.右辺の値はt t t によらないから,区間0 ≤ t < 1 / C 0\leq t\lt 1/C 0 ≤ t < 1/ C ではU ′ ( t ) = 0 U'(t)=0 U ′ ( t ) = 0 である.この条件を満たす多項式関数は定数関数のほかにないので,すべてのt t t についてU ( t ) = vol ( B ˉ d ) U(t)=\operatorname{vol}(\bar{B}^{d}) U ( t ) = vol ( B ˉ d ) である.
f 1 ( x ) = f ( x ) ∈ S d − 1 \bm{f}_{1}(\bm{x})=\bm{f}(\bm{x})\in S^{d-1} f 1 ( x ) = f ( x ) ∈ S d − 1 だから,関数∥ f ( x ) ∥ 2 \lVert\bm{f}(\bm{x})\rVert^{2} ∥ f ( x ) ∥ 2 の方向微分
∇ v ( ∥ f ( x ) ∥ 2 ) = d d t ∣ t = 0 ∥ f ( x + t v ) ∥ 2 ( v ∈ R d ) \mathop{\vphantom{}\nabla_{\bm{v}}}(\lVert\bm{f}(\bm{x})\rVert^{2}) = \frac{\mathrm{d}}{\mathrm{d}t}\biggr\rvert_{t=0}\lVert\bm{f}(\bm{x}+t\bm{v})\rVert^{2}\quad(\bm{v}\in\mathbb{R}^{d}) ∇ v (∥ f ( x ) ∥ 2 ) = d t d t = 0 ∥ f ( x + t v ) ∥ 2 ( v ∈ R d )
は常に0 0 0 である.∇ v ( ∥ f ( x ) ∥ 2 ) \mathop{\vphantom{}\nabla_{\bm{v}}}(\lVert\bm{f}(\bm{x})\rVert^{2}) ∇ v (∥ f ( x ) ∥ 2 ) を計算すると
∇ v ( ∥ f ( x ) ∥ 2 ) = ∇ v ⟨ f ( x ) , f ( x ) ⟩ = ⟨ ∇ v f ( x ) , f ( x ) ⟩ + ⟨ f ( x ) , ∇ v f ( x ) ⟩ = 2 ⟨ f ( x ) , J f ( x ) v ⟩ \begin{aligned}
\mathop{\vphantom{}\nabla_{\bm{v}}}(\lVert\bm{f}(\bm{x})\rVert^{2}) &= \mathop{\vphantom{}\nabla_{\bm{v}}}\langle\bm{f}(\bm{x}),\bm{f}(\bm{x})\rangle\\
&= \langle\mathop{\vphantom{}\nabla_{\bm{v}}}\bm{f}(\bm{x}),\bm{f}(\bm{x})\rangle+\langle\bm{f}(\bm{x}),\mathop{\vphantom{}\nabla_{\bm{v}}}\bm{f}(\bm{x})\rangle\\
&= 2\langle\bm{f}(\bm{x}),\bm{J}_{\bm{f}}(\bm{x})\bm{v}\rangle
\end{aligned} ∇ v (∥ f ( x ) ∥ 2 ) = ∇ v ⟨ f ( x ) , f ( x )⟩ = ⟨ ∇ v f ( x ) , f ( x )⟩ + ⟨ f ( x ) , ∇ v f ( x )⟩ = 2 ⟨ f ( x ) , J f ( x ) v ⟩
となるので
⟨ f ( x ) , J f ( x ) v ⟩ = 0 for all v ∈ R d \langle\bm{f}(\bm{x}),\bm{J}_{\bm{f}}(\bm{x})\bm{v}\rangle = 0\mskip18mu\relax\mathrel{\textrm{for all}}\mskip6mu\relax\bm{v}\in\mathbb{R}^{d} ⟨ f ( x ) , J f ( x ) v ⟩ = 0 for all v ∈ R d
である.よって,線形写像T x : v ↦ J f ( x ) v T_{\bm{x}}\colon\bm{v}\mapsto\bm{J}_{\bm{f}}(\bm{x})\bm{v} T x : v ↦ J f ( x ) v の像はspan { f ( x ) } \operatorname{span}\lbrace\bm{f}(\bm{x})\rbrace span { f ( x )} の直交補空間に含まれるから,rank J f ( x ) = dim ( im T x ) < n \operatorname{rank}\bm{J}_{\bm{f}}(\bm{x})=\operatorname{dim}(\operatorname{im}T_{\bm{x}})\lt n rank J f ( x ) = dim ( im T x ) < n である.するとdet J f ( x ) = 0 \det\bm{J}_{\bm{f}}(\bm{x})=0 det J f ( x ) = 0 ,U ( 1 ) = 0 U(1)=0 U ( 1 ) = 0 だが,これはU ( 1 ) = vol ( B ˉ d ) U(1)=\operatorname{vol}(\bar{B}^{d}) U ( 1 ) = vol ( B ˉ d ) に矛盾する.したがって,条件を満たす関数f \bm{f} f は存在しない.
すべての連続関数f : B ˉ d → B ˉ d \bm{f}\colon\bar{B}^{d}\to\bar{B}^{d} f : B ˉ d → B ˉ d は不動点を持つ.これをブラウワーの不動点定理 (Brouwer fixed-point theorem) という.
f : B ˉ d → B ˉ d \bm{f}\colon\bar{B}^{d}\to\bar{B}^{d} f : B ˉ d → B ˉ d を連続関数とする.ワイエルシュトラスの近似定理より,各成分がx \bm{x} x の多項式関数である関数p n ( x ) \bm{p}_{n}(\bm{x}) p n ( x ) を
max ∥ x ∥ ≤ 1 ∥ p n ( x ) − f ( x ) ∥ ≤ 1 2 n \max_{\lVert\bm{x}\rVert\leq 1}\lVert\bm{p}_{n}(\bm{x})-\bm{f}(\bm{x})\rVert \leq \frac{1}{2n} ∥ x ∥ ≤ 1 max ∥ p n ( x ) − f ( x )∥ ≤ 2 n 1
が成立するようにとれる.q n ( x ) = n p n ( x ) / ( n + 1 ) \bm{q}_{n}(\bm{x})=n\bm{p}_{n}(\bm{x})/(n+1) q n ( x ) = n p n ( x ) / ( n + 1 ) とおくと
∥ q n ( x ) ∥ ≤ n n + 1 ( ∥ f ( x ) ∥ + ∥ p n ( x ) − f ( x ) ∥ ) ≤ n n + 1 ( 1 + 1 2 n ) = 2 n + 1 2 n + 2 < 1 , ∥ q n ( x ) − f ( x ) ∥ = ∥ n ( p n ( x ) − f ( x ) ) n + 1 − f ( x ) n + 1 ∥ ≤ n ∥ p n ( x ) − f ( x ) ∥ + ∥ f ( x ) ∥ n + 1 ≤ 3 / 2 n + 1 \begin{gathered}
\begin{aligned}
\lVert\bm{q}_{n}(\bm{x})\rVert &\leq \frac{n}{n+1}(\lVert\bm{f}(\bm{x})\rVert+\lVert\bm{p}_{n}(\bm{x})-\bm{f}(\bm{x})\rVert)\\
&\leq \frac{n}{n+1}\biggl(1+\frac{1}{2n}\biggr)
= \frac{2n+1}{2n+2}\\
&\lt 1,
\end{aligned}\\
\begin{aligned}
\lVert\bm{q}_{n}(\bm{x})-\bm{f}(\bm{x})\rVert &= \biggl\lVert\frac{n(\bm{p}_{n}(\bm{x})-\bm{f}(\bm{x}))}{n+1}-\frac{\bm{f}(\bm{x})}{n+1}\biggr\rVert\\
&\leq \frac{n\lVert\bm{p}_{n}(\bm{x})-\bm{f}(\bm{x})\rVert+\lVert\bm{f}(\bm{x})\rVert}{n+1}\\
&\leq \frac{3/2}{n+1}
\end{aligned}
\end{gathered} ∥ q n ( x )∥ ≤ n + 1 n (∥ f ( x )∥ + ∥ p n ( x ) − f ( x )∥) ≤ n + 1 n ( 1 + 2 n 1 ) = 2 n + 2 2 n + 1 < 1 , ∥ q n ( x ) − f ( x )∥ = n + 1 n ( p n ( x ) − f ( x )) − n + 1 f ( x ) ≤ n + 1 n ∥ p n ( x ) − f ( x )∥ + ∥ f ( x )∥ ≤ n + 1 3/2
なので,{ q n } \lbrace\bm{q}_{n}\rbrace { q n } はC 1 ( B ˉ d , B ˉ d ) C^{1}(\bar{B}^{d},\bar{B}^{d}) C 1 ( B ˉ d , B ˉ d ) 上の関数列であり,f \bm{f} f に一様収束する.
各q n \bm{q}_{n} q n が不動点を持つことを示す.不動点がないと仮定する.このとき,λ \lambda λ に関する2次方程式
∥ q n ( x ) + λ ( x − q n ( x ) ) ∥ 2 − 1 = 0 \lVert\bm{q}_{n}(\bm{x})+\lambda(\bm{x}-\bm{q}_{n}(\bm{x}))\rVert^{2}-1 = 0 ∥ q n ( x ) + λ ( x − q n ( x )) ∥ 2 − 1 = 0
は,λ = 0 \lambda=0 λ = 0 のとき左辺の値が負なので,正の解と負の解を1つずつ持つ.正の解をλ ( x ) \lambda(\bm{x}) λ ( x ) とおくと,関数g ( x ) = q n ( x ) + λ ( x ) ( x − q n ( x ) ) \bm{g}(\bm{x})=\bm{q}_{n}(\bm{x})+\lambda(\bm{x})(\bm{x}-\bm{q}_{n}(\bm{x})) g ( x ) = q n ( x ) + λ ( x ) ( x − q n ( x )) はC 1 ( B ˉ d , S d − 1 ) C^{1}(\bar{B}^{d},S^{d-1}) C 1 ( B ˉ d , S d − 1 ) に属する.また,n ∈ S d − 1 \bm{n}\in S^{d-1} n ∈ S d − 1 のとき
∥ q n ( n ) + ( n − q n ( n ) ) ∥ 2 = 1 \lVert\bm{q}_{n}(\bm{n})+(\bm{n}-\bm{q}_{n}(\bm{n}))\rVert^{2} = 1 ∥ q n ( n ) + ( n − q n ( n )) ∥ 2 = 1
よりλ ( n ) = 1 \lambda(\bm{n})=1 λ ( n ) = 1 ,g ( n ) = n \bm{g}(\bm{n})=\bm{n} g ( n ) = n である.これは補題に矛盾するので,q n \bm{q}_{n} q n は不動点を持つ.
各n = 1 , 2 , … n=1,2,\dotsc n = 1 , 2 , … に対して,関数q n \bm{q}_{n} q n の不動点を1つずつ選び,点列{ x n } \lbrace\bm{x}_{n}\rbrace { x n } を定める.B ˉ d \bar{B}^{d} B ˉ d の点列コンパクト性から,点列{ x n } \lbrace\bm{x}_{n}\rbrace { x n } の収束部分列{ x n ′ } \lbrace\bm{x}_{n'}\rbrace { x n ′ } が存在する.この極限点をa \bm{a} a とおくと
∥ a − f ( x n ′ ) ∥ ≤ ∥ a − q n ′ ( x n ′ ) ∥ ≤ + ∥ q n ′ ( x n ′ ) − f ( x n ′ ) ∥ ≤ ∥ a − x n ′ ∥ + 3 / 2 n ′ + 1 \begin{aligned}
\lVert\bm{a}-\bm{f}(\bm{x}_{n'})\rVert &\leq \lVert\bm{a}-\bm{q}_{n'}(\bm{x}_{n'})\rVert\\
&\hphantom{{}\leq{}}+\lVert\bm{q}_{n'}(\bm{x}_{n'})-\bm{f}(\bm{x}_{n'})\rVert\\
&\leq \lVert\bm{a}-\bm{x}_{n'}\rVert+\frac{3/2}{n'+1}
\end{aligned} ∥ a − f ( x n ′ )∥ ≤ ∥ a − q n ′ ( x n ′ )∥ ≤ + ∥ q n ′ ( x n ′ ) − f ( x n ′ )∥ ≤ ∥ a − x n ′ ∥ + n ′ + 1 3/2
なので,n → ∞ n\to\infty n → ∞ によって∥ a − f ( a ) ∥ ≤ 0 \lVert\bm{a}-\bm{f}(\bm{a})\rVert\leq 0 ∥ a − f ( a )∥ ≤ 0 が得られる.したがって,a \bm{a} a がf \bm{f} f の不動点である.
シャウダーの不動点定理
シャウダーの不動点定理は,ブラウワーの不動点定理を無限次元へと拡張する定理である.
X \mathcal{X} X をノルム空間,K ⊆ X K\subseteq\mathcal{X} K ⊆ X を空でない凸集合,T : K → K T\colon K\to K T : K → K を連続写像とする.このとき,以下に示す2条件のうち最低1つが満たされれば,T T T は不動点を持つ.これをシャウダーの不動点定理 (Schauder fixed-point theorem) という.
T ( K ) T(K) T ( K ) がコンパクト集合である.
K K K が閉集合で,T ( K ) T(K) T ( K ) が相対コンパクト集合である.
正の整数n n n を任意にとる.いずれの場合もT ( K ) T(K) T ( K ) は全有界なので,開球の族{ B 1 / n ( x n i ) } i ∈ I \lbrace B_{1/n}(x_{n\mskip2mu\relax i})\rbrace_{i\in I} { B 1/ n ( x n i ) } i ∈ I がT ( K ) T(K) T ( K ) を被覆する有限点列{ x n i } i ∈ I ⊆ T ( K ) \lbrace x_{n\mskip2mu\relax i}\rbrace_{i\in I}\subseteq T(K) { x n i } i ∈ I ⊆ T ( K ) が存在する.
w n i ( x ) = max { 0 , 1 n − ∥ x n i − x ∥ } , λ n i ( x ) = w n i ( x ) ∑ k ∈ I w n k ( x ) , ϕ n ( x ) = ∑ i ∈ I λ n i ( x ) x n i \begin{gathered}
w_{n\mskip2mu\relax i}(x) = \max\biggl\lbrace 0,\frac{1}{n}-\lVert x_{n\mskip2mu\relax i}-x\rVert\biggr\rbrace,\\
\lambda_{n\mskip2mu\relax i}(x) = \frac{w_{n\mskip2mu\relax i}(x)}{\sum_{k\in I}w_{n\mskip2mu\relax k}(x)},\\
\phi_{n}(x) = \sum_{i\in I}\lambda_{n\mskip2mu\relax i}(x)x_{n\mskip2mu\relax i}
\end{gathered} w n i ( x ) = max { 0 , n 1 − ∥ x n i − x ∥ } , λ n i ( x ) = ∑ k ∈ I w n k ( x ) w n i ( x ) , ϕ n ( x ) = i ∈ I ∑ λ n i ( x ) x n i
とおくと,すべてのx ∈ X x\in\mathcal{X} x ∈ X についてϕ n ( x ) \phi_{n}(x) ϕ n ( x ) は凸包co { x n i ∣ i ∈ I } \operatorname{co}\lbrace x_{n\mskip2mu\relax i}\mid i\in I\rbrace co { x n i ∣ i ∈ I } に属する.また,∥ x n i − x ∥ ≤ 1 / n \lVert x_{n\mskip2mu\relax i}-x\rVert\leq 1/n ∥ x n i − x ∥ ≤ 1/ n でなければλ n i ( x ) = 0 \lambda_{n\mskip2mu\relax i}(x)=0 λ n i ( x ) = 0 だから
∥ ϕ n ( x ) − x ∥ ≤ ∑ i ∈ I λ n i ( x ) ∥ x n i − x ∥ ≤ 1 n \lVert\phi_{n}(x)-x\rVert \leq \sum_{i\in I}\lambda_{n\mskip2mu\relax i}(x)\lVert x_{n\mskip2mu\relax i}-x\rVert
\leq \frac{1}{n} ∥ ϕ n ( x ) − x ∥ ≤ i ∈ I ∑ λ n i ( x ) ∥ x n i − x ∥ ≤ n 1
である.
c o ‾ { x n i ∣ i ∈ I } \operatorname{\overline{co}}\lbrace x_{n\mskip2mu\relax i}\mid i\in I\rbrace co { x n i ∣ i ∈ I } は有限次元ベクトル空間span { x n i ∣ i ∈ I } \operatorname{span}\lbrace x_{n\mskip2mu\relax i}\mid i\in I\rbrace span { x n i ∣ i ∈ I } のコンパクト凸部分集合である.さらに,写像ϕ n ∘ T \phi_{n}\circ T ϕ n ∘ T の値域はc o ‾ { x n i ∣ i ∈ I } \operatorname{\overline{co}}\lbrace x_{n\mskip2mu\relax i}\mid i\in I\rbrace co { x n i ∣ i ∈ I } に含まれる.よって,ブラウワーの不動点定理より,c o ‾ { x n i ∣ i ∈ I } \operatorname{\overline{co}}\lbrace x_{n\mskip2mu\relax i}\mid i\in I\rbrace co { x n i ∣ i ∈ I } 上にϕ n ∘ T \phi_{n}\circ T ϕ n ∘ T の不動点が存在する.各n = 1 , 2 , … n=1,2,\dotsc n = 1 , 2 , … に対して,写像ϕ n ∘ T \phi_{n}\circ T ϕ n ∘ T の不動点を1つずつ選び,点列{ a n } \lbrace a_{n}\rbrace { a n } を定める.
まず,T ( K ) T(K) T ( K ) がコンパクト集合であるとき,T T T は不動点を持つことを証明する.T ( K ) T(K) T ( K ) が点列コンパクトなので,{ a n } \lbrace a_{n}\rbrace { a n } は収束部分列{ a n ′ } \lbrace a_{n'}\rbrace { a n ′ } を持つ.この極限点をα \alpha α とおくと,ϕ n ( T ( a n ) ) = a n \phi_{n}(T(a_{n}))=a_{n} ϕ n ( T ( a n )) = a n より
∥ α − T ( α ) ∥ = lim n → ∞ ∥ a n ′ − T ( a n ′ ) ∥ = lim n → ∞ ∥ ϕ n ′ ( T ( a n ′ ) ) − T ( a n ′ ) ∥ \begin{aligned}
\lVert\alpha-T(\alpha)\rVert &= \lim_{n\to\infty}\lVert a_{n'}-T(a_{n'})\rVert\\
&= \lim_{n\to\infty}\lVert\phi_{n'}(T(a_{n'}))-T(a_{n'})\rVert
\end{aligned} ∥ α − T ( α )∥ = n → ∞ lim ∥ a n ′ − T ( a n ′ )∥ = n → ∞ lim ∥ ϕ n ′ ( T ( a n ′ )) − T ( a n ′ )∥
となる.∥ ϕ n ( x ) − x ∥ ≤ 1 / n \lVert\phi_{n}(x)-x\rVert\leq 1/n ∥ ϕ n ( x ) − x ∥ ≤ 1/ n より極限値は0 0 0 だから,α = T ( α ) \alpha=T(\alpha) α = T ( α ) である.
続いて,K K K が閉集合で,T ( K ) T(K) T ( K ) が相対コンパクト集合であるとき,T T T は不動点を持つことを証明する.T ( K ) T(K) T ( K ) の閉包が点列コンパクトなので,点列{ T ( a n ) } \lbrace T(a_{n})\rbrace { T ( a n )} は収束部分列{ T ( a n ′ ) } \lbrace T(a_{n'})\rbrace { T ( a n ′ )} を持つ.この極限点をα \alpha α とおくと,ϕ n ( T ( a n ) ) = a n \phi_{n}(T(a_{n}))=a_{n} ϕ n ( T ( a n )) = a n ,∥ ϕ n ( x ) − x ∥ ≤ 1 / n \lVert\phi_{n}(x)-x\rVert\leq 1/n ∥ ϕ n ( x ) − x ∥ ≤ 1/ n より
∥ a n ′ − α ∥ ≤ ∥ a n ′ − T ( a n ′ ) ∥ + ∥ T ( a n ′ ) − α ∥ = ∥ ϕ n ′ ( T ( a n ′ ) ) − T ( a n ′ ) ∥ + ∥ T ( a n ′ ) − α ∥ ≤ 1 n ′ + ∥ T ( a n ′ ) − α ∥ \begin{aligned}
\lVert a_{n'}-\alpha\rVert &\leq \lVert a_{n'}-T(a_{n'})\rVert+\lVert T(a_{n'})-\alpha\rVert\\
&= \lVert \phi_{n'}(T(a_{n'}))-T(a_{n'})\rVert+\lVert T(a_{n'})-\alpha\rVert\\
&\leq \frac{1}{n'}+\lVert T(a_{n'})-\alpha\rVert
\end{aligned} ∥ a n ′ − α ∥ ≤ ∥ a n ′ − T ( a n ′ )∥ + ∥ T ( a n ′ ) − α ∥ = ∥ ϕ n ′ ( T ( a n ′ )) − T ( a n ′ )∥ + ∥ T ( a n ′ ) − α ∥ ≤ n ′ 1 + ∥ T ( a n ′ ) − α ∥
となる.よって,点列{ a n ′ } \lbrace a_{n'}\rbrace { a n ′ } はα \alpha α に収束する.K K K が閉集合なのでα ∈ K \alpha\in K α ∈ K であり,T T T は連続だから
T ( α ) = lim n → ∞ T ( a n ′ ) = α T(\alpha) = \lim_{n\to\infty}T(a_{n'})
= \alpha T ( α ) = n → ∞ lim T ( a n ′ ) = α
である.
サドフスキーの不動点定理
シャウダーの不動点定理は,値域のコンパクト性を必要とする.サドフスキーの不動点定理は,この仮定を緩める定理である.
以下,X \mathcal{X} X をバナッハ空間とする.
S S S をX \mathcal{X} X に含まれる任意の集合とする.直径がδ \delta δ 以下の集合からなるS S S の有限被覆が存在する,正数δ \delta δ の下限をα ( S ) \alpha(S) α ( S ) とおく.写像α : 2 X → [ 0 , + ∞ ] \alpha\colon 2^{\mathcal{X}}\to\lbrack 0,+\infty\rbrack α : 2 X → [ 0 , + ∞ ] を非コンパクト性のクラトフスキー測度 (Kuratowski measure of non-compactness) という.
完備距離空間において,相対コンパクト性と全有界性は同値である.よって,S S S が相対コンパクト集合であることとα ( S ) = 0 \alpha(S)=0 α ( S ) = 0 は同値である.また,次の命題が成りたつ.
S S S をX \mathcal{X} X の有界な部分集合とし,S S S の凸包をcl ( S ) \operatorname{cl}(S) cl ( S ) と表す.このときα ( cl ( S ) ) = α ( S ) \alpha(\operatorname{cl}(S))=\alpha(S) α ( cl ( S )) = α ( S ) である.
集合族{ U i } \lbrace U_{i}\rbrace { U i } がS S S を被覆するとき,任意のε > 0 \varepsilon\gt 0 ε > 0 についてU i ′ = { u + v ∣ u ∈ U i and v ∈ B 0 ( ε ) } U_{i}'=\lbrace u+v\mid u\in U_{i}\;\mathrel{\textrm{and}}\;v\in B_{0}(\varepsilon)\rbrace U i ′ = { u + v ∣ u ∈ U i and v ∈ B 0 ( ε )} がcl ( S ) \operatorname{cl}(S) cl ( S ) の被覆となることに注意すればよい.
S S S をX \mathcal{X} X の有界な部分集合とする.このときα ( co ( S ) ) = α ( S ) \alpha(\operatorname{co}(S))=\alpha(S) α ( co ( S )) = α ( S ) である.
α ( co ( S ) ) ≥ α ( S ) \alpha(\operatorname{co}(S))\geq\alpha(S) α ( co ( S )) ≥ α ( S ) はco ( S ) ⊇ S \operatorname{co}(S)\supseteq S co ( S ) ⊇ S から直ちにしたがう.α ( co ( S ) ) ≤ α ( S ) \alpha(\operatorname{co}(S))\leq\alpha(S) α ( co ( S )) ≤ α ( S ) を示す.ε > 0 \varepsilon\gt 0 ε > 0 を任意にとる.α ( S ) \alpha(S) α ( S ) の定義より,S S S の有限被覆{ U k } k = 1 n \lbrace U_{k}\rbrace_{k=1}^{n} { U k } k = 1 n で
diam ( U k ) ≤ α ( S ) + ε for all k = 1 , 2 , … , n \operatorname{diam}(U_{k}) \leq \alpha(S)+\varepsilon\mskip18mu\relax\textrm{for all}\mskip6mu\relax k=1,2,\dotsc,n diam ( U k ) ≤ α ( S ) + ε for all k = 1 , 2 , … , n
を満たすものが存在する.U k U_{k} U k をco ( U k ) \operatorname{co}(U_{k}) co ( U k ) に置き換えても直径は変わらない(付録を見よ)ので,U k U_{k} U k は初めから凸集合であると仮定しておく.
Δ \varDelta Δ を標準(n − 1 n-1 n − 1 )-単体
Δ = { ( λ 1 , λ 2 , … , λ n ) ∣ λ k ≥ 0 and ∑ k = 1 n λ k = 1 } \varDelta = \Biggl\lbrace(\lambda_{1},\lambda_{2},\dotsc,\lambda_{n})\Biggm\vert\lambda_{k}\geq 0\;\mathrel{\textrm{and}}\;\sum_{k=1}^{n}\lambda_{k}=1\Biggr\rbrace Δ = { ( λ 1 , λ 2 , … , λ n ) λ k ≥ 0 and k = 1 ∑ n λ k = 1 }
とする.Δ \varDelta Δ はR n \mathbb{R}^{n} R n のコンパクト集合だから,有限点列{ η i } i ∈ I ⊆ Δ \lbrace\bm{\eta}_{i}\rbrace_{i\in I}\subseteq\varDelta { η i } i ∈ I ⊆ Δ が存在して
min i ∈ I ( ∑ k = 1 n ∣ λ k − η i k ∣ ) ≤ ε 2 M for all λ ∈ Δ \min_{i\in I}\Biggl(\sum_{k=1}^{n}\lvert\lambda_{k}-\eta_{i\mskip2mu\relax k}\rvert\Biggr) \leq \frac{\varepsilon}{2M}\mskip18mu\relax\textrm{for all}\mskip6mu\relax\bm{\lambda}\in\varDelta i ∈ I min ( k = 1 ∑ n ∣ λ k − η i k ∣ ) ≤ 2 M ε for all λ ∈ Δ
を満たす.ただし
M = max 1 ≤ k ≤ n ( sup u ∈ U k ∥ u ∥ ) M = \max_{1\leq k\leq n}\biggl(\sup_{u\in U_{k}}\lVert u\rVert\biggr) M = 1 ≤ k ≤ n max ( u ∈ U k sup ∥ u ∥ )
である.ここで
V i = { ∑ k = 1 n η i k u k ∣ u k ∈ U k } V_{i} = \Biggl\lbrace\sum_{k=1}^{n}\eta_{i\mskip2mu\relax k}u_{k}\Biggm\vert u_{k}\in U_{k}\Biggr\rbrace V i = { k = 1 ∑ n η i k u k u k ∈ U k }
とおく.
証明は後に回すが,任意のx ∈ co ( S ) x\in\operatorname{co}(S) x ∈ co ( S ) に対して,n n n 個の点u k ∈ U k u_{k}\in U_{k} u k ∈ U k (k = 1 , 2 , … , n k=1,2,\dotsc,n k = 1 , 2 , … , n )が存在し,x x x はこれらの凸結合で書ける.この凸結合をx = ∑ λ k u k x=\sum\lambda_{k}u_{k} x = ∑ λ k u k とおく.すると,V i V_{i} V i の元v i = ∑ η i k u k v_{i}=\sum\eta_{i\mskip2mu\relax k}u_{k} v i = ∑ η i k u k について
∥ x − v i ∥ ≤ ∑ k = 1 n ∣ λ k − η i k ∣ ∥ u k ∥ ≤ M ∑ k = 1 n ∣ λ k − η i k ∣ \lVert x-v_{i}\rVert \leq \sum_{k=1}^{n}\lvert\lambda_{k}-\eta_{i\mskip2mu\relax k}\rvert\lVert u_{k}\rVert
\leq M\sum_{k=1}^{n}\lvert\lambda_{k}-\eta_{i\mskip2mu\relax k}\rvert ∥ x − v i ∥ ≤ k = 1 ∑ n ∣ λ k − η i k ∣ ∥ u k ∥ ≤ M k = 1 ∑ n ∣ λ k − η i k ∣
となるから,min i ∈ I ∥ x − v i ∥ ≤ ε / 2 \min_{i\in I}\lVert x-v_{i}\rVert\leq\varepsilon/2 min i ∈ I ∥ x − v i ∥ ≤ ε /2 である.よって,co ( S ) \operatorname{co}(S) co ( S ) は集合族
V i ′ = { v + w ∣ v ∈ V i and w ∈ B ˉ 0 ( ε 2 ) } ( i ∈ I ) V_{i}' = \Bigl\lbrace v+w\Bigm\vert v\in V_{i}\;\mathrel{\textrm{and}}\;w\in\bar{B}_{0}\Bigl(\frac{\varepsilon}{2}\Bigr)\Bigr\rbrace\quad(i\in I) V i ′ = { v + w v ∈ V i and w ∈ B ˉ 0 ( 2 ε ) } ( i ∈ I )
により被覆される.
diam ( V i ′ ) ≤ ∑ k = 1 n η i k diam ( U k ) + ε ≤ ∑ k = 1 n η i k ( α ( S ) + ε ) + ε = α ( S ) + 2 ε \begin{aligned}
\operatorname{diam}(V_{i}') &\leq \sum_{k=1}^{n}\eta_{i\mskip2mu\relax k}\operatorname{diam}(U_{k})+\varepsilon\\
&\leq \sum_{k=1}^{n}\eta_{i\mskip2mu\relax k}(\alpha(S)+\varepsilon)+\varepsilon\\
&= \alpha(S)+2\varepsilon
\end{aligned} diam ( V i ′ ) ≤ k = 1 ∑ n η i k diam ( U k ) + ε ≤ k = 1 ∑ n η i k ( α ( S ) + ε ) + ε = α ( S ) + 2 ε
なのでα ( co ( S ) ) ≤ α ( S ) + 2 ε \alpha(\operatorname{co}(S))\leq\alpha(S)+2\varepsilon α ( co ( S )) ≤ α ( S ) + 2 ε である.ε → 0 + \varepsilon\to 0^{+} ε → 0 + でα ( co ( S ) ) ≤ α ( S ) \alpha(\operatorname{co}(S))\leq\alpha(S) α ( co ( S )) ≤ α ( S ) がしたがう.
後回しにした部分を証明する.u k ∈ U k u_{k}\in U_{k} u k ∈ U k (k = 1 , 2 , … , n k=1,2,\dotsc,n k = 1 , 2 , … , n )の凸結合の全体集合をC C C とする.すなわち
C = ⋃ ( u 1 , u 2 , … , u n ) ∈ ∏ U k co { u 1 , u 2 , … , u n } C = \bigcup_{(u_{1},u_{2},\dotsc,u_{n})\in\prod U_{k}}\operatorname{co}\lbrace u_{1},u_{2},\dotsc,u_{n}\rbrace C = ( u 1 , u 2 , … , u n ) ∈ ∏ U k ⋃ co { u 1 , u 2 , … , u n }
とおく.C C C はS S S を含むから,C C C が凸集合であることを示せれば,co ( S ) ⊆ C \operatorname{co}(S)\subseteq C co ( S ) ⊆ C がしたがうので,証明が完結する.x , x ′ ∈ C x,x'\in C x , x ′ ∈ C とt ∈ [ 0 , 1 ] t\in\lbrack 0,1\rbrack t ∈ [ 0 , 1 ] を任意にとる.C C C の定義から,x x x およびx ′ x' x ′ は凸結合で
x = ∑ k = 1 n λ k u k , y = ∑ k = 1 n λ k ′ u k ′ ( u k , u k ′ ∈ U k ) x = \sum_{k=1}^{n}\lambda_{k}u_{k},
\quad y = \sum_{k=1}^{n}\lambda_{k}'u_{k}'\quad(u_{k},u_{k}'\in U_{k}) x = k = 1 ∑ n λ k u k , y = k = 1 ∑ n λ k ′ u k ′ ( u k , u k ′ ∈ U k )
と書ける.ここで
ξ k = ( 1 − t ) λ k + t λ k ′ , t k = { t λ k ′ / ξ k ( ξ k > 0 ) , 0 ( ξ k = 0 ) \xi_{k} = (1-t)\lambda_{k}+t\lambda_{k}',
\quad t_{k} = \begin{cases}t\lambda_{k}'/\xi_{k} & (\xi_{k}\gt 0),\\ 0 & (\xi_{k}=0)\end{cases} ξ k = ( 1 − t ) λ k + t λ k ′ , t k = { t λ k ′ / ξ k 0 ( ξ k > 0 ) , ( ξ k = 0 )
とおくと
( 1 − t ) x + t x ′ = ∑ k = 1 n ( ( 1 − t ) λ k u k + t λ k ′ u k ′ ) = ∑ k = 1 n ξ k ( ( 1 − t k ) u k + t k u k ′ ) \begin{aligned}
(1-t)x+tx' &= \sum_{k=1}^{n}((1-t)\lambda_{k}u_{k}+t\lambda_{k}'u_{k}')\\
&= \sum_{k=1}^{n}\xi_{k}((1-t_{k})u_{k}+t_{k}u_{k}')
\end{aligned} ( 1 − t ) x + t x ′ = k = 1 ∑ n (( 1 − t ) λ k u k + t λ k ′ u k ′ ) = k = 1 ∑ n ξ k (( 1 − t k ) u k + t k u k ′ )
となる.各U k U_{k} U k は凸集合だから( 1 − t k ) u k + t k u k ′ ∈ U k (1-t_{k})u_{k}+t_{k}u_{k}'\in U_{k} ( 1 − t k ) u k + t k u k ′ ∈ U k であり,∑ ξ k = 1 \sum\xi_{k}=1 ∑ ξ k = 1 なので,( 1 − t ) x + t x ′ (1-t)x+tx' ( 1 − t ) x + t x ′ はC C C に属する.よって,C C C は凸集合である.
T : D → X T\colon D\to\mathcal{X} T : D → X (D ⊆ X D\subseteq\mathcal{X} D ⊆ X )を連続写像とする.
あるq ∈ [ 0 , 1 ) q\in\lbrack 0,1) q ∈ [ 0 , 1 ) が存在し,任意の有界なS ⊆ D S\subseteq D S ⊆ D に対してα ( T ( S ) ) ≤ q α ( S ) \alpha(T(S))\leq q\alpha(S) α ( T ( S )) ≤ q α ( S ) が成立するとき,T T T はα \alpha α -contraction であるという.
有界だが相対コンパクトでない任意のS ⊆ D S\subseteq D S ⊆ D に対してα ( T ( S ) ) < α ( S ) \alpha(T(S))\lt\alpha(S) α ( T ( S )) < α ( S ) が成立するとき,T T T はα \alpha α -condensing であるという.
すべての縮小写像はα \alpha α -contractionである.すなわち,α \alpha α -contractionはcontractionの拡張である.
X \mathcal{X} X をバナッハ空間,K K K をX \mathcal{X} X の空でなく有界な閉凸部分集合とする.このとき,連続写像T : K → X T\colon K\to\mathcal{X} T : K → X がα \alpha α -condensingかつT ( K ) ⊆ K T(K)\subseteq K T ( K ) ⊆ K を満たせば,T T T は不動点を有する.これをサドフスキーの不動点定理 (Sadovskii’s fixed-point theorem) という.
任意にa ∈ K a\in K a ∈ K をとる.また,K K K に含まれる閉凸集合C C C で,a ∈ C a\in C a ∈ C とT ( C ) ⊆ C T(C)\subseteq C T ( C ) ⊆ C を満たすものの全体集合をΣ \Sigma Σ とおく.
K ∈ Σ K\in\Sigma K ∈ Σ よりΣ \Sigma Σ は空でない.また,Σ \Sigma Σ に属するすべての集合はa a a を元に持つ.よって,共通部分B = ⋂ C ∈ Σ C B=\bigcap_{C\in\Sigma}C B = ⋂ C ∈ Σ C はa a a を元に持ち,かつK K K に含まれる閉凸集合となる.さらに
T ( B ) ⊆ ⋂ C ∈ Σ T ( C ) ⊆ ⋂ C ∈ Σ C = B T(B) \subseteq \bigcap_{C\in\Sigma}T(C)
\subseteq \bigcap_{C\in\Sigma}C
= B T ( B ) ⊆ C ∈ Σ ⋂ T ( C ) ⊆ C ∈ Σ ⋂ C = B
である.よって,B B B はΣ \Sigma Σ に属する最小の集合である.
S = T ( B ) ∪ { a } S=T(B)\cup\lbrace a\rbrace S = T ( B ) ∪ { a } とおくと,c o ‾ ( S ) \operatorname{\overline{co}}(S) co ( S ) はΣ \Sigma Σ に属する.一方,S ⊆ B S\subseteq B S ⊆ B よりc o ‾ ( S ) ⊆ B \operatorname{\overline{co}}(S)\subseteq B co ( S ) ⊆ B なので,B B B の最小性からc o ‾ ( S ) = B \operatorname{\overline{co}}(S)=B co ( S ) = B である.よって
α ( B ) = α ( c o ‾ ( T ( B ) ∪ { a } ) ) = α ( T ( B ) ) \alpha(B) = \alpha(\operatorname{\overline{co}}(T(B)\cup\lbrace a\rbrace))
= \alpha(T(B)) α ( B ) = α ( co ( T ( B ) ∪ { a })) = α ( T ( B ))
であるが,T T T がα \alpha α -condensingだから,B B B は相対コンパクト集合でなければならない.B B B に含まれるT ( B ) T(B) T ( B ) も相対コンパクト集合なので,シャウダーの不動点定理よりT T T はB B B 上に不動点を有する.
X \mathcal{X} X をバナッハ空間,K K K をX \mathcal{X} X の空でなく有界な閉凸部分集合とする.また,A : K → X A\colon K\to\mathcal{X} A : K → X を縮小写像,B : K → X B\colon K\to\mathcal{X} B : K → X をコンパクト写像とする.写像T : K → X T\colon K\to\mathcal{X} T : K → X を
T ( x ) = A ( x ) + B ( x ) T(x) = A(x)+B(x) T ( x ) = A ( x ) + B ( x )
で定める.このとき,値域T ( K ) = { A ( x ) + B ( x ) ∣ x ∈ K } T(K)=\lbrace A(x)+B(x)\mid x\in K\rbrace T ( K ) = { A ( x ) + B ( x ) ∣ x ∈ K } がK K K に含まれれば,T T T は不動点を有する.これをクラスノセルスキーの不動点定理 (Krasnosel’skiĭ fixed-point theorem) という.
有界だが相対コンパクトでない任意のS ⊆ K S\subseteq K S ⊆ K に対して,α ( B ( S ) ) = 0 \alpha(B(S))=0 α ( B ( S )) = 0 より
α ( T ( S ) ) ≤ α ( A ( S ) ) + α ( B ( S ) ) ≤ α ( A ( S ) ) \begin{aligned}
\alpha(T(S)) &\leq \alpha(A(S))+\alpha(B(S))\\
&\leq \alpha(A(S))
\end{aligned} α ( T ( S )) ≤ α ( A ( S )) + α ( B ( S )) ≤ α ( A ( S ))
であり,A A A は縮小写像だからα ( A ( S ) ) < α ( S ) \alpha(A(S))\lt\alpha(S) α ( A ( S )) < α ( S ) である.
付録(凸集合の事項)
C C C をベクトル空間X \mathcal{X} X の部分集合とする.すべてのx , y ∈ C x,y\in C x , y ∈ C とt ∈ [ 0 , 1 ] t\in\lbrack 0,1\rbrack t ∈ [ 0 , 1 ] について( 1 − t ) x + t y ∈ C (1-t)x+ty\in C ( 1 − t ) x + t y ∈ C であるとき,C C C をX \mathcal{X} X の凸集合 (convex set) という.
x 1 , x 2 , … , x n x_{1},x_{2},\dotsc,x_{n} x 1 , x 2 , … , x n はX \mathcal{X} X 上の点,λ 1 , λ 2 , … , λ n \lambda_{1},\lambda_{2},\dotsc,\lambda_{n} λ 1 , λ 2 , … , λ n は非負実数であり,条件
λ 1 + λ 2 + ⋯ + λ n = 1 \lambda_{1}+\lambda_{2}+\dotsb+\lambda_{n} = 1 λ 1 + λ 2 + ⋯ + λ n = 1
を満たすとする.このとき,式
λ 1 x 1 + λ 2 x 2 + ⋯ + λ n x n \lambda_{1}x_{1}+\lambda_{2}x_{2}+\dotsb+\lambda_{n}x_{n} λ 1 x 1 + λ 2 x 2 + ⋯ + λ n x n
をx 1 , x 2 , … , x n x_{1},x_{2},\dotsc,x_{n} x 1 , x 2 , … , x n の凸結合 (convex combination) という.
C C C をX \mathcal{X} X の凸集合とする.このとき,任意のx 1 , x 2 , … , x n ∈ C x_{1},x_{2},\dotsc,x_{n}\in C x 1 , x 2 , … , x n ∈ C に対して,これらの凸結合はC C C に属する.
n n n に関する帰納法で示す.n = 2 n=2 n = 2 では自明に成り立つ.n = k n=k n = k での成立を仮定し,凸結合
x = λ 1 x 1 + λ 2 x 2 + ⋯ + λ k + 1 x k + 1 x = \lambda_{1}x_{1}+\lambda_{2}x_{2}+\dotsb+\lambda_{k+1}x_{k+1} x = λ 1 x 1 + λ 2 x 2 + ⋯ + λ k + 1 x k + 1
がC C C に属することを証明する.λ k + 1 = 1 \lambda_{k+1}=1 λ k + 1 = 1 のときはx = x k + 1 ∈ C x=x_{k+1}\in C x = x k + 1 ∈ C である.λ k + 1 < 1 \lambda_{k+1}\lt 1 λ k + 1 < 1 のときは,帰納法の仮定から
y = ∑ i = 1 k λ i 1 − λ k + 1 x i y = \sum_{i=1}^{k}\frac{\lambda_{i}}{1-\lambda_{k+1}}x_{i} y = i = 1 ∑ k 1 − λ k + 1 λ i x i
がC C C に属するのでx = ( 1 − λ k + 1 ) y + λ k + 1 x k + 1 ∈ C x=(1-\lambda_{k+1})y+\lambda_{k+1}x_{k+1}\in C x = ( 1 − λ k + 1 ) y + λ k + 1 x k + 1 ∈ C である.
S S S をX \mathcal{X} X の部分集合とする.このとき,S S S を含む凸集合で,包含関係の順序について最も小さいものが存在する.この凸集合をS S S の凸包 (convex hull) といい,co ( S ) \operatorname{co}(S) co ( S ) と表す.
S S S を含む凸集合の全体をΣ \Sigma Σ とおくと,co ( S ) \operatorname{co}(S) co ( S ) は
co ( S ) = ⋂ C ∈ Σ C \operatorname{co}(S) = \bigcap_{C\in\Sigma}C co ( S ) = C ∈ Σ ⋂ C
と書ける.また,凸包は次のようにも特徴づけられる.
S S S をX \mathcal{X} X の部分集合とする.このとき,co ( S ) \operatorname{co}(S) co ( S ) はS S S の元の凸結合の全体集合である.
S S S を含む任意の凸集合は,S S S の元の凸結合すべてを元に持つ.したがって,S S S の元の凸結合の全体集合C C C が凸集合であれば,C C C はS S S を含む最も小さい凸集合であり,C = co ( S ) C=\operatorname{co}(S) C = co ( S ) となる.S S S の元の凸結合
x = ∑ i = 1 m λ i x i , y = ∑ i = 1 n η i y i ( m ≤ n ) x = \sum_{i=1}^{m}\lambda_{i}x_{i},
\quad y = \sum_{i=1}^{n}\eta_{i}y_{i}\quad(m\leq n) x = i = 1 ∑ m λ i x i , y = i = 1 ∑ n η i y i ( m ≤ n )
を任意にとる.m < i ≤ n m\lt i\leq n m < i ≤ n ではλ i = 0 \lambda_{i}=0 λ i = 0 とおく.実数t t t は区間0 ≤ t ≤ 1 0\leq t\leq 1 0 ≤ t ≤ 1 を動くものとし
ξ i = ( 1 − t ) λ i + t η i , t i = { t η i / ξ i ( ξ i > 0 ) , 0 ( ξ i = 0 ) \xi_{i} = (1-t)\lambda_{i}+t\eta_{i},
\quad t_{i} = \begin{cases}t\eta_{i}/\xi_{i} & (\xi_{i}\gt 0),\\ 0 & (\xi_{i}=0)\end{cases} ξ i = ( 1 − t ) λ i + t η i , t i = { t η i / ξ i 0 ( ξ i > 0 ) , ( ξ i = 0 )
とおくと
( 1 − t ) x + t y = ∑ i = 1 n ( ( 1 − t ) λ i x i + t η i y i ) = ∑ i = 1 n ξ i ( ( 1 − t i ) x i + t i y i ) \begin{aligned}
(1-t)x+ty &= \sum_{i=1}^{n}((1-t)\lambda_{i}x_{i}+t\eta_{i}y_{i})\\
&= \sum_{i=1}^{n}\xi_{i}((1-t_{i})x_{i}+t_{i}y_{i})
\end{aligned} ( 1 − t ) x + t y = i = 1 ∑ n (( 1 − t ) λ i x i + t η i y i ) = i = 1 ∑ n ξ i (( 1 − t i ) x i + t i y i )
となる.( 1 − t i ) x i + t i y i (1-t_{i})x_{i}+t_{i}y_{i} ( 1 − t i ) x i + t i y i はx i , y i x_{i},y_{i} x i , y i の凸結合なのでC C C に属する.よって,それらの凸結合で表される( 1 − t ) x + t y (1-t)x+ty ( 1 − t ) x + t y もC C C に属するから,C C C は凸集合である.
S S S をノルム空間X \mathcal{X} X の部分集合とする.このときdiam ( co ( S ) ) = diam ( S ) \operatorname{diam}(\operatorname{co}(S))=\operatorname{diam}(S) diam ( co ( S )) = diam ( S ) である.
diam ( co ( S ) ) ≥ diam ( S ) \operatorname{diam}(\operatorname{co}(S))\geq\operatorname{diam}(S) diam ( co ( S )) ≥ diam ( S ) は明らかなので,diam ( co ( S ) ) ≤ diam ( S ) \operatorname{diam}(\operatorname{co}(S))\leq\operatorname{diam}(S) diam ( co ( S )) ≤ diam ( S ) を示す.x , y ∈ co ( S ) x,y\in\operatorname{co}(S) x , y ∈ co ( S ) を任意にとる.凸包の性質から,x x x およびy y y はS S S の元の凸結合で表せる.それを
x = ∑ i = 1 m λ i x i , y = ∑ j = 1 n η j y j x = \sum_{i=1}^{m}\lambda_{i}x_{i},
\quad y = \sum_{j=1}^{n}\eta_{j}y_{j} x = i = 1 ∑ m λ i x i , y = j = 1 ∑ n η j y j
とおく.すると
∥ x − y ∥ = ∥ ∑ i = 1 m λ i ( x i − y ) ∥ ≤ ∑ i = 1 m λ i ∥ x i − y ∥ = ∑ i = 1 m λ i ∥ ∑ j = 1 n η j ( x i − y j ) ∥ ≤ ∑ i = 1 m λ i ∑ j = 1 n η j ∥ x i − y j ∥ ≤ ∑ i = 1 m λ i ∑ j = 1 n η j diam ( S ) = diam ( S ) \begin{aligned}
\lVert x-y\rVert &= \Biggl\lVert\sum_{i=1}^{m}\lambda_{i}(x_{i}-y)\Biggr\rVert\\
&\leq \sum_{i=1}^{m}\lambda_{i}\lVert x_{i}-y\rVert
= \sum_{i=1}^{m}\lambda_{i}\Biggl\lVert\sum_{j=1}^{n}\eta_{j}(x_{i}-y_{j})\Biggr\rVert\\
&\leq \sum_{i=1}^{m}\lambda_{i}\sum_{j=1}^{n}\eta_{j}\lVert x_{i}-y_{j}\rVert\\
&\leq \sum_{i=1}^{m}\lambda_{i}\sum_{j=1}^{n}\eta_{j}\operatorname{diam}(S)
= \operatorname{diam}(S)
\end{aligned} ∥ x − y ∥ = i = 1 ∑ m λ i ( x i − y ) ≤ i = 1 ∑ m λ i ∥ x i − y ∥ = i = 1 ∑ m λ i j = 1 ∑ n η j ( x i − y j ) ≤ i = 1 ∑ m λ i j = 1 ∑ n η j ∥ x i − y j ∥ ≤ i = 1 ∑ m λ i j = 1 ∑ n η j diam ( S ) = diam ( S )
なのでdiam ( co ( S ) ) ≤ diam ( S ) \operatorname{diam}(\operatorname{co}(S))\leq\operatorname{diam}(S) diam ( co ( S )) ≤ diam ( S ) である.
参考文献
Ayerbe-Toledano, Jose Maria; Domínguez-Benavides, Tomas; López-Acedo, Genaro. Measures of Noncompactness in Metric Fixed Point Theory . Springer-Verlag, 1997, 216p.
Milnor, John. Analytic Proofs of the “Hairy Ball Theorem” and the Brouwer Fixed Point Theorem. Am. Math. Mon . 1978, vol. 85, no. 7, p. 521-524.
Rogers, Claude A. A Less Strange Version of Milnor’s Proof of Brouwer’s Fixed-Point Theorem. Am. Math. Mon . 1980, vol. 87, no. 7, p. 525-527.
Sadovskii, Boris N. A fixed-point principle. Funct. Anal. Appl . 1967, vol. 1, p. 151-153.