主题目录

函数迭代、不动点与反函数交点

拓展更新于 2026-09-29

本页目录

函数反复作用形成迭代。一次回到初始输入与两次回到初始输入是不同条件;在未建立动力系统定义时,不把二周期点称为“稳定点”。

迭代、不动点与周期点

设 DD 为非空集合,f:D→Df:D\to D。自映射条件表示每次输出仍可作为下一次输入。规定 f∘0(x)=xf^{\circ0}(x)=x,并递推定义 f∘(n+1)(x)=f(f∘n(x))f^{\circ(n+1)}(x)=f(f^{\circ n}(x))。迭代上标表示作用次数,与 (f(x))n(f(x))^n 不同。

若 f(x)=xf(x)=x,称 xx 为不动点。若存在正整数 nn 使 f∘n(x)=xf^{\circ n}(x)=x,称 xx 为周期点;其中最小的正整数称为该点的最小周期。

周期整除返回次数。 设最小周期为 pp,并且 f∘n(x)=xf^{\circ n}(x)=x。把 nn 写成 qp+rqp+r,其中 0≤r<p0\le r<p。每经过 pp 次便回到 xx,所以 f∘n(x)=f∘r(x)=xf^{\circ n}(x)=f^{\circ r}(x)=x。若 r>0r>0,与 pp 最小矛盾,故 r=0r=0,即 p∣np\mid n。

例如 f(x)=−xf(x)=-x 在 R∖{0}\mathbb R\setminus\{0\} 上没有不动点,每个点却都有最小周期 22。所以“没有不动点”不能推出“没有周期点”。若函数并非自映射,应先限定能够连续迭代的初值,不能默认所有输入都可反复使用。

迭代运算法则与桥函数

设 f:D→Df:D\to D,m,nm,n 均为非负整数。依照本页的迭代定义,有下列运算法则:

f∘(m+n)=f∘m∘f∘n,(f∘m)∘n=f∘mn.f^{\circ(m+n)}=f^{\circ m}\circ f^{\circ n},\qquad (f^{\circ m})^{\circ n}=f^{\circ mn}.

复合满足结合律,因为两种括号作用于 xx 都得到 f(g(h(x)))f(g(h(x)));一般不同函数的复合不交换。同一函数的各次迭代则由第一式交换。第一式按 nn 归纳,第二式反复用第一式即可得到。f(x0)=x0f(x_0)=x_0 的点称不动点,必有每次迭代都固定 x0x_0。

若 φ:D→E\varphi:D\to E 是双射、g:E→Eg:E\to E,且

f=φ−1∘g∘φ,f=\varphi^{-1}\circ g\circ\varphi,

则称为通过 φ\varphi 共轭,原讲义称 φ\varphi 为桥函数。相邻的 φ∘φ−1\varphi\circ\varphi^{-1} 抵消,给出

f∘n=φ−1∘g∘n∘φ.f^{\circ n}=\varphi^{-1}\circ g^{\circ n}\circ\varphi.

具体归纳:若该式对 nn 成立,左乘 ff 后,复合中间的 φφ−1\varphi\varphi^{-1} 成恒等映射,剩下 φ−1g∘(n+1)φ\varphi^{-1}g^{\circ(n+1)}\varphi。此外 f(x0)=x0f(x_0)=x_0 当且仅当 g(φ(x0))=φ(x0)g(\varphi(x_0))=\varphi(x_0),所以不动点由桥函数一一对应。桥函数可逆及各自定义域必须说明。

严格递增函数没有非平凡周期

设 f:D→Df:D\to D 严格递增。若 f(x)>xf(x)>x,逐次应用单调性得 f∘(n+1)(x)>f∘n(x)>⋯>xf^{\circ(n+1)}(x)>f^{\circ n}(x)>\cdots>x;若 f(x)<xf(x)<x,则不等号全部反向。因此 f∘n(x)=xf^{\circ n}(x)=x 只能发生在 f(x)=xf(x)=x。

严格递减时上述论证不成立,因为应用一次函数会反转不等号;它可能有二周期,例如 f(x)=1−xf(x)=1-x。

原函数与反函数的交点

若 f:D→Df:D\to D 为双射,则交点横坐标满足 f(x)=f−1(x)f(x)=f^{-1}(x),等价于 f(f(x))=xf(f(x))=x:分别对两侧施加 ff 或 f−1f^{-1} 即可。交点为 (x,f(x))(x,f(x))。

若再严格递增,交点都在 y=xy=x 上;严格递减时未必如此。例 f(x)=1−xf(x)=1-x 自身就是反函数,两图像完全重合,但只有 (1/2,1/2)(1/2,1/2) 在 y=xy=x 上。

若 f:A→Bf:A\to B 且 A,BA,B 不同,必须限制横坐标位于 A∩BA\cap B,并检查 f(x)f(x) 能再输入 ff;不能省略定义域后直接套迭代等价式。

二周期与不动点之间还需要区间条件

设 ff 在包含 u,vu,v 的闭区间上连续,u<vu<v,且 f(u)=v,f(v)=uf(u)=v,f(v)=u。令 g(x)=f(x)−xg(x)=f(x)-x,则 g(u)=v−u>0,g(v)=u−v<0g(u)=v-u>0,g(v)=u-v<0。由零点存在性定理,(u,v)(u,v) 内存在 cc 满足 f(c)=cf(c)=c。

不能将条件缩成“在自身定义域上连续”。例如 f(x)=−1/xf(x)=-1/x 在 R∖{0}\mathbb R\setminus\{0\} 上连续,且 f(f(x))=xf(f(x))=x,但 f(x)=xf(x)=x 无实根。问题在于连接 −1-1 与 11 的完整区间不在定义域内,不能在该区间应用零点定理。

“二阶不动点”指两次迭代回到初始输入,可能已经是一次不动点;若要称为最小周期为二的点,还需 f(x)≠xf(x)\ne x。

严格递增映射没有非平凡二周期:反函数交点的限制

设 ff 在集合 I⊆RI\subseteq\mathbb R 上严格递增,且 x,f(x)∈Ix,f(x)\in I。若 f(f(x))=xf(f(x))=x,则必有 f(x)=xf(x)=x:若 f(x)>xf(x)>x,递增给出 f(f(x))>f(x)>xf(f(x))>f(x)>x;若 f(x)<xf(x)<x,同样得到 f(f(x))<f(x)<xf(f(x))<f(x)<x,均矛盾。严格递减时不成立,例如 f(x)=−xf(x)=-x。

若 ff 可逆,f(x)=f−1(x)f(x)=f^{-1}(x) 在两边均有定义时等价于 f(f(x))=xf(f(x))=x。要进一步化成不动点方程,仍须核对本次轨道上的递增性。

例如

f(x)=4x+13x+24,D=(−∞,−2/3)∪[−1/4,+∞).f(x)=\sqrt[4]{\frac{4x+1}{3x+2}},\qquad D=(-\infty,-2/3)\cup[-1/4,+\infty).

分式在两个分支分别递增;左分支值域 (4/3,+∞)(4/3,+\infty),右分支值域 [0,4/3)[0,4/3),所以 ff 在整个 DD 上单射而不在整个 DD 上递增。若 f(x)=f−1(x)f(x)=f^{-1}(x),由反函数的定义域是 f(D)f(D) 知 x≥0x\ge0,且 f(x)≥0f(x)\ge0。在 [0,+∞)[0,+\infty) 上 ff 严格递增,上述二周期论证适用,故只需求 f(x)=xf(x)=x。

3x5+2x4−4x−1=(x−1)(3x4+5x3+5x2+5x+1)=0.3x^5+2x^4-4x-1 =(x-1)(3x^4+5x^3+5x^2+5x+1)=0.

x≥0x\ge0 时第二因子为正,所以唯一解 x=1x=1。代回 f(1)=1f(1)=1,也验证了反函数一边有意义。

不动点与二次返回点:一个完整参数判定

不动点是满足 f(x)=xf(x)=x 的输入 xx;图像对应交点 (x,x)(x,x)。满足 f(f(x))=xf(f(x))=x 的点包括不动点及最小周期为 22 的点。部分讲义称这些点为“稳定点”,本手册使用“二次返回点”,避免与其他稳定性概念混淆。设两者的集合分别为 A,BA,B,只要迭代有定义,A⊆BA\subseteq B,因为 f(f(x))=f(x)=xf(f(x))=f(x)=x。

以 f(x)=ax2−1f(x)=ax^2-1、定义域 R\mathbb R 为例,求 A=B≠∅A=B\ne\varnothing 的参数。a=0a=0 时恒为 −1-1,两集合都为 {−1}\{-1\}。

a≠0a\ne0 时,不动点满足 ax2−x−1=0ax^2-x-1=0,实根存在当且仅当 a≥−1/4a\ge-1/4。二次迭代可分解为

f(f(x))−x=(ax2−x−1)(a2x2+ax+1−a).f(f(x))-x=(ax^2-x-1)(a^2x^2+ax+1-a).

后一二次式的判别式为 a2(4a−3)a^2(4a-3)。当 a<3/4a<3/4,它没有实根,不新增返回点。当 a=3/4a=3/4,唯一根 x=−2/3x=-2/3 也是不动点。

当 a>3/4a>3/4,后一式有两个实根,并且都不是不动点:若有公共根,用 ax2=x+1ax^2=x+1 代入后一式得到 2ax+1=02ax+1=0,再代回不动点方程只能推出 a=3/4a=3/4,矛盾。因此这两个根构成真正的二周期,A≠BA\ne B。

综上,所求参数为 [−1/4,3/4][-1/4,3/4]。这也展示了检查迭代新增根时,不能只看第二因子“有没有根”,还要看其根是否已经属于第一因子。

返回初始输入与附近迭代的行为不同

有些讲义把 f(f(x))=xf(f(x))=x 的解称为“稳定点”。本手册统一称其为二次迭代的不动点:其中既包括 f(x)=xf(x)=x 的不动点,也包括恰好经过两步返回的二周期点。

“稳定”涉及附近初值在反复迭代后怎样变化,不由是否返回初始输入决定。例如 f(x)=2xf(x)=2x 的 00 满足 f(f(0))=0f(f(0))=0,但从非零初值 ε\varepsilon 出发,第 nn 次值为 2nε2^n\varepsilon,离 00 的距离会不断增大。g(x)=x/2g(x)=x/2 同样有不动点 00,附近初值却不断靠近它。

高中题中应直接写出需要的等式和定义,不用含义未说明的“稳定”替代周期或不动点。本篇不建立一般动力系统的稳定性理论。

不动点附近的收缩与排斥

设 ff 在不动点 α\alpha 的某个开邻域内连续可微,f(α)=αf(\alpha)=\alpha。考察递推 an+1=f(an)a_{n+1}=f(a_n)。

用蛛网图观察递推

从横轴输入 a1a_1 出发,先竖直到曲线上的 (a1,f(a1))=(a1,a2)(a_1,f(a_1))=(a_1,a_2),再水平到直线 y=xy=x 上的 (a2,a2)(a_2,a_2);重复竖直到曲线、水平到对角线,就依次记录各项。曲线与对角线的交点对应不动点。图形能帮助发现单调、交替或周期的可能性,但有限条线段不能证明无限迭代的收敛。

∣f′(α)∣<1|f'(\alpha)|<1:足够近的初值收敛

选取 qq 使 ∣f′(α)∣<q<1|f'(\alpha)|<q<1。由 f′f' 连续,存在 δ>0\delta>0,使 ∣x−α∣<δ|x-\alpha|<\delta 时 ∣f′(x)∣≤q|f'(x)|\le q。对这样的 xx,中值定理给

∣f(x)−α∣=∣f(x)−f(α)∣≤q∣x−α∣<δ.|f(x)-\alpha|=|f(x)-f(\alpha)|\le q|x-\alpha|<\delta.

所以这个邻域被映回自身。若 ∣a1−α∣<δ|a_1-\alpha|<\delta,归纳可知所有项都有定义且

∣an−α∣≤qn−1∣a1−α∣⟶0.|a_n-\alpha|\le q^{n-1}|a_1-\alpha|\longrightarrow0.

这同时给出了收敛证明和误差估计。例如 f(x)=(x+2)/3f(x)=(x+2)/3 的不动点为 11,误差每步恰好乘 1/31/3。

更一般地,只要在一个映回自身的区间 II 上直接证明

∣f(x)−α∣≤q∣x−α∣,x∈I,0≤q<1,|f(x)-\alpha|\le q|x-\alpha|,\qquad x\in I,\quad 0\le q<1,

同样可对全部 a1∈Ia_1\in I 得到上述结论,此时不需要可导。

∣f′(α)∣>1|f'(\alpha)|>1:不能无限逼近而始终不达到

选取 pp 使 1<p<∣f′(α)∣1<p<|f'(\alpha)|。在充分小的邻域内,由连续性及中值定理有

∣f(x)−α∣≥p∣x−α∣.|f(x)-\alpha|\ge p|x-\alpha|.

若某条始终有定义的轨道收敛于 α\alpha,则充分靠后的项全在这个邻域内。假如其中一项误差非零,之后误差至少连续乘以 p>1p>1,必超过邻域半径,矛盾。因此收敛于 α\alpha 的轨道必须在某一步恰好达到 α\alpha,随后保持不变。

这不能推出所有其他轨道都“趋于无穷”:它们也可能进入周期或趋于别的不动点。结论只排除了收敛到当前这个 α\alpha。

临界情形必须另判

当 ∣f′(α)∣=1|f'(\alpha)|=1 时,上面两项判据都不能使用。对 α=0\alpha=0,f(x)=xf(x)=x 保持每个初值;f(x)=x−x3f(x)=x-x^3 在 0<a1<10<a_1<1 时产生正的递减数列,其极限由 L=L−L3L=L-L^3 确定为零;f(x)=x+x3f(x)=x+x^3 从正初值出发严格递增,不会收敛于零。三者在零处的导数都是 11,行为却不同。

有限次迭代中的线性组合

若 f(x+1)=f(x)−f(x−1)f(x+1)=f(x)-f(x-1) 对所有实数成立,固定任意起点并记 u=f(x),v=f(x+1)u=f(x),v=f(x+1)。依次得到

f(x+2)=v−u, f(x+3)=−u, f(x+4)=−v, f(x+5)=u−v, f(x+6)=u.f(x+2)=v-u,\ f(x+3)=-u,\ f(x+4)=-v,\ f(x+5)=u-v,\ f(x+6)=u.

因此 66 是周期。这里只证明一个周期,不声称最小正周期必为 66。零函数就是反例。

嵌套递推:先展开过渡区,再作强归纳

嵌套递推必须检查内层和外层自变量落在哪一段,不能只把外层下标当作一次平移。

例一。 在正整数上定义

f(n)={n+3,n≤1005,f(f(n−7)),n>1005.f(n)=\begin{cases}n+3,&n\le1005,\\ f(f(n-7)),&n>1005.\end{cases}

先算过渡区。f(1002),…,f(1005)f(1002),\ldots,f(1005) 依次为 1005,1006,1007,10081005,1006,1007,1008。当 1006≤n≤10121006\le n\le1012 时,内层 n−7≤1005n-7\le1005,所以 f(n)=f(n−4)f(n)=f(n-4)。逐项利用已经算出的值,得到同样的四项循环。下面证明

f(n)=1005+((n−1002) mod 4)(n≥1002),f(n)=1005+((n-1002)\bmod4)\qquad(n\ge1002),

其中余数取 0,1,2,30,1,2,3。基例已验至 10121012。设 n≥1013n\ge1013,假定小于 nn 的相关值成立,记 r=(n−1002) mod 4r=(n-1002)\bmod4。内层 f(n−7)=1005+((r+1) mod 4)f(n-7)=1005+((r+1)\bmod4)。当 r=0,1,2,3r=0,1,2,3 时,内层依次为 1006,1007,1008,10051006,1007,1008,1005;把这四个数代入已经算出的 ff,外层依次为 1005,1006,1007,10081005,1006,1007,1008,恰合所求。这同时说明递推实际调用的值已有定义。于是 f(2018)=1005f(2018)=1005。

例二。 在整数上定义

g(n)={n−3,n≥1000,g(g(n+5)),n<1000.g(n)=\begin{cases}n-3,&n\ge1000,\\g(g(n+5)),&n<1000.\end{cases}

依次计算 g(1001)=998,g(1000)=997g(1001)=998,g(1000)=997,再向下得到

g(999)=998,g(998)=997,g(997)=998,g(996)=997,g(995)=998.g(999)=998,\quad g(998)=997,\quad g(997)=998,\quad g(996)=997,\quad g(995)=998.

例如 g(997)=g(g(1002))=g(999)=998g(997)=g(g(1002))=g(999)=998,不能把 g(999)g(999) 再误用第一段。对 n≤994n\le994 作向下的强归纳:n+5>nn+5>n,内层若 nn 为偶数则为 998998,若 nn 为奇数则为 997997;又 g(998)=997,g(997)=998g(998)=997,g(997)=998。因此对所有 n≤1001n\le1001,偶数位置的值为 997997,奇数位置为 998998,特别 g(100)=997g(100)=997。

归纳的方向由递推调用决定:第一例从小到大,第二例从大到小。有限次试算只能提示循环,不能代替覆盖所有后续自变量的归纳。

关联阅读

主题目录 · 全站目录