
【计】 contraction mapping
shrink; contract; draw back; pinch; constriction; constringency; shrinkage
【化】 shrinkage
【医】 contract; contraction; systole; Z.; zuckung
【经】 contraction
【计】 map
收缩映象(Contraction Mapping)是泛函分析中的核心概念,指在度量空间内满足特定“压缩条件”的映射函数。其汉英术语对照为:“收缩”对应“contraction”,“映象”对应“mapping”。该概念的严格数学定义为:
若存在常数 ( 0 leq k < 1 ),使得对度量空间 ((X,d)) 中任意两点 ( x,y ),均有: $$ d(f(x),f(y)) leq k cdot d(x,y) $$ 则称映射 ( f:X to X ) 为收缩映象(来源:SpringerLink数学百科)。
核心特性包含:
在工程领域,该理论为控制系统稳定性分析(来源:IEEE Xplore数据库)和神经网络参数优化提供数学支撑。例如在深度学习模型中,激活函数的设计需满足Lipschitz连续性条件,这与收缩映象的压缩系数判定具有内在关联性(来源:MIT OpenCourseWare讲义)。
“收缩映象”这一术语在常规汉语词典中较少直接涉及,但根据数学领域的专业定义,“收缩映射”(Contraction Mapping)是一个重要概念,属于泛函分析中的内容。以下是综合搜索结果和相关知识的解释:
收缩映射指在度量空间 ((X, d)) 中,存在一个常数 (0 leq k < 1),使得对于任意两点 (x, y in X),满足: $$ d(f(x), f(y)) leq k cdot d(x, y) $$ 这意味着该映射会将两点间的距离缩短至少 (k) 倍。
普通语境中的“收缩”指物体体积或范围减小(如金属冷缩、经济紧缩等),而数学中的“收缩映射”是对这一概念的抽象化,强调距离的压缩性。
用户提供的搜索结果未直接涉及数学术语,建议参考《泛函分析》或数学词典获取更专业的定义。如需具体例子或公式推导,可进一步说明需求。
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