1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Về sự tồn tại toán tử picard trong một số lớp không gian metric suy rộng

105 1 0
Tài liệu đã được kiểm tra trùng lặp

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 105
Dung lượng 1,98 MB

Cấu trúc

  • Chữỡng 1. ToĂn tò Picard y‚u trong khổng gian metric ƒy ı (0)
    • 1.1. ToĂn tò Picard y‚u ỡn trà . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 1.2. ToĂn tò Picard y‚u a trà . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 1.3. K‚t lu“n ch÷ìng 1 (26)
      • 2.1.3. ToĂn tò Picard cho Ănh x⁄ ki”u Kannan-Suzuki (56)
    • 2.2. ToĂn tò Picard y‚u cho Ănh x⁄ Kannan-Suzuki a trà (65)
    • 3.2. Khổng gian b-TVS metric nõn m⁄nh (76)
    • 3.3. ToĂn tò Picard trong khổng gian b-TVS metric nõn m⁄nh (81)
    • 3.4. BŒ sungı cıa khổng gian b-TVS metric nõn m⁄nh (86)
    • 3.5. K‚t lu“n ch÷ìng 3 (95)

Nội dung

ToĂn tò Picard y‚u trong khổng gian metric ƒy ı

ToĂn tò Picard y‚u ỡn trà 16 1.2 ToĂn tò Picard y‚u a trà 23 1.3 K‚t lu“n ch÷ìng 1

Trong mửc n y, chúng tổi thi‚t l“p mºt sŁ i•u kiằn ı ” Ănh x⁄ l toĂn tò Picard y‚u ỡn trà trong khổng gian metric ƒy ı Ngo i ra, mºt sŁ v‰ dử sŁ ” minh hồa cho k‚t quÊ lỵ thuy‚t cụng ữổc thi‚t l“p. ành lþ 1.1.1 Cho (X; ) l mºt Ănh x⁄ GiÊ sò tỗn t⁄i sŁ khổng gian metric ƒy ı v T : X ! X l > 0 sao cho

2 X l hai i”m b§t ºng kh¡c nhau cıa T th…

(a; b) >3 : Chứng minh (1) LĐy a 0 2 X tũy ỵ, ta xƠy dỹng dÂy fa n g bði cổng thức a n+1 = T a n vợi mồi n > 0: °t n = (a n ; a n+1 ) vợi mồi n > 0 Tł

1(an; T an) = 1(an; an+1) 6 (an; an+1); n = 0; 1; ::::

2 2 nản theo giÊ thi‚t, ta cõ n+1

Khi õ 0 6 c n < 1 v n+1 6 c n n vợi mồi n > 0 i•u õ chứng tọ n6 c n 1 :::c 1 c 0 0 ; n = 1; 2; ::::

Do h m sŁ f(t) = t l tông trản [0; +1) nản c n 6 c n 1 vợi mồi n > 1. t+

M°t khĂc, vợi mồi m > n, ta cõ

(an; am) 6 (an; an+1) + (an+1; an+2) + ::: + (am 1; am)

V… lim 1 1 c 0c 0 n 0 = 0 nản n!1 lim (a n ; a m ) = 0: n;m!1 i•u õ chứng tọ fa n g l mºt dÂy Cauchy trong X Do t‰nh ƒy ı cıa

X nản fa n g hºi tử v• mºt i”m a 2 X: Ti‚p theo, ta ch¿ ra r‹ng vợi mỉi n > 0, ho°c l

B‹ng phÊn chứng, ta giÊ sò r‹ng tỗn t⁄i n > 0 sao cho

Theo bĐt flng thức tam giĂc, ta cõ n= (a n ; T a n ) 6 (a n ; a) + (T a n ; a)

2 2 i•u n y khổng xÊy ra Do õ, tł (1.1.1) suy ra vợi mỉi n > 0; ho°c l

Khi õ, ho°c l (1.1.2) úng vợi vổ h⁄n sŁ tỹ nhiản n ho°c (1.1.3) úng vợi vổ h⁄n sŁ tỹ nhiản n: GiÊ sò (1.1.2) úng vợi vổ h⁄n sŁ tỹ nhiản n; ta cõ th” chồn trong t“p vổ h⁄n õ dÂy fn k g ỡn iằu tông ng°t Tł õ suy ra dÂy fa n k g l d¢y con cıa d¢y fa n g v

Cho k ! 1 ta thu ữổc lim a n k +1 = T a M°t khĂc, do fa n k +1g hºi tử k!1

‚n a nản T a = a V“y a l i”m bĐt ºng cıa Ănh x⁄ T: N‚u (1.1.3) úng vợi vổ h⁄n sŁ tỹ nhiản n; chứng minh mºt cĂch ho n to n tữỡng tỹ nhữ trản ta suy ra a l i”m bĐt ºng cıa Ănh x⁄ T V“y T l toĂn tò Picard y‚u.

(2) GiÊ sò a; b l hai i”m bĐt ºng cıa T v a 6= b V…

0 = 2 (a; T a) < (a; b) nản theo giÊ thi‚t, ta cõ

(a; b) > 3 :ành lỵ ữổc chứng minh.

V‰ dử 1.1.2 Cho X l t“p hổp cõ ‰t nhĐt 2 phƒn tò H m (a; b) ữổc ành nghắa bði

3 6 Khi õ (X; ) l khổng gian metric ƒy ı.

X†t Ănh x⁄ T : X ! X ữổc xĂc ành bði T a = a vợi mồi a 2 X Vợi a; b 2 X; a 6= b, ta câ

Do õ ành lỵ 6 khổng Ăp dửng ữổc.

M°t khĂc, vợi mồi a; b 2 X; a 6= b; ta cõ

3 : i•u õ chứng tọ Ănh x⁄ T thọa mÂn cĂc i•u kiằn cıa ành lỵ 1.1.1 vợi

= 1 Hỡn nœa, T l toĂn tò Picard y‚u v n‚u a; b l hai i”m bĐt ºng khĂc nhau cıa T th…

V‰ dử 1.1.3 GiÊ sò X = f0; 1; 2g: X†t metric d : XX ! [0; +1) xĂc ành bði

Khi õ (X; ) l khổng gian metric ƒy ı.

X†t Ănh x⁄ T : X ! X bði T 0 = 0; T 1 = 1 v T 2 = 1 Vợi = 1, ta câ

2 (2;T2) + (0;T0) + 1 10 B‹ng ki”m tra trỹc ti‚p, ta thĐy T thọa mÂn cĂc i•u kiằn cıa ành lỵ 1.1.1.

D„ thĐy T l toĂn tò Picard y‚u vợi t“p i”m bĐt ºng l f0; 1g v

Hằ quÊ 1.1.4 Cho (X; ) l khổng gian metric ƒy ı v T l Ănh x⁄ tł

X v o ch‰nh nõ GiÊ sò tỗn t⁄i sŁ > 0 sao cho T thọa mÂn giÊ thi‚t cıa ành lỵ 1.1.1 Khi õ T cõ i”m bĐt ºng duy nhĐt n‚u M(a; b; ) < 1 vợi mồi a; b 2 X.

Chứng minh Theo ành lỵ 1.1.1, T câ i”m b§t ºng N‚u a v b l hai i”m b§t ºng cıa T th…

Theo gi£ thi‚t, ta câ

Do 0 6 M(a; b; ) < 1 nản (a; b) = 0: i•u õ chứng tọ a = b Hằ quÊ ữổc chứng minh.

V‰ dử 1.1.5 GiÊ sò X = f0; 1; 2g v : X X ! R xĂc ành bði

(1; 2) = (2; 1) = 2: Khi õ (X; ) l khổng gian metric ƒy ı.

‰nh toĂn trỹc ti‚p ta cõ M(a; b; ) < 1 vợi mồi a; b 2 X Hỡn nœa, v… (T a; T b) = 0 vợi mồi a; b 2 X nản

V… v“y T thọa mÂn cĂc i•u kiằn cıa Hằ quÊ 1.1.4 vợi = 2 D„ thĐy, T cõ i”m b§t ºng duy nh§t a = 0: ành lỵ 1.1.6 Cho (X; ) l khổng gian metric ƒy ı v T : X ! X l mºt Ănh x⁄ GiÊ sò tỗn t⁄i > 0 thọa mÂn

2 X l hai i”m b§t ºng kh¡c nhau cıa T th…

Chứng minh LĐy a 0 2 X tũy ỵ, ta xƠy dỹng dÂy fa n g bði cổng thức a n+1 = T a n vợi mồi n > 0: °t n = (a n ; a n+1 ) vợi mồi n > 0 Do

2 2 nản theo giÊ thi‚t, ta cõ n +1 = (T an; T an+1) 6 N(an; an+1; ) (an; an+1)

3 n + 2 n+1 + Khi õ 0 6 c n < 1 v n+1 6 c n n vợi mồi n > 0 i•u n y chứng tọ n 6 c n 0

Chứng minh ho n to n tữỡng tỹ nhữ chứng minh ành lỵ 1.1.1, ta cõ k‚t lu“n cıa ành lþ.

1.2 ToĂn tò Picard y‚u a trà ành nghắa 1.2.1 Cho hai t“p hổp bĐt ký A; B v 2 B l hồ tĐt cÊ cĂc t“p con cıa B Mºt Ănh x⁄ T i tł t“p hổp A v o t“p hổp 2 B ữổc gồi l Ănh x⁄ a trà tł A v o B; k‰ hiằu l T : A ! 2 B : ành nghắa 1.2.2 Cho Ănh x⁄ a trà T : X ! 2 X i”m a 0 2 X ữổc gồi l i”m b§t ºng cıa ¡nh x⁄ T n‚u a 0 2 T a 0 :Ti‚p theo, chúng tổi chứng minh mºt bŒ • cƒn thi‚t ” chứng minh cho k‚t qu£ ch‰nh.

BŒ • 1.2.3 Cho (X; ) l khổng gian metric v A; B 2 CB(X) Khi õ n‚u H(A; B) > 0 th… vợi mỉi q > 1 v a 2 A, tỗn t⁄i b 2 B sao cho

Chứng minh Sò dửng °c trững cıa infimum, vợi " = (q 1)H(A; B), tỗn t⁄i b 2 B sao cho

Do ành nghắa cıa H(A; B) nản d(a; B) 6 H(A; B):

Tł õ suy ra (a; b) < q H(A; B): BŒ • ữổc chứng minh. ành lỵ 1.2.4 Cho (X; ) l khổng gian metric ƒy ı v Ănh x⁄ a trà

T : X ! CB(X): GiÊ sò tỗn t⁄i > 0 thọa mÂn

Chứng minh (1) LĐy a 0 2 X tũy ỵ v chồn a 1 2 T a 0

Bữợc 1 N‚u H(T a 0 ; T a 1 ) = 0 th… T a 0 = T a 1 i•u õ chứng tọ a 1 l i”m bĐt ºng cıa T: N‚u H(T a 0 ; T a 1 ) > 0 th… theo BŒ • 1.2.3, vợi mỉi h 1 >

Bữợc 2 N‚u H(T a 1 ; T a 2 ) = 0 th… T a 1 = T a 2 i•u õ chứng tọ a 2 l i”m bĐt ºng cıa T: N‚u H(T a 1 ; T a 2 ) > 0, sò dửng mºt lƒn nœa BŒ • 1.2.3, vợi mỉi h 2 > 1, tỗn t⁄i a 3 2 T a 2 thọa mÂn

Bữợc n Ti‚p tửc quĂ tr…nh trản, n‚u H(T a n 1 ; T a n ) = 0 th… T a n 1 = T a n

Tł â suy ra, a n l i”m b§t ºng cıa T: N‚u H(T a n 1; T a n ) > 0, bði

BŒ • 1.2.3 vợi mỉi h n > 1, tỗn t⁄i a n+1 2 T a n thọa mÂn

QuĂ tr…nh trản cứ th‚ ti‚p di„n, n‚u t⁄i bữợc thứ k m H(T a k 1 ; T a k ) = 0 th… a k l i”m bĐt ºng cıa T v dÂy l°p fT n ag hºi tử v• a k N‚u khổng, ta s‡ thu ữổc dÂy fa n g v dÂy fh n g thọa mÂn a n 2 T a n 1 ; h n > 1 v

Do 1 2 d(a n 1 ; T a n 1 ) 6 (a n 1 ; a n ); n = 1; 2; ::: nản theo giÊ thi‚t, ta cõ H(T a n 1 ; T a n ) 6 P (a n 1 ; a n ; ) (a n 1 ; a n )

M°t khĂc, vợi mỉi phƒn tò b n 2 T (a n ), ta cõ d(a n 1 ; T a n ) + (a n 1 ; a n ) (a n 1 ; b n ) + (a n 1 ; a n )

Chứng minh tữỡng tỹ ành lỵ 1.1.1, tỗn t⁄i a 2 X sao cho lim an = a: n!1

Ti‚p theo ta chứng tọ r‹ng, vợi mỉi n > 0, ho°c l

B‹ng phÊn chứng, ta giÊ sò r‹ng tỗn t⁄i n > 0 sao cho

Khi õ, theo bĐt flng thức tam giĂc, ta cõ n= (a n ; a n+1 ) 6 (a n ; a) + (a n+1 ; a)

2 2 i•u n y khổng xÊy ra Nhữ v“y (1.2.3) úng vợi mồi n > 0: Tł (1.2.3) v giÊ thi‚t suy ra vợi mỉi n > 0; ho°c l

Khi õ, ho°c l (1.2.4) úng vợi vổ h⁄n sŁ tỹ nhiản n ho°c (1.2.5) úng vợi vổ h⁄n sŁ tỹ nhiản n: GiÊ sò (1.2.4) úng vợi vổ h⁄n sŁ tỹ nhiản n: Ta cõ th” chồn trong t“p vổ h⁄n õ dÂy fnkg ỡn iằu tông ng°t Tł õ suy ra dÂy fank g l d¢y con cıa d¢y fang v d(a; T a) = inf (a; b) 6 (a n k +1; a) + inf (a n k +1; b) b2T a b2T a

: (a n k ; a); 2 (a n k ; a n k +1 ) + (a; T a) + vợi mồi k 1 Cho k ! 1 ta thu ữổc d(a; T a) = 0 i•u n y k†o theo a 2 T a V“y a l i”m bĐt ºng cıa Ănh x⁄ T: N‚u (1.2.5) úng vợi vổ h⁄n sŁ tỹ nhiản n; chứng minh mºt cĂch ho n to n tữỡng tỹ nhữ trản ta suy ra a l i”m bĐt ºng cıa Ănh x⁄ T: V“y T l toĂn tò Picard y‚u a trà. hai i”m b§t ºng kh¡c nhau cıa T V…

0 = 2 d(a; T a) < (a; b) nản theo giÊ thi‚t, ta cõ

Tł õ suy ra (a; b) >3H(T a; T b): ành lỵ ữổc chứng minh.

V‰ dử 1.2.5 GiÊ sò X = f0; 1; 2g v : X X ! [0; +1) ữổc ành nghắa bði

Khi õ (X; ) l khổng gian metric ƒy ı.

X†t Ănh x⁄ T : X ! CB(X) ữổc xĂc ành bði T 0 = f0g; T 1 = f1g v T 2

B‹ng ki”m tra trỹc ti‚p, ta cõ 1 2 d(a; T a) (a; b) vợi mồi a; b 2 X: M°t khĂc,

Do õ H(T a; T b) 6 P (a; b; ) (a; b); vợi mồi a; b 2 X: V… th‚ T thọa mÂn tĐt cÊ cĂc i•u kiằn cıa ành lỵ 1.2.4 vợi = 2 Hi”n nhiản T l toĂn tò Picard y‚u a trà vợi t“p i”m bĐt ºng l f0; 1; 2g v hai n‚u a; b l i”m b§t ºng kh¡c nhau cıa T th…

Hằ quÊ 1.2.6 Cho (X; ) l khổng gian metric ƒy ı v Ănh x⁄ a trà

T : X ! CB(X) GiÊ sò tỗn t⁄i sŁ > 0 sao cho T thọa mÂn giÊ thi‚t

28(a; b) = cıa ành lỵ 1.2.4 Khi õ T cõ i”m bĐt ºng duy nhĐt n‚u P (a; b; ) < 1 vợi mồi a; b 2 X.

Chứng minh Theoành lỵ 1.2.4, T cõ i”m bĐt ºng a N‚u b cụng l i”m b§t ºng cıa T , th…

Theo gi£ thi‚t, ta câ

1 P (a; b; ) (a; b) 6 0: i•u õ chứng tọ (a; b) = 0: Do õ a = b V… v“y T cõ i”m bĐt ºng duy nh§t. ành lỵ 1.2.7 Cho (X; ) l khổng gian metric ƒy ı v Ănh x⁄ a trà

T : X ! CB(X) GiÊ sò tỗn t⁄i > 0 thọa mÂn

Chứng minh Chứng minh tữỡng tỹ nhữ chứng minh ành lỵ 1.2.4.

Chữỡng 1 cıa lu“n Ăn ⁄t ữổc cĂc k‚t quÊ sau:

Thi‚t l“p ành lỵ 1.1.1 v ành lỵ 1.1.6 l cĂc i•u kiằn ı ” Ănh x⁄ l toĂn tò Picard y‚u ỡn trà trong khổng gian metric ƒy ı.

Thi‚t l“p ành lỵ 1.2.4 v ành lỵ 1.2.7 l cĂc i•u kiằn ı ” Ănh x⁄ l toĂn tò Picard y‚u a trà trong khổng gian metric ƒy ı. ữa ra cĂc V‰ dử 1.1.2, V‰ dử 1.1.5 v V‰ dử 1.2.5 ” minh hồa cho cĂc k‚t quÊ tữỡng ứng.

ToĂn tò Picard v Picard y‚u trong khổng gian b metric m⁄nh

Trong chữỡng n y, chúng tổi thi‚t l“p mºt sŁ i•u kiằn ı ” Ănh x⁄ l toĂn tò Picard ỡn trà v toĂn tò Picard y‚u a trà trong lợp khổng gian b metric m⁄nh K‚t quÊ ch‰nh cıa chữỡng ữổc vi‚t dỹa trản b i bĂo [A1] v b i bĂo [A4] trong danh mửc cĂc cổng tr…nh liản quan ‚n lu“n Ăn.

2.1 ToĂn tò Picard ỡn trà

Trong mửc n y, chúng tổi mð rºng cĂc k‚t quÊ cıa J Gõcrnicki [16, 17] v cıa R Kannan [22] cho khổng gian b metric m⁄nh Trữợc tiản, chúng tổi nh›c l⁄i mºt sŁ khĂi niằm trong khổng gian b metric m⁄nh. ành nghắa 2.1.1 [24] Cho X l mºt t“p khĂc rỉng v sŁ thỹc K > 1.

H m D : X X ! [0; +1) ữổc gồi l b metric m⁄nh trản X n‚u:

Khi õ, bº ba (X; D; K) ữổc gồi l khổng gian b metric m⁄nh. ành nghắa 2.1.2 [24] Cho (X; D; K) l khổng gian b metric m⁄nh,

31 fa n g l mºt dÂy cĂc phƒn tò trong X v a 2 X Khi õ:

(i) DÂy fa n g ữổc gồi l hºi tử ‚n a n‚u n lim D(a n ; a) = 0: Ta k‰ hiằu !1 n lim

(ii) f a n g ữổc gồi l dÂy Cauchy trong X n‚u lim D(a ; a ) = 0: n;m!1 n m

(iii) Khổng gian b metric m⁄nh (X; D; K) ữổc gồi l khổng gian b metric m⁄nh ƒy ı n‚u mồi dÂy Cauchy trong X l hºi tử.

(iv) Khổng gian b metric m⁄nh (X; D; K) ữổc gồi l khổng gian b metric m⁄nh compact n‚u mồi dÂy trong X •u chứa mºt dÂy con hºi tử.

Mằnh • 2.1.3 [24] Cho b metric m⁄nh (X; D; K) fa n g l mºt dÂy cĂc phƒn tò trong khổng gian v giÊ sò

2.1.1 ToĂn tò Picard cho mºt sŁ lợp Ănh x⁄ ki”u KannanŁi vợi h m i•u khi”n

Ta k‰ hiằu cĂc lợp h m i•u khi”n sau Ơy:

Sò dửng lợp cĂc h m i•u khi”n trản chúng tổi thi‚t l“p i•u kiằn ı ” Ănh x⁄ l toĂn tò Picard. ành lỵ 2.1.4 Cho (X; D; K) l khổng gian b metric m⁄nh ƒy ı v Ănh x⁄ T tł X v o ch‰nh nõ GiÊ sò r‹ng tỗn t⁄i h m f 2 S sao cho vợi mỉi a; b 2 X v a 6= b; ta luổn cõ

Chứng minh Chồn a 0 2 X v ta ành nghắa dÂy fa n g trong X bði cổng thức a n+1 = T a n vợi mồi n > 0: N‚u cõ mºt sŁ tỹ nhiản n n o õ thọa mÂn a n+1 = a n th… a n l i”m bĐt ºng cıa T: Do õ, giÊ sò r‹ng a n+1 6= a n vợi mồi n > 0: Ta °t D n = D(a n ; a n+1 ) vợi mồi n > 0: Theo giÊ thi‚t, ta cõ

Tł õ suy ra D n+1 < D n vợi mồi n > 0: i•u õ chứng tọ fD n g l mºt dÂy giÊm cĂc sŁ thỹc khổng Ơm v bà ch°n dữợi Do õ, tỗn t⁄i sŁ thỹc

> 0 sao cho lim D n = : GiÊ sò > 0: Theo giÊ thi‚t, ta cõ n!1

D(a n+1 ; a n+2 ) 6 f(D(a n ; a n+1 )) D(a n ; a n+1 ) + D(a n+1 ; a n+2 ) ; vợi mồi n > 0: Tł õ suy ra

Cho n ! 1; ta thu ữổc n lim f(D n ) > 1 2: Bði f 2 S nản n lim D n = = 0:

Cho n; m ! 1 ta ữổc lim D(a ; a ) = 0: V“y a n g l mºt d¢y n;m!1 n+1 m+1 f

Cauchy trong X: Do t‰nh ƒy ı cıa X nản tỗn t⁄i a 2 X sao cho lim a n = a: Khi õ vợi n > 1, ta cõ n!1

1 vợi mồi n > 1 Cho n ! 1 ta ữổc T a = a:

GiÊ sò b cụng l i”m bĐt ºng cıa T Theo giÊ thi‚t, ta cõ

V… v“y D(a; b) = 0 hay a = b V“y T câ i”m b§t ºng duy nh§t a

Do õ, T l toĂn tò Picard ành lỵ ữổc chứng minh.

V‰ dử 2.1.5 LĐy X = f0; 1; 2g v D : X X ! [0; +1) xĂc ành bði

X†t Ănh x⁄ T : X ! X ữổc ành nghắa bði T 0 = 0; T 1 = 0; T 2 = 1, h m f 2 S ữổc cho bði f(t) = 1 2e 6 t ; t > 0 v f(0) 2 [0; 1 2) Khi õ

(X; D; K = 2) l khổng gian b metric m⁄nh ƒy ı những khổng l khổng gian metric v…

Do õ, ành lỵ 4 khổng Ăp dửng ữổc M°t khĂc, ta cõ

Do õ, Ănh x⁄ T thọa mÂn tĐt cÊ cĂc i•u kiằn cıa ành lỵ 2.1.4 D„ thĐy T l toĂn tò Picard. ành lỵ 2.1.6 Cho (X; D; K) l khổng gian b metric m⁄nh ƒy ı v Ănh x⁄ T tł X v o ch‰nh nõ GiÊ sò r‹ng tỗn t⁄i h m ’ 2 H sao cho vợi mỉi a; b 2 X v a 6= b; ta luổn cõ

Chứng minh LĐy a 0 2 X v ta ành nghắa dÂy fa n g trong X bði cổng thức a n+1 = T a n vợi mồi n > 0: N‚u tỗn t⁄i sŁ tỹ nhiản n sao cho a n+1 = a n th… a n l i”m bĐt ºng cıa T: Do õ, ta giÊ sò r‹ng a n+1 6= a n vợi mồi n > 0: °t

D n = D(a n ; a n+1 ) vợi mồi n > 0: Theo giÊ thi‚t, ta cõ

6 ’(D(an; an+1)) D(an; T an) + D(an+1; T an+1) + D(an; an+1)

Tł õ suy ra D n+1 < D n vợi mồi n > 0: V… v“y fD n g l mºt dÂy giÊm cĂc sŁ thỹc khổng Ơm v bà ch°n dữợi Do õ tỗn t⁄i sŁ thỹc > 0 sao cho lim D n = : n!1

GiÊ sò r‹ng > 0: Bði giÊ thi‚t, ta cõ

Cho n ! 1 ta thu ữổc lim ’(D n ) > 1 : Bði ’ 2 H nản = 0: V… v“y n!1 3 lim D n = 0: M°t khĂc, vợi m 6= n, ta cõ n!1

< 3 D(a n ; a n+1 ) + D(a m ; a m+1 ) + KD(a n ; a n+1 ) +D(an+1; am+1) + KD(am; am+1) :

Cauchy trong X: Do t‰nhƒy ı cıa X nản ta cõ õ,

GiÊ sò b cụng l i”m bĐt ºng cıa T Theo giÊ thi‚t, ta cõ

Tł â suy ra D(a; b) = 0 hay a = b V“y T câ i”m b§t ºng duy nh§t. V“y, T l toĂn tò Picard ành lỵ ữổc chứng minh.

V‰ dử 2.1.7 X†t khổng gian b metric m⁄nh ƒy ı (X; D; K) v Ănh x⁄ T trong V‰ dử 2.1.5 Hi”n nhiản, ành lỵ 5 khổng Ăp dửng ữổc. t

Nhữ v“y, Ănh x⁄ T thọa mÂn tĐt cÊ cĂc i•u kiằn cıa ành lỵ 2.1.6 Hi”n nhiản, T l toĂn tò Picard.

2.1.2 ToĂn tò Picard cho Ănh x⁄ Kannan-Suzuki ành lỵ 2.1.8 Cho (X; D; K) l khổng gian b metric m⁄nh ƒy ı v T l Ănh x⁄ Kannan-Suzuki Khi õ, T l toĂn tò Picard.

Chứng minh LĐy a 0 2 X; ta xƠy dỹng dÂy l°p fa n g trong X bði cổng thức a n+1 = T a n vợi mồi n > 0: °t D n = D(a n ; a n+1 ) vợi mồi n > 0: Tł

K + 1 K + 1 vợi mồi n > 0; nản theo giÊ thi‚t ta cõ

Dn+1 = D(an+1; an+2) = D(T an; T an+1)

Tł â suy ra = s Dn + Dn+1 ; n = 0; 1; ::::

Theo Mằnh • 2.1.3, fa n g l mºt dÂy Cauchy trong X: V… X l khổng gian b metric m⁄nh ƒy ı nản tỗn t⁄i a 2 X sao cho lim an = a: n!1

Ti‚p theo, ta s‡ ch¿ ra r‹ng vợi mồi n > 0, ho°c l

K + 1 Th“t v“y, b‹ng phÊn chứng, ta giÊ sò r‹ng tỗn t⁄i n > 0 sao cho

D(a n ; a) < K + 1 D(a n ; T a n ) v D(T a n ; a) < K + 1 D(T a n ; T a n+1 ): Khi õ, theo bĐt flng thức tam giĂc, ta cõ

K + 1 K + 1 i•u n y khổng xÊy ra Tł õ v tł giÊ thi‚t ta cõ, ho°c l

D(a n+2 ; T a) 6 s D(a n+1 ; T a n+1 ) + D(a; T a) ; (2.1.4) vợi mồi n > 0 Khi õ, ho°c l (2.1.3) úng vợi vổ h⁄n sŁ tỹ nhiản n ho°c (2.1.4) úng vợi vổ h⁄n sŁ tỹ nhiản n GiÊ sò (2.1.3) úng vợi vổ h⁄n sŁ tỹ nhiản n, ta cõ th” chồn trong t“p vổ h⁄n õ dÂy sŁ tỹ nhiản fn k g ỡn iằu tông ng°t Suy ra, dÂy fa n k g l mºt dÂy con cıa dÂy fa n g v vợi mỉi k > 1 ta câ

BĐt flng thức n y tữỡng ữỡng vợi s D(a n k +1; T a) 6 1 s D (a n k ; a) + 2KD(an k +1; a) vợi k > 1: (2.1.5) Cho k ! 1 trong bĐt flng thức (2.1.5) ta thu ữổc D(a; T a) = 0: i•u õ k†o theo T a = a: V“y a l mºt i”m bĐt ºng cıa T: N‚u (2.1.4) úng vợi vổ h⁄n sŁ tỹ nhiản n th… chứng minh mºt cĂch ho n to n tữỡng tỹ nhữ trản ta suy ra a l mºt i”m bĐt ºng cıa Ănh x⁄ T: mºt i”m b§t ºng cıa T

0 = K + 1 D(a; T a) < D(a; b) nản theo giÊ thi‚t, ta cõ

Tł õ suy ra D(a; b) = 0 hay a = b i•u n y mƠu thuÔn vợi a 6= b Do õ, T cõ i”m bĐt ºng duy nhĐt a 2 X V“y T l toĂn tò Picard ành lỵ ữổc chứng minh.

Hằ quÊ 2.1.9 Cho (X; ) l khổng gian metric ƒy ı v T : X ! X l mºt Ănh x⁄ GiÊ sò tỗn t⁄i s 2 [0; 1 2 ) thọa mÂn

(T a; T b) 6 s (a; T a) + (b; T b) ; vợi mồi a; b 2 X sao cho 1 2 (a; T a) 6 (a; b) Khi õ, T l toĂn tò Picard.

Trản C [0;1] khổng gian cĂc h m liản tửc thuºc [0; 1]; ta trang bà metric : C [0;1] C [0;1] ! [0; +1) ữổc ành nghắa bði

Khi õ C [0;1] l khổng gian metric ƒy ı Ta °t

X := fa 2 C [0;1] : ja(t) a 0 j 6 k vợi mồi t 2 [0; 1]g; ð Ơy k 2 (0; 1 3 ) v a 0 l sŁ thỹc cho trữợc Tł X l khổng gian con õng cıa

ToĂn tò Picard y‚u cho Ănh x⁄ Kannan-Suzuki a trà

Cho (X; D; K) l khổng gian b metric m⁄nh K‰ hiằu CB(X) l t“p hổp tĐt cÊ cĂc t“p con khĂc rỉng, õng v bà ch°n cıa X H m H xĂc ành bði

H(A; B) := maxfsup d(a; A); sup d(a; B)g; a2B a2A trong õ A; B 2 CB(X) v d(a; A) := inf b2A D(a; b) ữổc gồi l metric Hausdorff trản CB(X) cÊm sinh bði D:

Chứng minh tữỡng tỹ nhữ chứng minh BŒ • 1.2.3, ta thu ữổc.

BŒ • 2.2.1 GiÊ sò r‹ng (X; D; K) l khổng gian b metric m⁄nh v A; B 2 CB(X): N‚u H(A; B) > 0 th… vợi mỉi h > 1 v a 2 A tỗn t⁄i b 2 B sao cho

D(a; b) < h H(A; B): ành lỵ 2.2.2 Cho (X; D; K) l khổng gian b metric m⁄nh ƒy ı v

T : X ! CB(X) l Ănh x⁄ Kannan-Suzuki a trà Khi õ T l toĂn tò Picard y‚u a trà.

Chứng minh LĐy a 0 2 X v ta chồn a 1 2 T a 0

Bữợc 1 N‚u H(T a 0 ; T a 1 ) = 0 th… T a 0 = T a 1 i•u õ chứng tọ a 1 l i”m bĐt ºng T N‚u H(T a 0 ; T a 1 ) > 0 th… theo BŒ • 2.2.1, vợi mỉi h 1 > 1, tỗn t⁄i a 2 2 T a 1 thọa mÂn

Bữợc 2 N‚u H(T a 1 ; T a 2 ) = 0 th… T a 1 = T a 2 Chứng tọ a 2 l i”m bĐt ºng cıa T N‚u H(T a 1 ; T a 2 ) > 0; sò dửng mºt lƒn nœa BŒ • 2.2.1, vợi mỉi h 2 > 1, tỗn t⁄i a 3 2 T a 2 thọa mÂn

Bữợc n Cứ ti‚p tửc quĂ tr…nh trản, n‚u H(T a n 1 ; T a n ) = 0 th… ta cõ T a n 1 = T a n ; suy ra a n l i”m b§t ºng cıa T N‚u H(T a n 1 ; T a n ) > 0; theo

BŒ • 2.2.1 vợi mỉi h n > 1, tỗn t⁄i a n+1 2 T a n thọa mÂn

D(an; an+1) < hnH(T an 1; T an):

QuĂ tr…nh trản cứ th‚ ti‚p di„n, n‚u t⁄i bữợc thứ k m H(T a k 1 ; T a k ) = 0 th… a k l mºt i”m bĐt ºng v dÂy l°p fT n ag hºi tử v• a k : N‚u khổng, ta thu ữổc hai dÂy fa n g v fh n g n>1 thọa mÂn a n 2 T a n 1 ; h n > 1 v

K + 1 K + 1 vợi mồi n > 1; nản theo giÊ thi‚t ta cõ

Ta cõ th” chồn h n = k s ữổc > 1 vợi s 2 (0; k) v 0 < k < 2 1 Khi õ, ta thu

Theo Mằnh • 2.1.3, fa n g l mºt dÂy Cauchy trong X Bði X ƒy ı nản tỗn t⁄i a 2 X thọa mÂn lim an = a: Ti‚p theo, ta ch¿ ra r‹ng vợi mồi n!1 n > 0, ho°c l

(2.2.3) B‹ng phÊn chứng, giÊ sò r‹ng tỗn t⁄i sŁ tỹ nhiản n > 0; sao cho

Khi õ, theo bĐt flng thức tam giĂc, ta cõ

6 D n : i•u n y khổng xÊy ra Do õ, tł (2.2.3) v giÊ thi‚t, vợi mỉi n > 0; ho°c l

Khi õ, ho°c l (2.2.4) úng vợi vổ h⁄n sŁ tỹ nhiản n; ho°c (2.2.5) úng vợi vổ h⁄n sŁ tỹ nhiản n: GiÊ sò (2.2.4) úng vợi vổ h⁄n sŁ tỹ nhiản n; ta cõ th” chồn trong t“p vổ h⁄n õ dÂy fn k g ỡn iằu tông ng°t Tł õ suy ra dÂy fa n k g l dÂy con cıa dÂy fa n g v vợi mỉi k > 1; ta cõ d(a; T a) = inf D(a; b) 6 KD(a n k +1 ; a) + inf (a n k +1 ; b)

6 KD(a n k +1; a) + s d(a n k ; T a n k ) + d(a; T a) : i•u n y tữỡng ữỡng vợi d(a; T a) 6 1 K sD(a n k ; a) + 1 s sd(a n k ; T a n k ) vợi mồi k 1:

LĐy giợi h⁄n hai v‚ cıa bĐt flng thức trản khi k ! 1, ta thu ữổc d(a; T a) 0 i•u n y k†o theo a 2 T a N‚u (2.2.5) úng vợi vổ h⁄n sŁ tỹ nhiản n; chứng minh mºt cĂch ho n to n tữỡng tỹ nhữ trản ta suy ra a l i”m bĐt ºng cıa Ănh x⁄ T: V“y T l toĂn tò Picard y‚u a trà.

V‰ dử 2.2.3 GiÊ sò X = f1; 2; 3g; K = 3 v D : X X ! [0; 1) ữổc ành nghắa bði

D(1; 2) = 1; D(1; 3) = 4; D(2; 3) = 2 v D(1; 1) = D(2; 2) = D(3; 3) = 0: X†t Ănh x⁄ T : X ! CB(X) ữổc xĂc ành bði

Khi õ (X; D; K) l khổng gian b metric m⁄nh ƒy ı những khổng l khổng gian metric bði v… D(1; 3) > D(1; 2) + D(2; 3): Do õ, ành lỵ 7 khổng Ăp dửng ữổc M°t khĂc, ta cõ

D„ d ng ki”m tra ữổc T thọa mÂn tĐt cÊ cĂc i•u kiằn cıa ành lỵ 2.2.2 v

Chữỡng 2 cıa lu“n Ăn ⁄t ữổc cĂc k‚t quÊ sau:

Thi‚t l“p ành lþ 2.1.4, ành lþ 2.1.6 l c¡c mð rºng thüc sü cıa ành lþ 4 v ành lþ 5.

Thi‚t l“p ành lỵ 2.1.8, Hằ quÊ 2.1.9, ành lỵ 2.1.11 l cĂc i•u kiằn ı ” Ănh x⁄ l toĂn tò Picard trong khổng gian b metric m⁄nh ƒy ı.

Thi‚t l“p ành lỵ 2.1.13 l cĂc i•u kiằn ı ” Ănh x⁄ l toĂn tò

Picard trong khổng gian b metric m⁄nh compact K‚t quÊ n y l mð rºng k‚t qu£ cıa J Gârnicki [16].

Thi‚t l“p ành lỵ 2.2.2 l i•u kiằn ı ” Ănh x⁄ l toĂn tò Picard y‚u a trà trong khổng gian b metric m⁄nh ƒy ı K‚t quÊ cıa chúng tổi l mð rºng k‚t qu£ cıa L S Dube v S P Singh [10].

ToĂn tò Picard v bŒ sung ı Łi vợi khổng gian b-TVS metric nõn m⁄nh

Trong chữỡng n y, chúng tổi giợi thiằu khổng gian b-TVS metric nõn m⁄nh Sau õ, chúng tổi mð rºng k‚t quÊ cıa Sh Rezapour v R. Haml-barani [41] trong khổng gian n y Phƒn cuŁi chữỡng, d nh ” thi‚t l“p Nguyản lỵ bŒ sung ı cıa khổng gian b-TVS metric nõn m⁄nh Nºi dung ch‰nh cıa chữỡng ữổc vi‚t dỹa trản cĂc b i bĂo [A3] v [A5] trong danh mửc cĂc cổng tr…nh liản quan ‚n lu“n Ăn.

3.1 T‰nh ch§t l¥n c“n cıa nân ành nghắa 3.1.1 [21] Cho E l khổng gian vectỡ tổpổ lỗi àa phữỡng Hausdorff thüc, l vectì gŁc cıa E v C E: Ta nâi, t“p C l nân cıa

(ii) ax + by 2 C vợi mồi x; y 2 C; a; b l cĂc sŁ thỹc khổng Ơm;

(iii) C \ ( C) = f g: ành nghắa 3.1.2 [21] Cho E l khổng gian vectỡ tổpổ lỗi àa phữỡng Hausdorff thỹc v nõn C E vợi phƒn trong khĂc rỉng Ta ành nghắa quan hằ thứ tỹ bº ph“n trản E sinh bði nõn C nhữ sau x; y 2 E : x y n‚u y x 2 C:

N‚u x y v x 6= y th… ta vi‚t x y N‚u y x 2 int C th… ta vi‚t x y:

Trong cĂc phƒn ti‚p theo, ta luổn giÊ sò E l khổng gian vectỡ tổpổ lỗi àa phữỡng Hausdorff thỹc v l quan hằ thứ tỹ bº ph“n trản E sinh bði nõn

C cõ phƒn trong khĂc rỉng Tł ành nghắa cıa nõn C v quan hằ thứ tỹ bº ph“n trản E, ta d„ d ng chứng minh ữổc mºt sŁ t‰nh chĐt sau.

Mằnh • 3.1.3 Cho C l mºt nõn trong E: Khi õ

(iv) Vợi mồi a 2 int C v > 0 th… a 2 int C:

Mằnh • 3.1.4 Cho C l mºt nõn trong E: Khi õ

Mằnh • 3.1.5 Cho C l mºt nõn trong E: Khi õ

Mằnh • 3.1.6 [1] GiÊ sò e 2 int C; an v lim an = : Khi õ, tỗn n!1 t⁄i N 2 N sao cho a n e vợi mồi n > N:

59 ành nghắa 3.1.7 [25] Cho C l mºt nõn trong thọa mÂn t‰nh chĐt lƠn c“n n‚u vợi mỉi lƠn c“n U l¥n c“n V cıa trong E sao cho

E Ta nâi r‹ng nân C cıa trong E câ mºt

(V +C)\(V C) U: ành nghắa 3.1.8 [25] Cho C l mºt nõn trong E Ta nõi r‹ng B E l t“p sinh cıa nân C v vi‚t C = cone(B) n‚u

C = tb : b 2 B; t > 0 : N‚u B khổng chứa i”m gŁc v mỉi c 2 Cnf g •u tỗn t⁄i duy nhĐt b 2 B; t >

0 sao cho c = tb th… B ữổc gồi l cỡ sð cıa nõn C.

Nh“n x†t 3.1.9 N‚u nõn C cõ mºt cỡ sð lỗi, õng v bà ch°n th… nõn C thọa mÂn t‰nh chĐt lƠn c“n (xem Mằnh • 1.8 trong [25]).

V‰ dử 3.1.10 Cho E = R; C = R + Khi õ C thọa mÂn t‰nh chĐt lƠn c“n.

Mằnh • 3.1.11 GiÊ sò r‹ng nõn C thọa mÂn t‰nh chĐt lƠn c“n Khi õ vợi mỉi lƠn c“n U cıa trong E; tỗn t⁄i phƒn tò e 2 E; e sao cho C \ (e

Chứng minh Do C thọa mÂn t‰nh chĐt lƠn c“n nản theo ành nghắa 3.1.7 tỗn t⁄i mºt lƠn c“n V cıa trong E sao cho

V… int C 6= ; nản ta cõ th” chồn a 2 E; a Tł lim 1 a = suy ra tỗn n!1 n t⁄i sŁ n 0 sao cho

BŒ • 3.1.12 GiÊ sò nõn C thọa mÂn t‰nh chĐt lƠn c“n trong khổng gian vectỡ tổpổ lỗi àa phữỡng Hausdorff thỹc E Cho fu n g, fv n g; fa n g l cĂc dÂy trong E sao cho a n u n v n vợi mồi n > 1 v lim v n = lim a n = : n!1 n!1

Chứng minh GiÊ sò U l mºt lƠn c“n bĐt ký cıa thọa mÂn t‰nh chĐt lƠn c“n nản tỗn t⁄i mºt lƠn c“n cho trong E: V… nân

Do lim v n = lim a n = nản tỗn t⁄i n0 sao cho vn; an 2 V vợi mồi n > n0: n!1 n!1

M°t khĂc, v… a n u n v n vợi mồi n > 1 nản ta cõ un 2 (an + C) \ (vn C) vợi mồi n > 1 i•u õ chứng tọ u n 2 (V + C) \ (V C) vợi mồi n > n 0

V‰ dử 3.1.13 GiÊ sò E = C [0 1 ;1] vợi chu'n kfk = kfk 1 + kf 0 k 1 ; v nõn C = ff 2 E : f(t) > 0; 8t 2 [0; 1]g Khi õ nõn C khổng thọa mÂn t

‰nh chĐt lƠn c“n Th“t v“y, x†t f n (t) = t n n v g n (t) = n 1 vợi mồi t 2 [0; 1].

Khi õfn gn vợi mồi n v n lim

!1 g n = M°t kh¡c, ta câ f max t n + max t n 1 =1+1 > 1 vợi mồi n >1: k n k 2 [0;1] n 2 [0;1] n t t

Do õ f n khổng hºi tử ‚n Theo BŒ • 3.1.12, suy ra nõn C khổng cõ t

Khổng gian b-TVS metric nõn m⁄nh

ành nghắa 3.2.1 Cho X l mºt t“p khĂc rỉng v K > 1 nh x⁄

: X X ! E ữổc gồi l mºt b-TVS metric nõn m⁄nh trản X n‚u

Khi õ (X; E; C; K; ) ữổc gồi l mºt khổng gian b-TVS metric nõn m⁄nh. ành nghắa 3.2.2 Cho (X; E; C; K; ) l khổng gian b-TVS metric nõn m⁄nh v fa n g l mºt dÂy cĂc phƒn tò cıa X Ta nõi r‹ng

(i) a l giợi h⁄n cıa dÂy fa n g n‚u vợi mồi e 2 E, e; tỗn t⁄i sŁ tỹ nhiản n 0 sao cho (a n ; a) e vợi mồi n > n 0 K‰ hiằu l a n ! a ho°c lim a n = a n!1

(ii) fa n g l dÂy Cauchy n‚u vợi mồi e 2 E, e; tỗn t⁄i sŁ tỹ nhiản n 0 sao cho (a n ; a m ) e vợi mồi n; m > n 0

(iii) N‚u mồi dÂy Cauchy l hºi tử trong X th… (X; E; C; K; ) ữổc gồi l khổng gian b-TVS metric nõn m⁄nh ƒy ı.

Ti‚p theo, chúng tổi chứng minh mºt sŁ t‰nh chĐt trong khổng gian b-TVS metric nõn m⁄nh vợi thứ tỹ sinh bði nõn C trong khổng gian vectỡtổpổ lỗi àa phữỡng Hausdorff thỹc E.

BŒ • 3.2.3 Cho (X; E; C; K; ) l khổng gian b-TVS metric nõn m⁄nh v fa n g l mºt dÂy cĂc phƒn tò cıa X Khi õ, ta cõ:

(i) N‚u fa n g hºi tử ‚n a 2 X th… fa n g l dÂy Cauchy.

(ii) N‚u fa n g hºi tử ‚n a 2 X v fa n g hºi tử ‚n b 2 X th… a = b.

Chứng minh (i) GiÊ sò lim an = a 2 X Khi õ, vợi mỉi e 2 E; e n!1 tỗn t⁄i sŁ tỹ nhiản n 0 sao cho e e

(an; am) (an; a) + K (am; a) e vợi mồi n; m > n0:

(ii) GiÊ sò e 2 E; e V… lim an = a; lim an = b nản vợi mỉi n!1 n!1 k > 1, tỗn t⁄i sŁ tỹ nhiản n 0 sao cho e e

Khi â, e (a; b) (a n ; a) + K (a n ; b) k vợi mồi n > n 0 : i•u õ chứng tọ e (a; b) 2 C vợi mồi k > 1: k

Cho k ! 1 v do C õng nản ta cõ (a; b) 2 C V“y (a; b) = hay a = b: BŒ • ữổc chứng minh.

BŒ • 3.2.4 Cho (X; E; C; K; ) l khổng gian b-TVS metric nõn m⁄nh, nõn C thọa mÂn t‰nh chĐt lƠn c“n v fa n g, fb n g l hai dÂy trong X Khi â

(ii) f a n g l mºt d¢y Cauchy n‚u v ch¿ n‚u lim a ; a m) = : n;m!1 ( n

Chứng minh (i) GiÊ sò lim an = a 2 X Vợi U l mºt lƠn c“n tũy ỵ cıa trong E Do C cõ t‰nh chĐt lƠn c“n nản theo Mằnh • 3.1.11, tỗn t⁄in!1 e 2 E; e sao cho

V… lim an = a 2 X nản tỗn t⁄i sŁ tỹ nhiản n0 sao cho n!1

V“y (a n ; a) 2 U vợi mồi n > n 0 : Tł õ suy ra lim (a n ; a) = :

Ngữổc l⁄i, giÊ sò lim (an; a) = : Vợi mồi e 2 E;n!1 e, khi õ tỗn t⁄i mºt l¥n c“n U cıa n!1trong E sao cho e U int C:

V… lim (an; a) = nản tỗn t⁄i sŁ tỹ nhiản n0 sao cho n!1

(an; a) 2 U vợi mồi n > n0: i•u n y chứng tọ e (a n ; a) 2 int C vợi mồi n > n 0 :

Tł õ suy ra (a n ; a) e vợi mồi n > n 0 : Do õ lim a n = a. n!1

(ii) GiÊ sò fa n g l mºt dÂy Cauchy Cho U l mºt lƠn c“n cıa trong E

Tł Mằnh • 3.1.11, tỗn t⁄i e 2 E; e sao cho

V… fa n g l dÂy Cauchy nản tỗn t⁄i sŁ tỹ nhiản n 0 sao cho

(an; am) e vợi mồi n; m > n0: K†o theo

Ngữổc l⁄i, giÊ sò lim (a ; a ) = : Vợi e 2 E; e Khi õ, tỗn n;m!1 n m t⁄i mºt l¥n c“n U cıa trong E sao cho e U int C:

Tł lim (an; am) = nản tỗn t⁄i sŁ tỹ nhiản n0 sao cho n;m!1

(a n ; a m ) 2 U vợi mồi n; m > n 0 : K†o theo e (a n ; a m ) 2 int C vợi mồi n; m > n 0 : i•u õ chứng tọ (a n ; a m ) e vợi mồi n; m > n 0 : Do õ fa n g l mºt dÂy

(a; b) K (an; a) + (an; bn) + K (bn; b) vợi mồi n > 1: K†o theo

: Tł lim (a ; a) + (b = v bði BŒ • 3.1.12, ta câ n!1 (a; b) n n ) lim (a ; b = :

Nh“n x†t 3.2.5 Chú ỵ r‹ng trong [21], BŒ • 3.2.4 ữổc chứng minh dữợi i•u kiằn C l nõn chu'n t›c trong khổng gian Banach, ð Ơy chúng tổi giÊ thi‚t C l nõn thọa mÂn t‰nh chĐt lƠn c“n trong khổng gian lỗi àa phữỡng Hausdorff thỹc V‰ dử sau cho thĐy BŒ • 3.2.4 khổng cặn úng n‚u nõn C khổng cõ t‰nh chĐt lƠn c“n trong E.

V‰ dử 3.2.6 GiÊ sò E = C [0 1 ;1] vợi chu'n kfk = kfk 1 + kf 0 k 1 :

X†t nõn C = ff 2 E : f(t) > 0 vợi mồi t 2 [0; 1]g Khi õ nõn C khổng cõ t

‰nh chĐt lƠn c“n (xem V‰ dử 3.1.13).

GiÊ sò X = f0; n 1 : n > 1g v : X X ! E ữổc xĂc ành bði

D„ d ng ki”m tra ữổc d l b-TVS metric nõn m⁄nh trản X vợi K = 1 v (X; E; C; K = 1; ) l khổng gian b-TVS metric nõn m⁄nh Hỡn nœa, ta cõ

1 ; 0 = f n I E vợi mồi n > 1; n n ð Ơy I E 2 E bði I E (t) = t vợi t 2 [0; 1] Tł lim I E = , theo Mằnh • 3.1.6, n!1 n vợi mồi e 2 E; e, tỗn t⁄i sŁ tỹ nhiản n 0 sao cho

I E e vợi mồi n > n 0 : n V… v“y, (n 1 ; 0) e vợi mồi n > n 0 Do õ n lim 1 n = 0 M°t khĂc, ta cõ t n !1 k (1 ; 0) k = f k = max + max t n 1 = 1+ 1 > 1 vợi mồi n >1: n k n t [0;1] n t [0;1] n

Do õ ( n 1 ; 0) khổng hºi tử ‚n trong E V“y BŒ • 3.2.4(i) khổng cặn óng.

ToĂn tò Picard trong khổng gian b-TVS metric nõn m⁄nh

nân m⁄nh ành lỵ 3.3.1 Cho (X; E; C; K; ) l khổng gian b-TVS metric nõn m⁄nh ƒy ı v Ănh x⁄ T : X ! X: GiÊ sò tỗn t⁄i s 2 [0; 1) thọa mÂn

Chứng minh Chồn a 0 2 X; ta ành nghắa dÂy fa n g trong X bði cổng thức a n+1 = T a n vợi mồi n > 0: °t n = (a n ; a n+1 ) vợi mồi n > 0: Theo giÊ thi‚t, ta câ n +1 = (an+1; an+2) = (T an; T an+1) s (a n ; a n+1 ) = s n ; vợi mồi n > 0: Suy ra n +1 s n ; n = 0; 1; :::: i•u â k†o theo n s n 0; n = 1; 2; ::::

(a n ; a m ) K (an; an+1) + ::: + K (am 2; am 1) + (am 1; am)

Vợi e 2 E; e tũy ỵ, khi õ tỗn t⁄i lƠn c“n U cıa trong E sao cho e U int C V… lim A(n;m) = nản tỗn t⁄i sŁ tỹ nhiản n0 sao cho

A (n;m) 2 U vợi mồi m; n > n 0 : i•u n y k†o theo e A (n;m) 2 e U int C vợi mồi m; n > n 0 :

Tł â suy ra e (an; am) = (e A(n;m)) + (A(n;m) (an; am))

2 int C + C = int C vợi mồi m; n > n 0 : i•u õ chứng tọ

Suy ra fa n g l mºt dÂy Cauchy trong X: V… X ƒy ı nản tỗn t⁄i a 2 X sao cho lim an = a: Ti‚p theo ta ch¿ ra r‹ng a l i”m b§t ºng cıa T: Th“t v“y, v… lim an!1 n = a nản vợi mỉi k > 1; tỗn t⁄i sŁ tỹ nhiản nk n!1 sao cho

2ks 2kK vợi mồi n n k : Khi õ, ta cõ

(T a; a)(T a; T a n ) + K (T a n ; a) e s (a; a n ) + K (a n+1 ; a) ;k vợi mồi n > n k Doõ k e (T a; a) 2 k e ! 0 khi k ! 1 v C õng nản ta cõ tọ (T a; a) = hay T a = a V… v“y, a l

GiÊ sò b cụng l i”m bĐt ºng cıa

C vợi mồi k > 1: M°t khĂc, do (T a; a) 2 C: i•u n y chứng i”m b§t ºng cıa T:

Tł â suy ra a = b: V“y T câ i”m b§t ºng duy nh§t Do â, T l to¡n tò Picard.

X†t Ănh x⁄ T : X ! X xĂc ành bði T 1 = T 2 = T 0 = 0: Rê r ng (X; E; C; K 3; ) l khổng gian b-TVS metric nõn m⁄nh ƒy ı những khổng l khổng gian metric nân v…

Do õ, ành lỵ 2.3 trong [41] khổng Ăp dửng ữổc Tuy nhiản, d„ d ng ki”m tra ữổc tĐt cÊ cĂc giÊ thi‚t cıa ành lỵ 3.3.1 thọa mÂn v T l toĂn tò Picard. ành lỵ 3.3.3 Cho (X; E; C; K; ) l khổng gian b-TVS metric nõn m⁄nh ƒy ı v Ănh x⁄ T : X ! X: GiÊ sò tỗn t⁄i s 2 [0; 1 2 ) thọa mÂn

Chứng minh LĐy a 0 2 X; ta xƠy dỹng dÂy l°p fa n g trong X bði cổng thức a n+1 = T a n vợi mồi n > 0: °t n = (a n ; a n+1 ) vợi mồi n > 0: Theo giÊ thi‚t, vợi mồi n > 0 ta cõ n +1 = (an+1; an+2) = (T an; T an+1)

Suy ra s s n+1 1 s n = h n vợi n > 0; ð Ơy h = 1 s 2 [0; 1): i•u õ chứng tọ r‹ng n h n 0 vợi mồi n > 1:

Vợi e 2 E; e tũy ỵ, khi õ tỗn t⁄i lƠn c“n U cıa trong E sao cho e U int C V… lim B(n;m) = nản tỗn t⁄i sŁ tỹ nhiản n0 sao cho

B (n;m) 2 U vợi mồi m; n > n 0 : i•u n y k†o theo e B (n;m) 2 e U int C vợi mồi m; n > n 0 :

2 int C + C = int C vợi mồi m; n > n 0 : m;n!1 i•u õ chứng tọ

Suy ra fa n g l mºt dÂy Cauchy trong X: V… X ƒy ı nản tỗn t⁄i a 2 X sao cho lim an = a: n!1

Ti‚p theo ta ch¿ ra r‹ng a l i”m b§t ºng cıa T: Th“t v“y, v… lim an a nản vợi mỉi k > 1; tỗn t⁄i sŁ dữỡng nk sao cho n!1

2ks 2kK vợi mồi n > n k : Khi õ, ta cõ

(T a; a) (T a; T an) + K (T an; a) s (a; T a) + (a n ; T a n ) + K (T a n ; a); vợi mồi n > 0: Tł õ suy ra

; vợi mồi n > n k : Do õ, k e (T a; a) 2 C vợi mồi k > 1: M°t khĂc, do e ! 0 khi k ! 1 v C õng nản ta cõ (T a; a) 2 C: i•u n y chứng k tọ (T a; a) = hay T a = a V… v“y, a l i”m bĐt ºng cıa T:

T: Khi â, ta câ GiÊ sò b cụng l i”m bĐt ºng cıa

(3; 0) = (0; 3) = (3; 3); (2; 0) = (0; 2) = (2; 3) = (3; 2) = (1; 1): X†t Ănh x⁄ T : X ! X xĂc ành bði T 0 = T 2 = T 3 = 0: Rê r ng (X; E; C; K = 2; ) l khổng gian b-TVS metric nõn m⁄nh ƒy ı những khổng l khổng gian metric nân v…

Do õ, ành lỵ 2.6 trong [41] khổng Ăp dửng ữổc Tuy nhiản, d„ d ng ki”m tra ữổc tĐt cÊ cĂc giÊ thi‚t cıa ành lỵ 3.3.3 thọa mÂn v T l toĂn tòPicard.

BŒ sungı cıa khổng gian b-TVS metric nõn m⁄nh

m⁄nh ành nghắa 3.4.1 Cho (X; E; C; K; ) l khổng gian b-TVS metric nõn m⁄nh Vợi a 0 2 X v e 2 E; e, t“p con

B(a 0 ; e) := fa 2 X : (a 0 ; a) eg cıa X ữổc gồi l h…nh cƒu mð tƠm a 0 bĂn k‰nh e Ta nõi r‹ng:

(i) Mºt t“p A X l mð n‚u vợi mỉi a 2 A, tỗn t⁄i e a 2 E; e a sao cho B(a; e a ) A Mºt t“p B X l âng n‚u phƒn bò cıa nâ l t“p mð.

(ii) Giao cıa tĐt cÊ cĂc t“p õng chứa A l bao õng cıa A; k‰ hiằu l A T“p A ữổc gồi l trũ m“t trong X n‚u A = X.

Nh“n x†t 3.4.2 N‚u (X; E; C; K; ) l khổng gian b-TVS metric nõn m⁄nh Khi â c¡c khflng ành sau ¥y l óng:

(i) T“p ; v cÊ khổng gian X l cĂc t“p mð v cụng l cĂc t“p õng.

(ii) H…nh cƒu mð B(a 0 ; e) l t“p mð, h…nh cƒu âng B(a 0 ; e) l t“p

(iii) Hổp cıa cĂc t“p mð l mð, giao cıa cĂc t“p õng l õng.

(iv) Giao cıa mºt sŁ hœu h⁄n cĂc t“p mð l mð, hổp cıa mºt sŁ hœu h⁄n c¡c t“p âng l âng.

Mằnh • 3.4.3 DÂy cĂc phƒn tò fa n g cıa X l hºi tử ‚n a trong (X; E; C; K; ) n‚u v ch¿ n‚u mồi t“p mð W chứa a; tỗn t⁄i sŁ tỹ nhiản n 0 sao cho a n 2 W vợi mồi n > n 0 :

Chứng minh GiÊ sò lim an = a v W l mºt t“p mð chứa a Khi õ, tỗn t⁄i e 2 E; e sao chon!1 B(a; e) W Do lim a n = a nản tỗn t⁄i sŁ n!1 tỹ nhiản n 0 sao cho (a; a n ) e vợi mồi n > n 0 Do õ a n 2 W vợi mồi n > n 0

Ngữổc l⁄i, vợi mồi e 2 E; e, h…nh cƒu B(a; e) l t“p mð chứa a.

Theo giÊ thi‚t, tỗn t⁄i sŁ tỹ nhiản n 0 sao cho a n 2 B(a; e) vợi mồi n > n 0

Mằnh • 3.4.4 Cho A l mºt t“p con cıa khổng gian b-TVS metric

2 nõn m⁄nh (X; E; C; K; ) Khi õ, a A n‚u v ch¿ n‚u tỗn t⁄i mºt dÂy fa n g A sao cho lim a n = a: n!1 eE;e1>nAa

Chứng minh GiÊ sò 2 Khi õ vợi mỉi , 2 , ta cõ

Vợi mỉi n > 1; ta chồn an 2 B(a; n e ) \ A i•u n y chứng tọ fang A v nlim a n = a: Ngữổc l⁄i, giÊ sò tỗn t⁄i dÂy fa n g A sao cho n lim a n = a:

Ta ch¿ ra a 2 A Th“t v“y, b‹ng phı ành, giÊ sò a 2 XnA V… XnA l t“p mð, khi õ tỗn t⁄i sŁ tỹ nhiản n 0 sao cho a n 2 XnA vợi mồi n > n 0 i•u n y mƠu thuÔn vợi fa n g A.

Mằnh • 3.4.5 Cho A l t“p con cıa khổng gian b-TVS metric nõn m⁄nh (X; E; C; K; ) Khi õ A l t“p trũ m“t trong X n‚u v ch¿ n‚u vợi mỉi a 2

Chứng minh GiÊ sò A l trũ m“t trong X Cho a 2 X v e 2 E; e; tł BŒ • 3.4.4, tỗn t⁄i dÂy fang A sao cho lim a n = a: i•u n y chứng n!1 tọ, tỗn t⁄i sŁ tỹ nhiản n 0 sao cho (a; a n ) e vợi mồi n > n 0 °t b = an 0 Khi â, ta câ (a; b) e

Ngữổc l⁄i, giÊ sò a 2 X v e Vợi mỉi n > 1, tỗn t⁄i bn 2 A sao cho (b n ; a) e Chứng tọ fb n g A sao cho n lim

!1 b n = a: Do â a 2 n A v A l trò m“t trong X. ành nghắa 3.4.6 (i) nh x⁄ f : X ! Y tł mºt khổng gian b-TVS metric nõn m⁄nh (X; E; C; K; ) ‚n mºt khổng gian b-TVS metric nõn m⁄nh (Y; E; C; K 0 ; 0 ) ữổc gồi l ph†p flng cỹ n‚u

(ii) Mºt khổng gian b-TVS metric nõn m⁄nh ƒy ı (X ; E; C; K ; ) ữổc gồi l bŒ sung ı cıa khổng gian b-TVS metric nõn m⁄nh (X; E; C; K; ) n‚u tỗn t⁄i mºt ph†p flng cỹ f : X ! X sao cho f(X) = X : ành lỵ 3.4.7 Cho (X; E; C; K; ) l mºt khổng gian b-TVS metric nõn m⁄nh v nõn C thọa t‰nh chĐt lƠn c“n trong khổng gian vectỡ tổpổ lỗi àa ph÷ìng Hausdorff thüc E ƒy ı Khi â

(ii) BŒ sung ı cıa (X; E; C; K; ) l duy nhĐt theo nghắa l n‚u (X 1 ; E; C; K 1 ; 1 ) v (X 2 ; E; C; K 2 ; 2 ) l hai bŒ sung ı cıa (X; E; C; K; ) th… tỗn t⁄i mºt song Ănh flng cỹ : X 1 ! X 2 ỗng nhĐt trản X.

Chứng minh (i) Kỵ hiằu S l t“p tĐt cÊ cĂc dÂy Cauchy trong khổng gian (X; E; C; K; ) Ta ành nghắa mºt quan hằ trản S nhữ sau:

Vợi fa n g; fb n g 2 S; ta nõi fa n g fb n g n‚u lim (a n ; b n ) = : D„ d ng ki”m tra ữổc quan hằ l quan hằ tữỡng ữỡng trản S Gồin!1

X = fa = [fa n g] : fa n g 2 Sg; ð Ơy a = [fa n g] l lợp tữỡng ữỡng cıa fa n g dữợi quan hằ tữỡng ữỡng v ành nghắa h m : X X ! E bði

Trữợc tiản, ta ch¿ ra r‹ng lim (a n ; b n ) tỗn t⁄i Th“t v“y, vợi mỉi n; m ta câ n!1

K (a n ; a m )+ (b m ; b n ) (a n ; b n ) (a m ; b m ) K (a n ; a m )+ (b m ; b n ) ; vợi mồi n; m Hỡn nœa, do n;m!1 ( n ; a m ) + ( m ; b n ) = n;m!1 K ( n ; a m ) + ( m ; b n ) = ; lim K a b lim a b nản tł BŒ • 3.1.12, ta cõ n;m!1 n n ) (a m ; b m = : lim (a ; b )

Doõ, f (a n ; b n )g l mºt dÂy Cauchy trong E V… E l ƒy ı nản lim (an; bn) tỗn t⁄i Ti‚p theo, ta ch¿ ra r‹ng l xĂc ành Th“t v“y, n!1 n‚u fa n g fc n g v fb n g fv n g th… lim (a n ; c n ) = lim (b n ; v n ) = : n!1 n!1

(an; bn) K (an; cn) + (cn; vn) + K (vn; bn) v quan hằ

(c n ; v n ) K (c n ; a n ) + (a n ; b n ) + K (b n ; v n ); xÊy ra vợi mồi n > 1; nản ta cõ

K (a n ; c n )+ (v n ; b n ) (a n ; b n ) (c n ; v n ) K (a n ; c n )+ (v n ; b n ) ; vợi mồi n > 1 Tł BŒ • 3.1.12, ta cõ lim (a n ; b n ) = lim (c n ; v n ): n!1 n!1

V“y h m l xĂc ành Ta chứng minh l b-TVS metric nõn m⁄nh trản X Tł t

‰nh õng cıa C v (a n ; b n ) vợi mồi n, suy ra lim (a n ; b n ) = (a ; b ): n!1

N‚u (a ; b ) = th… lim (an; bn) = i•u n y tữỡng ữỡng vợi n!1 fa n g fb n g v do õ a = b V… (a n ; b n ) = (b n ; a n ) vợi mồi n nản ta cõ (a ; b )

(a ; b ) = lim (a n ; b n ) n!1 lim (an; cn) + K lim (c n ; b n ) n!1 n!1

= (a ; c ) + K (c ; b ); ð ¥y fa n g 2 a ; fb n g 2 b v fc n g 2 c V… v“y, l b-TVS metric nân m⁄nh trản X

Vợi mỉi a 2 X; ta °t f(a) = [fa; a; :::g] 2 X Tł

(f(a); f(b)) = lim (a; b) = (a; b) vợi mồi a; b 2 X; n!1 nản ta cõ f l ph†pflng cỹ tł (X; E; C; K; ) v o (X ; E; C; K; ) Ti‚p theo, ta chứng minh f(X) trũ m“t trong X Th“t v“y, vợi e 2 int C v a = [fa n g] 2 X ta câ lim (a n ; a m ) = : n;m!1

Theo Mằnh • 3.2.4, vợi mỉi i > 1, tỗn t⁄i n i 0 sao cho (an; am) e i vợi mồi n; m > n i 0 Tł â suy ra e

Do õ lim (f(a n i ); a ) = suy ra lim f(a n i ) = a i•u n y chứng tọ i!1 0 i!1 0 f(X) l trò m“t trong X :

BƠy giớ, ta chứng minh khổng gian (X ; E; C; K; ) l ƒy ı GiÊ sò f a n g l mºt dÂy Cauchy trong X , ð Ơy a n = [f a n ] vợi f a n 2 S. i g i i g

V… f(X) l trũ m“t trong X nản vợi mỉi n, tỗn t⁄i b n 2 X sao cho

Do lim e + e + (a ; a ) = nản ta cõ lim (b ; b ) = : n;m!1 n m n m n;m!1 n m f g d¢y Cauchy trong X; E; C; K; °t b n li•u n y chứng tọ mºt ( ) b = [fb n g] 2 X Khi â ta câ

Cho n ! 1, ta thu ữổc lim (a n ; b ) = ; n!1 i•u n y chứng tọ lim a = b :

(ii) Ta chứng minh t‰nh duy nhĐt cıa bŒ sung ı.

GiÊ sò (X 1 ; E; C; K 1 ; 1 ) v (X2 ; E; C; K2; 2) l hai bŒ sung ı cıa (X; E; C; K; ), f 1 : X ! X 1 v f

2 :X!X 2 l cĂc flng cỹ Vợi mỉi a 2 X , tỗn t⁄if a n g X sao cho lim f (a ) = a i•u õ chứng

1 1 g n!1 1 n 1 f n g tọ f (a f 1 n ) l mºt dÂy Cauchy trong X.V… 1 f 1 l flng cỹ nản a l mºt d¢y Cauchy trong X Bði f 2 l flng cü, khi â ff 2 (a n )g l mºt d¢y Cauchy trong X Do v“y, tỗn t⁄i a 2 X sao cho lim f (a ) = a

BƠy giớ, ta ành nghắa : X 1 ! X 2 bði (a 1 ) = a 2 Ta chứng minh l song Ănh Th“t v“y, lĐy mºt phƒn tò bĐt ký b2 2 X2 Khi õ tỗn t⁄i b ng X sao cho lim f(b ) = b V… f l flng cü, b n g l mºt d¢y f n!1 2 n f 2 n g 2 f 1

Cauchy trong X V… f 1 l flng cü, f (b ) 1 l mºt d¢y Cauchy trong X i•u õ chứng tọ tỗn t⁄i b X sao cho lim f (b ) = b V“y (b ) = b.

Suy ra l song Ănh M°t khĂc, vợi mồi a ; b 2 X vợi lim f (a ) = a v lim f1(bn) = b , bði Mằnh • 3.2.4, ta cõ 1 n!1 1 n n!1 (a ; b ) lim (f 1 (a n ); f 1 (b n ))

= 2( (a ); (b )): i•u õ chứng tọ r‹ng l mºt song Ănh flng cỹ ỗng nhĐt trản X:

V… (X; E; C; K; ) khổng l khổng gian b-metric m⁄nh Do õ ành lỵ 8 khổng Ăp dửng ữổc D„ d ng ki”m tra ữổc (X; E; C; K; ) l khổng gian b-TVS metric nõn m⁄nh V… C cõ mºt cỡ sð lỗi õng l B = f(1; 0)g nản C thọa mÂn t‰nh chĐt lƠn c“n Do õ, tĐt cÊ cĂc giÊ thi‚t trong ành lỵ 3.4.7 ữổc thọa mÂn Hỡn nœa, ta cõ (X = R; E = R 2 ; C; K; ) l bŒ sung ı cıa (X;E; C; K; ), ð Ơy (a ; b ) = (ja b j; 0) vợi mồi a ; b 2 X

K‚t lu“n ch÷ìng 3

Trong chữỡng n y, chúng tổi thu ữổc cĂc k‚t quÊ sau:

Giợi thiằu khổng gian b-TVS metric nõn m⁄nh Chứng minh mºt sŁ t‰nh chĐt trản khổng gian n y.

Thi‚t l“p ành lỵ 3.3.1 v ành lỵ 3.3.3 l cĂc i•u kiằn ı ” Ănh x⁄ l toĂn tò Picard trong khổng gian b-TVS metric nõn m⁄nh ƒy ı.

Thi‚t l“p Nguyản lỵ bŒ sung ı cıa khổng gian b-TVS metric nõn m⁄nh.

Lu“n Ăn nghiản cứu v• sỹ tỗn t⁄i mºt sŁ lợp toĂn Picard y‚u v toĂn tò Picard trản khổng gian metric v metric suy rºng.

CĂc k‚t quÊ ch‰nh cıa lu“n Ăn bao gỗm:

1 Thi‚t l“p mºt sŁ i•u kiằn ı ” Ănh x⁄ l toĂn tò Picard y‚u ỡn trà v toĂn tò Picard y‚u a trà trong khổng gian metric ƒy ı.

2 Thi‚t l“p mºt sŁ i•u kiằn ı ” Ănh x⁄ l toĂn tò Picard v toĂn tò Picard y‚u a trà trong khổng gian b metric m⁄nh.

3 Giợi thiằu khổng gian b-TVS metric nõn m⁄nh v thi‚t l“p mºt sŁ i•u kiằn ı ” Ănh x⁄ l toĂn tò Picard trong khổng gian n y.

4 Thi‚t l“p Nguyản lỵ bŒ sung ı cıa khổng gian b-TVS metric nõn m⁄nh.

Chúng tổi • xuĐt mºt sŁ hữợng nghiản cứu ti‚p theo cho k‚t quÊ cıa lu“n ¡n nh÷ sau:

1 Nghiản cứu toĂn tò Picard v toĂn tò Picard y‚u cho cĂc khổng gian metric suy rºng khổng ƒy ı.

2 Nghiản cứu mºt sŁ ứng dửng cıa toĂn tò Picard v Picard y‚u v o cĂc b i toĂn v• sỹ tỗn t⁄i nghiằm cıa phữỡng tr…nh vi phƠn, hằ phữỡng tr…nh tuy‚n t‰nh, ph÷ìng tr…nh t‰ch ph¥n.

3 Nghiản cứu b i toĂn cƠn b‹ng khổng cºng tĂc trong trặ chỡi trản khổng gian metric suy rºng.

DANH MệC C C C˘NG TR NH CếA NGHI N CÙU SINH

[A1] Hieu Doan (2021),A new type of Kannan’s fixed point theorem in strong b-metric spaces , AIMS Mathematics , 6(7), 7895 7908. (SCIE)

[A2] Doan Trong Hieu and Bui The Hung (2022), Some fixed point theorems for weakly Picard operators in complete metric spaces and applications , Commun Korean Math Soc Vol 37, No 1,

[A3] Doan Trong Hieu, Bui The Hung, Muhammad Sirajo Abdullahi, Poom Kumam (2022), On Answer to Kirk-Shahzad’s Question for Strong b-TVS cone metric spaces , Science and Technology Asia, Vol 27, No 1, 20 30 (Scopus)

[A4] Ha Tran Phuong, Bui The Hung and Doan Trong Hieu (2023), Fixed point theorems of Kannan type contractive mappings in strong b-metric spaces , submitted to Miskolc Mathematical Notes (SCIE)

[A5] Bui The Hung and Doan Trong Hieu (2023), Picard operators in strong b-TVS cone metric spaces , submitted to East-WestJournal of Mathematics.

[1] Alimohammady M., Balooee J., Radojev‰c S., Rakocev‰c V., Roohi M (2011), Conditions of regularity in cone metric space , Appl Math comput., 217, 6359 6363.

[2] An T V., Dung N V (2016), Answers to Kirk-Shahzad’s questions on strong b-metric spaces , Taiwanese J Math., 20(5), 1175 1184.

[3] Banach S (1922), Sur les op†rations dans les ensembles abstraits et leur application aux †quations int†grales , Fund Math., 3, 133 181.

[4] Berstovansk¡ E (2003), Qualitative behavior of an integral equation related to some epidemic model , Demonstratio Math. XXXVI (3), 603 609.

[5] Berinde M., Berinde V (2007), On a general class of multi-valued weakly Picard mappings , J Math Anal Appl., 326, 772 782.

[6] Ciric Lj B (1974), A generalization of Banach’s contraction princi- ple , Proc Amer Math Soc., 45, 267 273.

[7] Connell E H (1959), Properties of fixed point spaces , Proc Amer. Math Soc., 10, 974 979.

[8] Czerwik S (1993), Contraction mappings in b-metric spaces , ActaMath Inform Univ Ostraviensis., 1, 5 11.

[9] Du W S (2010), A note on cone metric fixed point theory and its equivalence , Nonlinear Anal., Theory Methods Appl., 72, 2259 2261.

[10] Dube L S., Singh S P (1970), On multivalued contractions map- pings , Bull Math de la Soc Sci Math de la R S Roumanie, 14,

[11] Edelstein M (1962), On fixed and periodic points under contractive mappings , J London Math Soc., 37, 74 79.

[12] Farshid K., Mujahid A., Simona C (2014), Two new types of fixed point theorems in complete metric spaces , Abs Appl Anal., Vol.

[13] Felhi A (2016), On multi-valued weakly picard operators in Haus- dorff metric-like spaces , International Journal of Analysis and Appli-cations, 11(2), 168 182.

[14] Gaba Y U (2017), Fixed point theorems in G- metric spaces , J Math Anal Appl., 455, 528 537.

[15] Gahler S (1963), 2-Metrische Raume und ihre topologische struktur , Math Nachr., 26, 115 148.

[16] Gârnicki J (2017), Fixed point theorems for Kannan type mappings , J Fixed Point Theory Appl., 19, 2145 2152.

[17] Gârnicki J (2018), Various extensions of Kannan’s fixed point theo-rem , Fixed Point Theory, 18, 569 578.

[18] Gordij M E., De La Sen M., Cho Y J (2017), On orthogonal sets and Banach fiexd point theorem , J Fixed Point Theory Appl., 21,

[19] Hardy G E., Rogers T D (1973), A generalization of a fixed point theorem of Reich , Canad Math Bull., 16, 201 206.

[20] Hiranmoy G., Lakshmi K D., Tanusri S (2018), On Kannan-type contractive mappings , Num Func Anal Optimization., DOI 10.1080/01630563.2018.1485157.

[21] Huang L G., Zhang X (2007), Cone metric spaces and fixed point theorems of contractive mappings , J Math Anal Appl., 332,

[22] Kannan R (1968), Some results on fixed points , Bull Calcutta Math Soc., 60, 71 76.

[23] Kannan R (1969), Some results on fixed points II , Amer Math Monthly, 76(4), 405 408.

[24] Kirk A., Shahzad N (2014), Fixed Point Theory in Distance

[25] Luc D T (1989), Theory of Vector Optimization , Lectures Notes in Economics and Mathematical Systems, Springer Verlag, Berlin, Ger-many, Vol 319.

[26] Matthews G S (1992), Partial metric topology , Reseach Report

212, Department of Computer Science University of Warwick.

[27] Mathews G S (1994), Partial metric topology , Ann New York Acad Sci., 728, 183 197.

[28] Meir A., Keeler E (1969), A theorem on contraction mappings , J Math Anal Appl., 28, 326 329.

[29] Muresan V (2003), Volterra integral equations with interations of linear modification of the argument , Novi Sad J Math., 33, 1 10.

[30] Muresan V (2004), Existence, uniqueness and data dependence for the solutions of some integro-differential equations of mixed type in Banach space , J Anal Appl., 23, 205 216.

[31] Olaru I M (2010), An integral equation via weakly Picard opera- tors , Fixed Point Theory, 11(1), 97 106.

[32] Olaru I M (2010), Generalizations of an integral equation related to some epidemic models , Carpathian J Math., 26, 92 96.

[33] Pant R (2016), Fixed point theorems for generalized semi-quasi con-tractions , J Fixed Point Theory Appl., 19, 1581 1590.

[34] Ran A C M., Reuring M C B (2004), A fixed point theorem in partially ordered sets and some applicationts to matrix equations , Proc Amer Math Soc., 132, 1435 1443.

[35] Rakotch E (1962), A note on contractive mappings , Proc Amer Math Soc., 13, 459 465.

[36] Rakotch E (1962), A note on locally contractive mappings , Bull Res Council Israel Sect, 10, 188 191.

[37] Reich S (1971), Kannan’s fixed point theorem , Boll Un Mat Ital., 4(4), 1 11.

[38] Reich S (1971), Some remarks concerning contraction mappings , Can Math Bull., 14, 121 124.

[39] Reich S (1972), Fixed points of contractive functions , Boll Un Mat Ital., 5(4), 26 42.

[40] Ri S-i (2016), A new fixed point theorem in the fractal space , Inda-gationes Mathematicae, 27, 85 93.

[41] Rezapour Sh., Hamlbarani R (2008), Some notes on the paper Cone metric spaces and fixed point theorems of contractive mappings , J Math Anal., 345, 719 724.

[42] Rus I A (1983), Generalized contractions , Univ Cluj-Napoca, Preprint (3), 1 30.

[43] Rus I A (1984), Bessaga mappings , Proc Colloq Approx Opti- mization, Cluj-Napoca, 165 175.

[44] Rus I A (1987), Picard mappings: results and problems , Univ Cluj-Napoca, Preprint 6, 55 64.

[45] Rus I A (1988), Picard mappings I , Studia Univ Babes-Bolyai

[46] Rus I A (1989), Basic problems of the metric fixed point theory revisited , Studia Univ Babes-Bolyai, 34, 61 69.

[47] Rus I A (1991), Basic problems of the metric fixed point theory revisited (II) , Stud Univ Babes-Bolyai, 36, 81 91.

[48] Rus I A (1993), Weakly Picard mappings , Comment Math Univ. Carolin, 34(4), 769 733.

[49] Rus I A., Petrusel A., Sintamarian A (2001) Data dependence of the fixed points set of multi-valued weakly Picard operators , Stud. Univ Babes-Bolyai, Math., 46, 111 121.

[50] Rus I A., Petrusel A., Sintamarian A (2003) Data dependence of the fixed points set of multi-valued weakly Picard operators , Nonlinear Anal., 52, 1947 1959.

[51] Rus I A (2003), Picard operators and applications , Sci Math Japan, 58(1), 191 219.

[52] Rus I A., Muresan A S., and Muresan V (2005), Weakly Picard operators on a set with two metrics , Fixed Point Theory, 6(2), 323 331.

[53] Rus I A., Petrusel A., Serban M A (2006), Weakly Picard operators: Equivalent definitions applications and open problems , Fixed Point Theory, 7, 3 22.

[54]Sawangsup K., Sintunavarat W., Cho Y J (2020), Fixed point theo- rems for orthogonal F contraction mappings on O complete metric spaces , J Fixed Point Theory Appl., https://doi.org/10.1007/s11784-019-0737-4

[55] Subrahmanyam P V (1975), Completeness and fixed points , Monatsh Math., 80, 325 330.

[56] Suzuki T (2007), A generalized Banach contraction principle that characterizes metric completeness , Proc Amer Math Soc.,

[57] Suzuki T (2009), A new type of fixed point theorem in metric spaces , Nonlinear Anal., 71 , 5313 5317.

[58] Wang J., Xiang X., Wei W (2010), A class of nonlocal impulsive problems for integrodifferential equation in Banach spaces , Results Math., 58, 379 397.

[59] Wang J., Zhou Y., Medved M (2012), Picard and weakly Picard oper-ators technique for nonlinear differential equations in Banach spaces , J Math Anal Appl., 389, 261 274.

Ngày đăng: 12/09/2023, 17:03

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w