最优化基础

这篇主要是介绍基础概念,和重要的性质


凸集

\forall x,y \in C ,\forall \lambda \in [0,1] ,都存在\lambda x+(1-\lambda )y \in C,则称C为凸集

开集

\forall x\in C,\exists  \delta >0,[x-\delta ,x+\delta ]\in C,则称C为开集

超平面

\forall x\in C,\exists  y 使得y\cdot x为常量

支撑面

平面a如果与凸体Q有公共点,且Q在a的一侧,则称a为Q的支撑面

凸函数

满足以下两个条件的函数

1)函数的作用域是凸集

2)\forall x,y \in C,\forall \lambda \in [0,1],都有f(\lambda x+(1-\lambda )y)<=\lambda f(x)+(1-\lambda )f(y)

凸函数的性质:(懒得打了,复制了附1中的图片)


还有一个性质,当hessian阵为正定阵时,凸函数为严格凸,但是反向并不成立

一阶判定条件:利用\lim_{\Delta x\to0}\frac{f(x+\Delta x)-f(x)}{\Delta x} =f'(x)证明

二阶判定条件:利用中值定理和泰勒展开式证明

梯度

一个函数的全部偏导数构成的向量

hessian阵

函数的二阶偏导矩阵

半正定矩阵

A\in R_{nxn} ,\forall x\in R_{n} ,x'Ax>=0,则称A为半正定矩阵,充要条件是矩阵的特征值全部>=0

鞍点

在微分方程中,沿着某一方向是稳定的,另一条方向是不稳定的奇点,叫做鞍点。在泛函中,既不是极大值点也不是极小值点的临界点,叫做鞍点。在矩阵中,一个数在所在行中是最大值,在所在列中是最小值,则被称为鞍点

参考资料

1.凸函数的性质:https://www.cnblogs.com/wander-clouds/p/8569144.html



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