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最优化 凸集、凸函数

一、凸集

 

定义:给定一个集合C⊆RnC⊆Rn,满足下列条件则称为凸集

 

x,y∈C⇒tx+(1−t)y∈Cx,y∈C⇒tx+(1−t)y∈C 对于任意的 0≤t≤1

 

 

凸集:如果集合A中任意两个元素的连线上的点也在集合内,则为凸集

 

二、凸函数

定义:给定映射f:Rn→Rf:Rn→R 并且 dom(f)⊆Rn(f)⊆Rn为凸集,那么

f(tx+(1−t)y)≤tf(x)+(1−t)f(y)f(tx+(1−t)y)≤tf(x)+(1−t)f(y) 对于任意 0≤t≤10≤t≤1,且 任意x,y∈dom(f)x,y∈dom(f)。

 

凸函数:函数任意两点连线上的值大于对应对应自变量出的函数值,则为凸函数

三、凸优化

凸优化问题有一个重要的结论:凸优化问题的局部最优解,就是全局最优解。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/wander-clouds/p/8550013.html

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