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擬凸函數

鎖定
擬凸函數是凸集上的一類函數,設S是線性空間中的非空凸集,f是S上的實值函數,若對任何實數α∈(0,1)和S中的任意兩點x₁和x₂,恆有 f(αx₁+(1-α)x₂)≤max{f(x₁),f(x₂)}, 則稱f是S上的擬凸函數,或f在S上是擬凸的,S上的凸函數也是S上的擬凸函數,對於任何α∈(0,1)和任意的x₁,x₂∈S,若f(x₂)≥f(x₁),而f(x₂)不小於在x₁與x₂連線上一切點的函數值,則f是擬凸的。 [1] 
中文名
擬凸函數
外文名
Quasi-convex Function
屬    性
凸集上的一類函數
所屬學科
數學
相關概念
擬凸函數、非空凸集等

擬凸函數基本概念

擬凸函數定義

函數
稱為擬凸函數(或者單峯函數),如果其定義域及所有下水平集
,都是凸集。函數
擬凹函數,如果
是擬凸函數,即每個上水平集
是凸集。若某函數既是擬凸函數又是擬凹函數,其為擬線性函數。函數是擬線性函數,如果其定義域和所有的水平集
都是凸集。
定義1
定義域是凸集
,若對於任意的
,都有
則稱
在Z上是擬凸的。
定義2
其定義域
,若對於任意
都有
則稱
在Z上是嚴格擬凸的。
若一
是擬凸(嚴格擬凸),則稱
是擬凹(嚴格擬凹)的。
定義3
其定義域
,若對於任意的
,都有
則稱
在Z上是強擬凸的。
若一
是強擬凸的,則稱
是強擬凹的。 [2] 
對於定義在R上的函數,擬凸性要求每個下水平集是一個區間(有可能包括無限區間)。R上的一個擬凸函數如圖1所示。 [3] 
圖1 擬凸函數 圖1 擬凸函數
圖1中R上的一個擬凸函數。對於任意
下水平集
是凸集,即某區間。下水平集
是區間[a,b]。下水平集
是區間
凸函數具有凸的下水平集,所以也是擬凸函數。但是擬凸函數不一定是凸函數。圖1所示的簡單例子即説明了這一點。

擬凸函數舉例説明

例1 R上的一些例子:
對數函數:定義在
上的函數
是擬凸函數(也是擬凹函數,因此是擬線性函數)。上取整函數:函數
是擬凸函數(亦為擬凹函數)。
從上述例子可以看出,擬凸函數可能是凹函數,甚至有可能是不連續的。下面給出
上的一些例子。
例2向量的長度。定義
的長度為非零分量的下標的最大值,即
(定義零向量的長度為零。)由於此函數的下水平集是子空間
所以它在
上是擬凸函數。 [3] 

擬凸函數基本性質

在擬凸條件下,凸函數的很多性質仍然成立,或者可以找到類似性質。例如,存在一種變化的Jensen不等式來描述擬凸函數:函數f是擬凸函數的充要條件是,
是凸集,且對於任意
,有
即線段中任意一點的函數值不超過其端點函數值中最大的那個。上述不等式有時稱為擬凸函數的Jensen不等式,圖2所示即為一個擬凸函數的例子。 [3] 
圖2 擬凸函數的例子 圖2 擬凸函數的例子
和凸性類似,擬凸性可以由函數
在直線上的性質刻畫:函數
是擬凸的充要條件是它在和其定義域相交的任意直線上是擬凸函數。特別地,可以通過將一個函數限制在任意直線上,通過考察所得到的函數在R上的擬凸性來驗證原函數的擬凸性。 [3] 
R上的擬凸函數
對R上的擬凸函數,我們給出一個簡單的刻畫。由於考慮一般的函數較為繁瑣,所以我們考慮連續函數。連續函數
是擬凸的,當且僅當下述條件至少有一個成立。
1.函數
是非減的;
2.函數
是非增的;
3.存在一點
,使得對於
(且
),f非增,對於t≥c(且
),f非減,點c可以在
的全局最小點中任選一個。圖3描述了這樣的情形。 [3] 
圖3 R上的擬凸函數 圖3 R上的擬凸函數

擬凸函數相關定理

擬凸函數性質1

強擬凸函數,則
是嚴格擬凸和擬凸函數。 [2] 
但是嚴格擬凸函數不一定是擬凸函數,例如:
它是嚴格擬凸,但它不是擬凸的。事實上,當函數是下半連續時,由嚴格擬凸性可推出擬凸性。

擬凸函數定理1

設f是定義在凸集
上的實值函數,則對每個
,f 的水平集都是凸集的充分必要條件是f是擬凸函數。
與凸函數相反,擬凸函數在它的定義域內部可以不連續,而且並非每個局部極小必是一個整體極小。

擬凸函數定理2

在凸集
是擬凸函數,若
是f的一個嚴格局部極小值點,則
也是f在Z上的嚴格整體極小值。

擬凸函數定理3

設f 在開凸集
上是可微的,則f 是擬凸函數的充要條件是:
,若
必有

擬凸函數定理4

設f在正則凸集
(有非空內部的凸集)上是擬凸的必要條件是:對每個
,均有 [2] 
類似的,擬凹的必要條件是:對每個

擬凸函數定理5

設f在正則凸集
上,對每個
則f 在Z上擬凸的,每個
則f在Z上是擬凹的。

擬凸函數定理6

設f在凸集
上的嚴格擬凸函數
是f的一個局部極小值點,則
也是f在Z上的整體極小值點。 [2] 
參考資料
  • 1.    《數學辭海》編輯委員會.數學辭海·第五卷:中國科學技術出版社,2002.8
  • 2.    王川龍,馮梅.最優化原理與微觀經濟學:經濟科學出版社,1997年07月第1版
  • 3.    (美)鮑德(Stephen Boyd Lieven Bandenberghe).凸優化=CONVEX OPTIMIZATION:清華大學出版社,2013.01