Boyd 5.3节有关于Slater’s constraint推导使用的一个结论存疑?

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primal problem:minimize\ f_0(\mathbf{x})\\
subject\ to\ f_i(\mathbf{x})\ \leq\ 0,\ i=1,...,m\\
h_i(\mathbf{x})\ =\  0,\ i=1,...,p\ \\
\mathbf{x}\in R^n定义集合A:为什么primal problem 是 convex problem的时候A是一个凸集?说明:限制在convex problem里意味着f_i(x),\ i=0,...,m是convex function,h_i(x),\ i=1,...,p是affine function

2017年11月17日 3 条回复 752 次浏览

发起人:胡鞍钢 初入职场

上士闻道,勤而行之;中士闻道,若存若亡;下士闻道,大笑之。不笑不足以为道。故建言有之:明道若昧,进道若退,夷道若纇。上德若谷;大白若辱;广德若不足;建德若偷;质真若渝。大方无隅;大器晚成;大音希声;大象无形;道隐无名。夫唯道,善贷且成。

回复 ( 3 )

  1. Yuhang Liu
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    谢邀。

    根据定义验证就行了。取两个A里面的元素,他们分别对应x和y(定义里面的x y),那么这两个元素的凸组合对应x和y的凸组合,那么你验证x和y的凸组合会使得那两个元素的凸组合也落在A里就行。

    不要看到一大堆记号就失去了思考的勇气。数学里面很多时候就是用一大堆符号来讲述一件很trivial的事情而已。

  2. Jiawei Fan
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    感谢 @Yuhang Liu 大神的提示,按照你的指导我尝试着写下貌似确实不算困难的证明,其实抛开这个本身问题不说,大神说的以下这段话非常值得吾人思考:

    不要看到一大堆记号就失去了思考的勇气。数学里面很多时候就是用一大堆符号来讲述一件很trivial的事情而已。

    下面开始简单论证,题面:

    A=\{
(u,v,t)\ |\ \exists x \in D,f_i(x)\leq u_i,i=1,...,m,\\
h_i(x)=v_i,i=1,...,p,\ f_0(x)\leq t
\}

    其中f_i,i=0,...,m是convex function,h_i,i=1,...,p是affine function,求证A是凸集。

    证明:

    A中任意两点a=(u_a,v_a,t_a)\in A,\ b=(u_b,v_b,t_b)\in A,设\theta \in(0,1)

    则可以得到:

    \exists x_a \in D\\

    
f_i(x_a)\leq u_{ai},i=1,...,m\\
h_i(x_a)=v_{ai},i=1,...,p\ \\
f_0(x_a)\leq t_a

    \exists x_b \in D\\

    
f_i(x_b)\leq u_{bi},i=1,...,m\\
h_i(x_b)=v_{bi},i=1,...,p\ \\
f_0(x_b)\leq t_b

    则有以下三条重要关系

    f_i(\theta x_a+(1-\theta)x_b)\leq \theta f_i(x_a)+(1-\theta)f_i(x_b)\leq \theta u_{ai}+(1-\theta)u_{bi},\ i=1,...,m

    h_i(\theta x_a+(1-\theta)x_b)= \theta h_i(x_a)+(1-\theta)h_i(x_b)= \theta v_{ai}+(1-\theta)v_{bi},\ i=1,...,p

    f_0(\theta x_a+(1-\theta)x_b)\leq \theta f_0(x_a)+(1-\theta)f_0(x_b)\leq \theta t_a+(1-\theta)t_b

    所以\exists( \theta x_a+(1-\theta)x_b)\in D对于(\theta u_a+(1-\theta)u_b,\theta v_a+(1-\theta)v_b,\theta t_a+(1-\theta)t_b)有上述三条重要关系成立。

    所以(\theta u_a+(1-\theta)u_b,\theta v_a+(1-\theta)v_a,\theta t_a+(1-\theta)t_a)\in A

    所以根据凸集定义集合A是凸集。

    证毕。

  3. 匿名用户
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    不妨从上境图(epigraph)的角度考虑这个问题。我们知道\mathbf{epi} \ f = \left\{ (x,t) | f (x) \leq t \right\} , function f is convex iff its epigraph is convex. 那么集合\left\{ (x,u_i) | f_i(x) \leq u_i \right\} 是凸集,同样\left\{ (x,t) | f_0(x) \leq t \right\} 也是凸集,而 \left\{ (x,v_j) | h_j(x) = v_j \right\} 是 hyperplane, 显然也是凸集。令S = \left\{ (x,u,v,t) | f(x) \leq u, f_0(x) \leq t, h(x) = v\right\} . 注意到x \in R^n, f(x)g(x) 是 向量值函数,上述不等式代表逐项不等。S就是R^n \times R^m \times R^p \times R空间中上述各凸集的交集,因而还是凸集。将这一凸集向x方向投影,就是题目中给出的\cal{A}, convexity is preserved.

    PS. 感觉题主自己给出的证明有一点flaw. 因为集合A的定义中只有u,v,t没有x, 好像x 是给定的; 而两点组合就变化了x的值。

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