凸优化学习笔记(2)——凸函数
来源:互联网 发布:php二分查找算法 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 07:30
笔记是根据《Convex Optimization》写的,序号对应章。
3 凸函数
3.1 基本性质及例子
满足如下条件的从n维映射到1维的函数称凸函数:
其中
可以注意到其实等号右边是
1) 指数函数
2) 幂函数
3) 绝对值的幂函数
4) 对数函数
5) 负熵
6) 范数
7) 最大值函数
8) 二次-线性分式函数
9) 指数和的对数
10) 几何平均
11) 行列式的对数
另外还有两个概念。下水平集:即函数值小于某个阈值对应的定义域。上镜图:即
3.2 保凸运算
1)非负加权和,即把多个函数乘上一个非负的权重加起来。
2)复合仿射
如果
3)逐点最大,即多个函数中相同自变量取其中最大者,该运算保凸。
4)复合
设
如果
如果
如果
如果
5)下界
如果
6)透视函数
其中
3.3 共轭函数
共轭函数表达式是:
其中
共轭函数的求法是令
3.4 拟凸函数
如果一个函数的下水平集(sublevel sets)是凸集,则该函数是拟凸函数。例如:
1) 对数函数
2) 上取整函数
3) 向量的长度
4)
5) 线性分式
对于一个函数来说,如果满足其非减,或非增,或存在一个点函数小于该点非增,大于该点非减,则该函数为拟凸的。
3.5 对数凸函数
如果函数的值域大于0,并且
1) 仿射函数
2) 幂函数
3) 指数函数
4) 高斯分布的累积分布函数
5) Gamma函数
6) 矩阵的行列式
7) 矩阵的行列式除以迹
需要注意,两个对数凸函数相乘依然是对数凸函数,相加却未必。两个对数凸函数的卷积运算是对数凸函数。对数凸函数的积分运算是对数凸函数。
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