Псевдовыпуклая функция
Псевдовыпуклая функция — это функция, которая ведёт себя подобно выпуклой функции с точки зрения нахождения её локального минимума, но не обязательно выпукла. Неформально, дифференцируемая функция псевдовыпукла, если она возрастает в любом направлении, где имеет положительную производную по направлению.
Формальное определениеПравить
Вещественнозначная функция ƒ, определённая на (непустом) выпуклом открытом множестве X в конечномерном евклидовом пространстве , называется псевдовыпуклой, если для всех x, y ∈ X, таких что , мы имеем [1]. Здесь является градиентом ƒ, определённым формулой
СвойстваПравить
Любая выпуклая функция псевдовыпукла, но обратное неверно. Например, функция псевдовыпукла, но не выпукла. Любая псевдовыпуклая функция квазивыпукла, но обратное не верно, поскольку функция квазивыпукла, но не псевдовыпукла. Псевдовыпуклость представляют в первую очередь интерес, поскольку точка x* является локальным минимумом псевдовыпуклой функции ƒ тогда и только тогда, когда она является стационарной точкой функции ƒ, что случается при обращении градиента функции ƒ в нуль на x*:
- [1].
Обобщения на недиффиренцируемые функцииПравить
Понятие псевдовыпуклости может быть обобщено на недифференцируемые функции следующим образом[2]. Если дана функция , то можно определить её верхнюю производную Дини как
где u является любым единичным вектором. Говорят, что функция псевдовыпукла, если она возрастает в любом направлении, где верхняя производная Дини положительна. Более точно, её можно описать в терминах субдифференциала следующим образом:
- Для всех , если существует , такая что то для всех z на отрезке, соединяющем x и y.
Связанные понятияПравить
Псевдовогнутая функция — это функция, отрицательная для которой псевдовыпукла. Псевдолинейная функция — это функция, которая одновременно псевдовыпукла и псевдовогнута[3]. Например, задачи дробно-линейного программирования имеют псевдолинейные целевые функции и линейные ограничения-неравенства. Эти свойства позволяют решать задачи дробного программирования вариантом симплекс-метода (Джорджа Б. Данцига)[4][5][6].
См. такжеПравить
ПримечанияПравить
- ↑ 1 2 Mangasarian, 1965.
- ↑ Floudas, Pardalos, 2001.
- ↑ Rapcsak, 1991.
- ↑ Craven, 1988, с. 145.
- ↑ Kruk, Wolkowicz, 1999, с. 795–805.
- ↑ Mathis, Mathis, 1995, с. 230–234.
ЛитератураПравить
- Craven B. D. Fractional programming. — Berlin: Heldermann Verlag, 1988. — Т. 4. — С. 145. — (Sigma Series in Applied Mathematics). — ISBN 3-88538-404-3.
- Serge Kruk, Henry Wolkowicz. Pseudolinear programming // SIAM Review. — 1999. — Т. 41. — С. 795–805. — doi:10.1137/S0036144598335259. — JSTOR 2653207.
- Frank H. Mathis, Lenora Jane Mathis. A nonlinear programming algorithm for hospital management // SIAM Review. — 1995. — Т. 37, № 2. — С. 230–234. — doi:10.1137/1037046. — JSTOR 2132826.
- Christodoulos A. Floudas, Panos M. Pardalos. Generalized monotone multivalued maps // Encyclopedia of Optimization. — Springer, 2001. — С. 227. — ISBN 978-0-7923-6932-5.
- Rapcsak T. On pseudolinear functions // European Journal of Operational Research. — 1991. — Т. 50, вып. 3. — С. 353–360. — ISSN 0377-2217. — doi:10.1016/0377-2217(91)90267-Y.
- Mangasarian O. L. Pseudo-Convex Functions // Journal of the Society for Industrial and Applied Mathematics Series A Control. — 1965. — Январь (т. 3, вып. 2). — С. 281–290. — ISSN 0363-0129. — doi:10.1137/0303020.
Для улучшения этой статьи желательно:
|