本节主要讲凸集的概念以及保凸运算，这对于判断优化问题是否是凸的非常有帮助。这一节有一部分概念比较抽象，需要仔细研读。

凸集（Convex Set）

凸集

通过集合的任意两个点的线段还在集合中，即

仿射集（Affine Set）

通过集合的任意两个点的直线还在集合中

线性方程组的解集是一个仿射集。

凸组合(Convex Combination)

凸包(Convex Hull)

S的凸包是指S中所有点的凸组合组成的集合，凸包是包含S的最小的凸集。

锥(Cones)

锥组合Conic combination

是非负线性组合。

凸锥Convex Conic

任意两个点的锥组合还在集合中。

锥包Conic Hull

集合C的锥包是指C中所有元素的锥组合的集合

保凸运算

通过保凸运算，可以从凸集构造出其他凸集。

如何证明集合C的凸性？

有两种方法：

1.通过定义证明；

2.说明集合C可以通过一些简单的凸集（超平面，半空间，球，椭球，范数球，范数锥，多面体，半正定锥）通过保凸运算导出。

保凸运算包括：

• 取交集
• 仿射函数
• 透视函数
• 线性分式函数

取交集（Intersection）

任意凸集的交集都是凸集

上图的集合是凸集，因为p(t)关于x是线性函数，线性不等式的解集是凸集，要求对不同的t值成立，相当于取交集。所以S是凸集。

仿射函数（Affine Function）

设f是仿射函数，则凸集在f下的像以及原像都是凸的。

仿射函数具有形式：$f(x)=Ax+b$

仿射函数包括：缩放、平移、投影

透视和线性分式函数（Perspective and Linear-fractional Function）

透视函数把向量的最后一维归一化为1，然后丢掉它。形式化地表达如下：

凸集的像和原像在透视变换下都是凸的。

仿射函数和透视函数都属于线性分式函数。线性分式函数可以看成是仿射函数和投射函数的合成。

投射解释 线性分式函数可以看成一个矩阵

$$Q= begin{bmatrix} A & b \ C^T & d \ end{bmatrix}$$
作用于点（x,1），得到 $(Ax+b, c^Tx+d)$，再作归一化使得最后一个分量是1，得到 $（f(x), 1）$

条件概率

条件概率可以看成是通过线性分式映射得到

广义不等式（Generalized Inequalities）

称锥$K subseteq mathbb{R}^n$为正常锥（Proper Cones）,如果满足：

• K是凸的
• K是闭的
• K是实的，即有非空内部
• K是尖的，即不包含直线

正常锥K可用来定义广义不等式

当$K=mathbb{R_+}$时，偏序关系$preceq_K$即为通常意义上的序$le$。

非负象限及分量不等式

非负象限是一个正常锥，相应的广义不等式$preceq_K$对应于向量不等式。

半正定锥和矩阵不等式

半正定锥$S^n$是正常锥，相应的广义不等式就是通常的矩阵不等式。即$X preceq_K Y$等价于$Y-X$是半正定矩阵。对$S^n_+$有相似结论。

[0,1]上的非负的多项式锥

广义不等式的性质

传递性、自反、反对称等，类似于我们常见的不等式。

最小与极小元

广义不等式的一些性质与普通不等式有明显的区别，即对于R上的线性序，任意两点都是可比的，而这个性质对其他广义不等式并不成立。这导致了最大最小的概念在广义不等式下有一些不同。

最小元

可以直观理解成比集合中的每个元素都小（$preceq_K$）。形式化定义是

$$S subseteq x+K$$

极小元

可以直观理解成集合中没有比它更小的元素。形式化定义是

$$(x-K)cap S={x}$$

极小元有多个。

分离与支撑超平面

超平面分离定理

两个不想交的凸集C和D，存在一个超平面$a^Txle b$，把他们分离开。即对于集合D中所有元素非负，对于集合C中所有元素非正。

严格分离

不相交的凸集并不一定能被超平面严格分离，即使集合是闭集。

点和凸集的严格分离 如果C是闭凸集，而$x_0 notin C$，那么存在将$x_0$和$C$严格分离的超平面。

超平面分离定理的逆定理

任何两个凸集，至少一个是开集，当且仅当存在分离超平面时，它们不相交。

支撑超平面定理

若$x_0$是集合$C subseteq R^n$的边界$bd C$的一点,即

$$x_0 in bd C = cl C / int C$$

如果 $a^Tx le a^Tx_0$对集合中的任何一点$x$且$a ne 0$，则${x|a^Tx=a^Tx_0}$是集合C在点$x_0$处的支撑超平面。

支撑超平面定理：对任意的非空凸集，在边界处存在支撑超平面。

逆定理：集合是闭的，并且有非空的内部，并且其边界上的每个点都存在支撑超平面，那么它是凸的。

对偶锥和广义不等式（Dual Cones and Generalized Inequalities）

对偶锥

令$K$是一个锥，集合$K^*={y|x^Ty ge 0, forall x in K}$称为$K$的对偶锥。$K^*$是一个锥，并且总是凸的，即使$K$不是凸锥。

从几何上看，当且仅当$yin K^*$是$K$在原点的一个支撑超平面的法线的反向。

仔细分析，对偶锥是这样的一个区域。区域中的每个点与$K$中的每个点的夹角小于等于90°。$K^*$的边界分别与$K$的边界垂直。

常见对偶锥的例子：

• 非负象限。锥$R_+^n$的对偶锥是它本身。称为自对偶。
  • 半正定锥。$S_+^n$也是自对偶的
  • 范数锥的对偶：

  • 对偶锥满足的性质：

    如果$K$是一个正常锥，那么它的对偶也是正常锥。$K^{**}=K$。

    $K^*$是指$K$的凸包和闭包，如果$K$是凸和闭的，那么$K^{**} = K$。

    广义不等式的对偶（Dual Generalized Inequalities）

    因为正常锥的对偶也是正常锥，所以可以从正常锥的对偶导出一个广义不等式。称$preceq_{K^*}$为广义不等式$preceq_K$的对偶。

    关于广义不等式及其对偶的一些重要性质：

    

    因为$K^{**} = K$。

    对偶广义不等式的最小元与极小元

    待续

    参考文献

    [1] http://blog.csdn.net/xingce_cs/article/details/73748679
    [2]《凸优化》

最后

以上就是羞涩爆米花为你收集整理的优化理论（二）凸集、保凸运算、广义不等式与对偶锥凸集（Convex Set）分离与支撑超平面对偶锥和广义不等式（Dual Cones and Generalized Inequalities）参考文献的全部内容，希望文章能够帮你解决优化理论（二）凸集、保凸运算、广义不等式与对偶锥凸集（Convex Set）分离与支撑超平面对偶锥和广义不等式（Dual Cones and Generalized Inequalities）参考文献所遇到的程序开发问题。

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