我们平常处理的问题大部分都是凸规划。
可以利用凸集的良好性质讨论规划的解。
凸集的一个特点是,“两点连线”仍然在凸集中,这样可以“以点代线,以线代面,以面代体……”(凸集的任一点可由“边界”的凸组合表示),从而大大简化了分析。
拟凹函数与集合的凸性有着密切关系。
是我搞错了,我想成了“凸分析”,然后又想到了那本《Convex Analysis》( R.TYRREll Rock Affellar )。
当时腿就软了。
顺便罗嗦几句:
拟凹函数,就是相对坐标横轴,图像里没有下凸现象的曲线。
亦即对任意两点x、y属于定义域,f(ax+(1-a)y)>=min[f(x), f(y)]。
若函数是拟凹的,当且仅当其定义域的所有上轮廓集(upper contour set)都是凸的。
对于效用函数来说,偏好是凸的,当且仅当效用函数是拟凹的。



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