凸优化之Convex set概念

凸集合

今天,定义一下凸集合(convex set)C:

假设凸集合C: C   , 有两个向量 x,y C,

使得 tx+(1-t)y  C 对于  t  [0,1] 恒成立。

用图示的方法表示就是: 第一个是凸集合,第二个不是凸集合。


convex set
convex hull


凸集合的常见例子:

1  空集,一个点,一条线

2 Norm ball:            

证明如下:

let  \ x_{1}  \ and  \ x_{2} \in A=\{x:||x||\leq r\}, then \  \forall \theta \in [0,1],  we \ could  \ conclude \ that \\\ ||\theta x_{1}+(1-\theta)x_{2}||\leq\theta||x_{1}||+(1-\theta)||x_{2}||\leq \theta r + (1-\theta)r=r, so \ A \ is \ convex

3  Hyperplane: 

4 Halfspace: 

5 Affine space:

6 Polyhedron:


Cone set


凸集合的几个重要性质:


凸函数概念



对于保留凸函数和凸集合的操作,这块就不继续展开了,大家如果对这些兴趣,欢迎阅读:

Boyd 的《convex optimization》

Rockafellar 的《convex analysis》

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