マインドマップギャラリー 凸集合と凸関数
これは、凸集合と凸関数に関する思考ガイドです。凸集合と凸関数は、数学における 2 つの基本的かつ重要な概念であり、さまざまな問題を研究および解決するための強力なツールとなります。
よく使う数学の基礎公式
1次関数の交点の問題
グラフィックスとジオメトリの総復習マインドマップ (1)
数学の歴史
数学
複素変数関数のリスト
なぜ数学をうまく勉強できないのでしょうか
中学数学
デリバティブ
論理
凸集合と凸関数
凸セット
線形計画法 (線形関数 fi(αx βy) = αfi(x) βfi(y)) VS 非線形計画法
凸最適化 (凸関数 fi(αx βy) ≤ αfi(x) βfi(y)) VS 非凸最適化
定義 (λx (1 − λ)y ∈ K)
凸面を維持する操作 (交差、ベクトル和、スケーリング、平行移動)
特殊凸セット
超平面 {x|a Tx = b}
半角スペース {x|a Tx ≤ b}
多面体 P = {x|a T j x ≤ bj , j = 1, · · · , m})
基本的な考え方
規範 (非負、正定、同次、三角不等式)
収束(Xk→X*)
幾何学の基本概念
線分、ボール、ユニットボールのキックオフ
内部点、開集合と閉集合、閉境界
アフィンアフィン結合アフィンバッグ、相対内部と相対境界
凸組み合わせ凸包、凸セット凸包
コーン、コンベックスコーン、コーンコンビネーションコーンパッケージ
超平面のサポートと分離
凸集合分離定理(射影定理、支持超平面定理、超平面分離定理およびその逆定理)
アフィン集合と凸集合の分離
厳密な分離
意味と定理 (2 つの多面体の閉じたコンパクトな集合)
点と凸集合の厳密な分離・選択定理(一般化凸計画法への応用)
円錐
通常の円錐の意味:凸状の固体の閉じた先端
一般化不等式とその性質
最小要素と最小要素とそのセットの説明
最小要素の二重特性
デュアルコーンとその特性
一般化不等式の双対性
線形厳密一般化不等式の選択定理
凸集合の最小要素の双対特性の逆命題
凸関数
定義 (f (θx (1 − θ)y) ≤ θf(x) (1 − θ)f(y) )、画像、写真、部分グラフ(凸集合と凸関数の関係)
勾配、ヘッセ行列、ヤコビアン (複数の関数)
凸性の判定 (f(y)≧f(x) ▽f(x)T(y-x))
一次条件
二次条件
要約: 凸関数のフォトジェニックなグラフは凸集合です
一般的な凸関数(実数集合上の指数、べき乗、対数、負のエントロピー)
規範はすべて凸です (チェビシェフ規範)
最大値R^nは上に凸
領域内の幾何平均凹関数
下位セット(凸関数下位セット凸セット、凹関数上位セット凸セット)
ジェンセンの不等式とその拡張 (f(θX (1-θ)y)≤θf(X) (1-θ)f(y)
凸面保存操作
負でない加重合計
複合放射線マッピング
点ごとの最大値と点ごとの最高値の凸性
共役関数の理解 (アフィン関数、指数関数、および負のエントロピー関数は点ごとの最高値に基づいて導出されます)