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1、2.凸集与凸函数,2.1 仿射集,对n维欧氏空间中任意两点xy,则通过x和y的直线可表为 l(x,y)=(1-)x+y|R,2.凸集与凸函数,则一个仿射集的平移也是仿射集,Th2.1(1)Rn的子空间是包含原点的仿射集;(2),对每一非空的仿射集M,存在唯一的子空间L和向量aRn,使得,约定 M-a=M+(-a)若aM,则M-a是子空间.,2.凸集与凸函数,若非空仿射集M=L+a,则aM,于是唯一子空间L可表为,Df2.2.非空仿射集M的维数是指平行于仿射集M的子空间的维数.,Rn中的n-1维仿射集称为超平面.,2.凸集与凸函数,Th2.2 给定向量p(0)Rn,R,则,是Rn中的一个超平面.
2、反之,Rn任一超平面都可表成上式的形式,且在相差一个非零常数的意义下,(p,)是唯一的.,2.凸集与凸函数,可验证,仿射集的交集仍是仿射集,Df2.3 给定Rn中集合S,包含S的所有仿射集的交集,即包含S的最小仿射集称为S的仿射包,记为affS,2.凸集与凸函数,Df2.1 Rn中任一集合S的维数定义为它的仿射包affS的维数,即包含S的仿射集的最小维数.,2.凸集与凸函数,命题2.1 下述断言相互等价.,2.凸集与凸函数,2.凸集与凸函数,2.2 凸集与锥,2.凸集与凸函数,2.凸集与凸函数,2.凸集与凸函数,运用定义不难验证如下命题:,2.凸集与凸函数,2.凸集与凸函数,多面体(polyh
3、edral set)是有限闭半空间的交.(可表为 Axb).,2.凸集与凸函数,多面集 x|Ax0也是凸锥,称为多面锥。,2.凸集与凸函数,由定义可知,锥关于正的数乘运算封闭,凸锥关于加法和正的数乘封闭,一般的,对于凸集S,集合,K(S)=x|0,xS,是包含S的最小凸锥.,锥C称为尖锥,若0S.尖锥称为突出的,若它不包含一维子空间,约定:非空集合S生成的凸锥,是指可以表示成S中有限个元素的非负线性组合(称为凸锥组合)的所有点所构成的集合,记为coneS.若S凸,则,coneS=K(S)0,2.3 凸集分离定理,2.凸集与凸函数,2.凸集与凸函数,证明:令,2.凸集与凸函数,所以为柯西列,必有
4、极限,且由S为闭集知。此极限点必在S中。,2.凸集与凸函数,下证明唯一性,2.凸集与凸函数,2.凸集与凸函数,2.凸集与凸函数,证明提纲,由此可得,2.凸集与凸函数,2.凸集与凸函数,Th2.7表明,S为闭凸集,yS,则y与S可分离。若令clS表示非空集合S的闭包,则当yclS时,定理结论也真。实际上我们有下述定理,证明,2.凸集与凸函数,推论:设S为Rn 中的非空集合,yS,则存在非零向量p,使对xclS,pT(x-y)0,2.凸集与凸函数,2.凸集与凸函数,2.凸集与凸函数,作为凸集分离定理的应用,下面介绍两个择一定理:Farkas定理和Gordan定理,它们在最优化理论中是很有用的。,2.凸集与凸函数,2.4 择一定理,2.凸集与凸函数,2.凸集与凸函数,2.凸集与凸函数,2.凸集与凸函数,2.凸集与凸函数,2.凸集与凸函数,2.凸集与凸函数,2.凸集与凸函数,2.凸集与凸函数,2.凸集与凸函数,2.凸集与凸函数,