凸函数 编辑
凸函数是指上境图为凸集的一类函数。换言之,其函数图形上,任意两点连成的线段,皆位于图像的上方。二阶可导的一元函数



f


{\displaystyle f}

为凸,当且仅当其定义域为凸集,且函数的二阶导数




f




{\displaystyle f''}

在整个定义域上非负。一元凸函数的熟知例子有二次函数



x


x

2




{\displaystyle x\mapsto x^{2}}

指数函数



x


e

x




{\displaystyle x\mapsto e^{x}}

。直观理解,凸函数的图像形如开口向上的杯






{\displaystyle \cup }

,而相反,凹函数则形如开口向下的帽






{\displaystyle \cap }

1
相关
次导数、次微分、次切线和次梯度法的概念出现在凸分析,也就是凸函数的研究中。 要注意的是,次切线和次切距是不同的。
凸函数最优化,或叫做凸最优化,凸最小化,是数学最优化的一个子领域,研究定义于凸集中的凸函数最小化的问题。凸最佳化在某种意义上说较一般情形的数学最佳化问题要简单,譬如在凸最佳化中局部最佳值必定是全局最佳值。凸函数的凸性使得凸分析中的有力工具在最佳化问题中得以应用,如次导数等。
在数学领域的凸分析中,集合的“示性函数”为凸函数,用于表示给定元素是否为该集合的成员。尽管与常规示性函数定义相似,两者也可以相互转换,但根据如下定义的示性函数更适应于凸分析的方法。
次梯度法是求解凸函数最优化问题的一种迭代法。次梯度法能够用于不可微的目标函数。当目标函数可微时,对于无约束问题次梯度法与梯度下降法具有同样的搜索方向。
次导数、次微分、次切线和次梯度法的概念出现在凸分析,也就是凸函数的研究中。 要注意的是,次切线和次切距是不同的。
勒壤得转换是一个在数学和物理中常见的技巧,得名于阿德里安-马里·勒让德。该操作是一个实数的实值凸函数的对合变换。它经常用于经典力学中从拉格朗日力学到哈密顿力学的推导、热力学中热力学势的推导以及多变量微分方程的求解。
勒壤得转换是一个在数学和物理中常见的技巧,得名于阿德里安-马里·勒让德。该操作是一个实数的实值凸函数的对合变换。它经常用于经典力学中从拉格朗日力学到哈密顿力学的推导、热力学中热力学势的推导以及多变量微分方程的求解。