Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

В линейной алгебре , А выпуклый конус является подмножеством из векторного пространства над упорядоченным полем , которое закрыто в соответствии с линейными комбинациями с положительными коэффициентами.

Конус выпуклый (голубой). Внутри него светло-красный выпуклый конус состоит из всех точек αx + βy с α, β> 0 для изображенных x и y . Кривые в правом верхнем углу символизируют бесконечность регионов.

Определение [ править ]

Подмножество С векторного пространства V над упорядоченным полем F является конусом (или иногда называют линейным конусом ) , если для каждого х в С и положительной скалярной & alpha ; в F , продукт αx в C . [1] Обратите внимание, что некоторые авторы определяют конус со скаляром α, охватывающим все неотрицательные скаляры (а не все положительные скаляры, которые не включают 0). [2]

Конус С является выпуклым конусом , если αx + βy принадлежит C , для любого положительного скаляры & alpha ; , & beta ; , и любого х , у в С . [3] [4] Конус С выпукла тогда и только тогда , когда С + CC .

Эта концепция имеет смысл для любого векторного пространства, которое допускает концепцию «положительного» скаляра, такого как пространства над рациональными , алгебраическими или (чаще) действительными числами . Также отметим , что скаляры в определении положительны что означает , что происхождение не должны принадлежать к С. Некоторые авторы используют определение , что гарантирует происхождение принадлежит C . [5] Из-за параметров масштабирования α и β конусы бесконечны по протяженности и не ограничены.

Если C - выпуклый конус, то для любого положительного скаляра α и любого x из C вектор Отсюда следует, что выпуклый конус C является частным случаем линейного конуса .

Из указанного выше свойства следует, что выпуклый конус можно также определить как линейный конус, замкнутый относительно выпуклых комбинаций или только при сложении . Более кратко, множество C является выпуклым конусом тогда и только тогда, когда αC = C и C + C = C для любого положительного скаляра α .

Примеры [ править ]

круглая пирамида с выпуклым конусом
Выпуклый конус, не являющийся конической комбинацией конечного числа образующих.
Выпуклый конус, образованный конической комбинацией трех черных векторов.
Конус (объединение двух лучей), который не является выпуклым конусом.
конус, но не выпуклый конус.
  • Конус нормы
- выпуклый конус.
  • Пересечение двух выпуклых конусов в одном векторном пространстве снова является выпуклым конусом, но их объединение может не быть единым.
  • Класс выпуклых конусов также замкнут относительно произвольных линейных отображений . В частности, если С является выпуклым конусом, так его противоположность , и является самым большим линейное подпространство содержится в С .
  • Множество положительно полуопределенных матриц .
  • Множество неотрицательных непрерывных функций представляет собой выпуклый конус.

Особые примеры [ править ]

Аффинные выпуклые конусы [ править ]

Аффинный выпуклый конус является множеством полученного в результате применения аффинного преобразования к выпуклому конусу. [6] Типичный пример является перевод выпуклого конуса с точкой р : р + С . Технически такие преобразования могут давать неконусы. Например, если p = 0, p + C не является линейным конусом. Однако его до сих пор называют аффинным выпуклым конусом.

Полупространства [ править ]

(Линейная) гиперплоскость - это множество в форме, где f - линейный функционал на векторном пространстве V. Замкнутое полупространство - это множество в форме или, аналогично открытое полупространство, использует строгое неравенство. [7] [8]

Полупространства (открытые или замкнутые) - это аффинные выпуклые конусы. Кроме того (в конечных размерах), любой выпуклый конус С , что не все пространством V должен содержаться в некотором замкнутом полупространстве Н от V ; это частный случай леммы Фаркаша .

Многогранные и конечно порожденные конусы [ править ]

Многогранные конусы - это особые виды конусов, которые можно определить несколькими способами: [9] : 256–257

  • Конус C является полиэдральным, если он представляет собой коническую комбинацию конечного числа векторов (это свойство также называется конечно-порожденным ). [10] [11] Т.е. существует такой набор векторов, что .
  • Конус является полиэдральным, если он является пересечением конечного числа полупространств, граница которых равна нулю (это было доказано Вейлем в 1935 г.).
  • Конус C является полиэдральным, если существует матрица такая, что .
  • Конус является полиэдральным, если он является множеством решений системы однородных линейных неравенств. Алгебраически, каждое неравенство определяется строки матрицы A . Геометрически каждое неравенство определяет полупространство, которое проходит через начало координат.

Каждый конечно порожденный конус является многогранным конусом, а каждый многогранный конус является конечно порожденным конусом. [10] Каждый многогранный конус имеет уникальное представление в виде конической оболочки своих экстремальных образующих и уникальное представление пересечений полупространств, учитывая, что каждая линейная форма, связанная с полупространствами, также определяет опорную гиперплоскость грани. [12]

Многогранные конусы играют центральную роль в теории представлений многогранников . Например, теорема о разложении для многогранников состояний , что каждый многогранник можно представить в виде суммы Минковского в виде выпуклого многогранника и многогранного конуса. [13] [14] Многогранные конусы также играют важную роль в доказательстве связанной теоремы о конечном базисе для многогранников, которая показывает, что каждый многогранник является многогранником, а каждый ограниченный многогранник является многогранником. [13] [15] [16]

Два представления многогранного конуса - неравенствами и векторами - могут иметь очень разные размеры. Например, рассмотрим конус всех неотрицательных п матрицу с размерностью п матриц с равными строк и столбцов сумм. Для представления неравенств требуется n 2 неравенств и 2 ( n -1) уравнений, но для векторного представления требуется n ! векторы (см. теорему Биркгофа-фон Неймана ). Может произойти и обратное - количество векторов может быть полиномиальным, а количество неравенств - экспоненциальным. [9] : 256

Два представления вместе обеспечивают эффективный способ решить, находится ли данный вектор в конусе: чтобы показать, что он находится в конусе, достаточно представить, что это коническая комбинация определяющих векторов; чтобы показать, что его нет в конусе, достаточно указать одно определяющее неравенство, которое оно нарушает. Этот факт известен как лемма Фаркаша .

Тонкий момент в представлении векторами заключается в том, что количество векторов может быть экспоненциальным в размерности, поэтому доказательство того, что вектор находится в конусе, может быть экспоненциально длинным. К счастью, теорема Каратеодори гарантирует, что каждый вектор в конусе может быть представлен не более чем d определяющими векторами, где d - размерность пространства.

Тупые, заостренные, плоские, выступающие и правильные конусы [ править ]

Согласно приведенному выше определению, если C - выпуклый конус, то C ∪ { 0 } также является выпуклым конусом. Выпуклый конус называется острым , если 0 в C , и тупые , если 0 не в C . [1] [17] Тупые конусы можно исключить из определения выпуклого конуса, заменив «неотрицательный» на «положительный» в условии α, β.

Конус называется плоским, если он содержит некоторый ненулевой вектор x и его противоположный - x, то есть C содержит линейное подпространство размерности не менее единицы, и заметным в противном случае. [18] [19] Тупой выпуклый конус обязательно заметен, но обратное не обязательно. Выпуклый конус C заметен тогда и только тогда, когда C ∩ - C ⊆ { 0 }. Конус C называется порождающим, если C  -  C равно всему векторному пространству. [20]

Некоторые авторы требуют заострения выступающих конусов. [21] Термин «заостренный» также часто используется для обозначения замкнутого конуса, который не содержит полной линии (т. Е. Нет нетривиального подпространства объемлющего векторного пространства V или того, что называется выступающим конусом). [22] [23] [24] Термин собственный ( выпуклый ) конус определяется по-разному, в зависимости от контекста и автора. Это часто означает конус, который удовлетворяет другим свойствам, таким как выпуклый, замкнутый, заостренный, выступающий и полномерный. [25] [26] [27] Из-за различий в определениях следует обращаться к контексту или источнику для определения этих терминов.

Рациональные конусы [ править ]

Тип конуса, представляющий особый интерес для чистых математиков, - это частично упорядоченный набор рациональных конусов. «Рациональные конусы - важные объекты в торической алгебраической геометрии, комбинаторной коммутативной алгебре, геометрической комбинаторике, целочисленном программировании». [28] Этот объект возникает, когда мы изучаем конусы вместе с решеткой . Конус называется рациональным (здесь мы предполагаем «заостренный», как определено выше), если все его образующие имеют целочисленные координаты, т. Е. Если это рациональный конус, то .

Двойной конус [ править ]

Пусть CV - множество, не обязательно выпуклое, в вещественном векторном пространстве V, снабженное скалярным произведением . (Непрерывный или топологический) конус, сопряженный с C, - это множество

который всегда является выпуклым конусом. Здесь есть двойственность спаривание между C и V , то есть .

В более общем смысле, (алгебраический) конус, сопряженный с CV в линейном пространстве V, является подмножеством двойственного пространства V *, определяемого следующим образом:

Другими словами, если V * есть алгебраическое сопряженное пространство из V , то есть множество линейных функционалов, неотрицательных на прямой конус C . Если мы возьмем V * быть непрерывным сопряженное пространство , то это множество непрерывных линейных функционалов неотрицательных на С . [29] Это понятие не требует спецификации внутреннего продукта на V .

В конечных измерениях два понятия двойственного конуса по существу одинаковы, потому что каждый конечномерный линейный функционал является непрерывным, [30] и каждый непрерывный линейный функционал во внутреннем пространстве произведения индуцирует линейный изоморфизм (невырожденное линейное отображение) от V * к V , и этот изоморфизм переводит двойственный конус, заданный вторым определением, в V * , на конус, заданный первым определением; см. теорему Рисса о представлении . [29]

Если C совпадает со своим двойственным конусом, то C называется самодуальным . Можно сказать, что конус самодвойственный без ссылки на любой заданный внутренний продукт, если существует внутренний продукт, по отношению к которому он равен своему двойственному по первому определению.

Конструкции [ править ]

  • Учитывая , замкнутое, выпуклое подмножество К из гильбертова пространства V , то наружу нормальный конус к множеству К в точке х в K задается
  • Учитывая замкнутое выпуклое подмножество K в V , касательный конус (или условный конус ) к множеству K в точке x задается формулой
  • Учитывая замкнутое выпуклое подмножество K гильбертова пространства V , касательный конус к множеству K в точке x в K можно определить как полярный конус к внешнему нормальному конусу :

И нормальный, и касательный конус имеют свойство быть замкнутым и выпуклым. Это важные концепции в области выпуклой оптимизации , вариационных неравенств и проектируемых динамических систем .

Свойства [ править ]

Если C - непустой выпуклый конус в X , то линейная оболочка C равна C - C, а наибольшее векторное подпространство X, содержащееся в C , равно C ∩ (- C ). [31]

Частичный порядок, определяемый выпуклым конусом [ править ]

Заостренный и выступающий выпуклый конус C индуцирует частичный порядок "≤" на V , определенный так, что если и только если (если конус плоский, то же определение дает просто предварительный порядок .) Суммы и положительные скалярные кратные действительных неравенств относительно в этом порядке остаются в силе неравенства. Векторное пространство с таким порядком называется упорядоченным векторным пространством . Примеры включают порядок произведения на вещественнозначных векторах и порядок Лёвнера для положительных полуопределенных матриц. Такой порядок обычно встречается в позитивном полуопределенном программировании.

См. Также [ править ]

  • Конус (значения)
    • Конус (геометрия)
    • Конус (топология)
    • Конус (линейная алгебра)
  • Лемма Фаркаша
  • Биполярная теорема
  • Линейная комбинация
  • Упорядоченное векторное пространство

Заметки [ править ]

  1. ^ a b Бернштейн, Деннис С. (26 июля 2009 г.). Матричная математика: теория, факты и формулы (второе изд.). Издательство Принстонского университета. п. 97. ISBN 978-0691140391.
  2. ^ С. Zalinescu (1 января 2002). Выпуклый анализ в общих векторных пространствах . World Scientific. п. 1. ISBN 978-981-238-067-8.
  3. ^ Неф, Уолтер (1988-01-01). Линейная алгебра . Курьерская корпорация. п. 35. ISBN 9780486657721.
  4. ^ Ито, Kiyosi (1993-01-01). Энциклопедический математический словарь . MIT Press. ISBN 9780262590204.
  5. ^ Рокафеллар, Ральф Тирелл (2015-04-29). Выпуклый анализ . Издательство Принстонского университета. п. 13. ISBN 9781400873173.
  6. ^ Хириарт-Urruty, Жан-Батист; Лемарешаль, Клод (2012-12-06). Основы выпуклого анализа . Springer Science & Business Media. ISBN 9783642564680.
  7. ^ Aliprantis, Charalambos D .; Граница, Ким С. (2007-05-02). Бесконечный анализ измерений: Путеводитель автостопом . Springer Science & Business Media. п. 197. ISBN 9783540326960.
  8. ^ Рокафеллар, Ральф Тирелл (2015-04-29). Выпуклый анализ . Издательство Принстонского университета. п. 10. ISBN 9781400873173.
  9. ^ a b Ловас, Ласло ; Пламмер, доктор медицины (1986), Теория соответствия , Анналы дискретной математики, 29 , Северная Голландия, ISBN 0-444-87916-1, Руководство по ремонту  0859549
  10. ^ а б Лоэра, Хесус А. Де; Хеммеке, Раймонд; Кеппе, Маттиас (01.01.2012). Алгебраические и геометрические идеи в теории дискретной оптимизации . СИАМ. ISBN 9781611972443.
  11. ^ Шрайвер, Александр (1998-07-07). Теория линейного и целочисленного программирования . Джон Вили и сыновья. ISBN 9780471982326.
  12. ^ Брунс, Винфрид; Губеладзе, Иосиф (2009). Многогранники, кольца и K-теория (1-е изд.). Монографии Спрингера по математике. п. 3 . ISBN 9780387763552.
  13. ^ a b Шрайвер, Александр (1998-07-07). Теория линейного и целочисленного программирования . Джон Вили и сыновья. С. 88–89. ISBN 9780471982326.
  14. ^ Конфорти, Микеле; Cornuejols, Жерар; Замбелли, Джакомо (15 ноября 2014 г.). Целочисленное программирование . Springer. п. 111. ISBN 9783319110080.
  15. ^ Корте, Бернхард; Выген, Йенс (11.11.2013). Комбинаторная оптимизация: теория и алгоритмы . Springer Science & Business Media. п. 61. ISBN 9783662217115.
  16. Вильярреал, Рафаэль (26 марта 2015). Мономиальные алгебры, второе издание . CRC Press. п. 9. ISBN 9781482234701.
  17. ^ Дхара, Анулекха; Датта, Джойдип (17.10.2011). Условия оптимальности в выпуклой оптимизации: конечномерный взгляд . CRC Press. п. 243. ISBN. 9781439868225.
  18. ^ Нойштадт, Люсьен В. (2015-03-08). Оптимизация: теория необходимых условий . Издательство Принстонского университета. п. 6. ISBN 9781400870530.
  19. ^ Эдвардс, RE (2012-10-25). Функциональный анализ: теория и приложения . Курьерская корпорация. п. 135. ISBN 9780486145105.
  20. Schaefer & Wolff 1999 , стр. 205–209.
  21. ^ Hadjisavvas, Николас; Мартинес-Легаз, Хуан Э .; Пено, Жан-Поль (2001-04-10). Обобщенная выпуклость и Обобщенные монотонности: Труды 6 - го Международного симпозиума по обобщенной выпуклости / монотонности, Самос, сентябрь 1999 . Springer Science & Business Media. п. 238. ISBN 9783540418061.
  22. ^ Bauschke, Heinz H .; Комбетс, Патрик Л. (2011-04-19). Выпуклый анализ и теория монотонных операторов в гильбертовых пространствах . Springer Science & Business Media. п. 88. ISBN 9781441994677.
  23. ^ Кэмерон, Нил (1985-09-05). Введение в линейное и выпуклое программирование . КУБОК Архив. п. 32. ISBN 9780521312073.
  24. ^ Panik, MJ (2013-12-01). Линейное программирование: математика, теория и алгоритмы . Springer Science & Business Media. п. 40. ISBN 9781461334347.
  25. ^ Dattorro, Джон (2005-01-01). Выпуклая оптимизация и геометрия евклидова расстояния . Meboo Publishing USA. п. 96. ISBN 9780976401308.
  26. ^ Никола, Пьер Карло (2013-03-14). Мейнстрим математической экономики в 20 веке . Springer Science & Business Media. п. 125. ISBN 9783662042380.
  27. ^ Фудзивара, Хиденори; Людвиг, Жан (05.12.2014). Гармонический анализ экспоненциальных разрешимых групп Ли . Springer. п. 246. ISBN. 9784431552888.
  28. ^ Губеладзе, Иосиф; Михалек, Матеуш (1 января 2018 г.). «Позиционирование рациональных конусов». Тихоокеанский математический журнал . 292 (1): 103–115. arXiv : 1606.02083 . DOI : 10,2140 / pjm.2018.292.103 . S2CID 119639952 . 
  29. ^ а б Хантер, Джон К .; Нахтергаэле, Бруно (01.01.2001). Прикладной анализ . World Scientific. п. 116. ISBN 9789810241919.
  30. ^ Каротерс, NL (2005-01-01). Краткий курс теории банахового пространства . Издательство Кембриджского университета. ISBN 9780521603720.
  31. ^ Narici & Бекенштейн 2011 , стр. 149-153.

Ссылки [ править ]

  • Бурбаки, Николас (1987). Топологические векторные пространства . Элементы математики. Берлин, Нью-Йорк: Springer-Verlag . ISBN 978-3-540-13627-9.
  • Наричи, Лоуренс ; Бекенштейн, Эдвард (2011). Топологические векторные пространства . Чистая и прикладная математика (Второе изд.). Бока-Ратон, Флорида: CRC Press. ISBN 978-1584888666. OCLC  144216834 .
  • Рокафеллар, RT (1997) [1970]. Выпуклый анализ . Принстон, Нью-Джерси: Издательство Принстонского университета. ISBN 1-4008-7317-7.
  • Шефер, Гельмут Х .; Вольф, Манфред П. (1999). Топологические векторные пространства . GTM . 8 (Второе изд.). Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Springer New York Выходные данные Springer. ISBN 978-1-4612-7155-0. OCLC  840278135 .
  • Трев, Франсуа (2006) [1967]. Топологические векторные пространства, распределения и ядра . Минеола, Нью-Йорк: Dover Publications. ISBN 978-0-486-45352-1. OCLC  853623322 .
  • Зэлинеску, К. (2002). Выпуклый анализ в общих векторных пространствах . Ривер Эдж, штат Нью-Джерси: World Scientific. ISBN 981-238-067-1. Руководство по ремонту  1921556 .