法锥
法锥(normal cone)收集凸集在某点的全部外法向方向。对凸集 和 ,定义 若 ,本文约定 。零向量总属于集合内点的法锥,非零向量则对应经过 的支撑超平面。它是外法向约定;改变不等号会反转方向。[1]
对矩形 ,右上顶点 的法锥是非负象限 ;上边内部点 的法锥只有向上射线 ;内部点的法锥只有零。法锥的形状反映当前位置允许向哪些方向移动。
从定义逐项求法锥
在顶点 ,取可行点 与 ,法锥不等式分别给出 。反向只要两者非负,任意可行点满足 ,内积之和就非正,故条件充分。
在上边中点 ,沿边可向左、右移动。分别代入 得 ;向下移动给出 ,充分性同样可直接检查。
内部点可沿每个坐标方向正负移动,迫使所有法向分量为零。
法锥不是只有单位法向量:若 满足全部不等式,任意非负倍数也满足。
对固定 ,定义是关于 的闭半空间约束;因此法锥自动是闭凸锥,即使原集合没有闭性。原集合是否闭则会影响下面的投影是否存在。
最近点与法锥的等价条件
定理 设 为非空闭凸集。点 是 在 中的欧几里得最近点,当且仅当 最近点存在,可将距离最小化限制在足够大的闭球内利用紧性;唯一性则来自平方距离的严格凸性。
证明必要性:对任意 ,线段点 可行。最近性给出 除以 后令 ,得到法锥不等式。充分性则对任意 展开 当 时平方项严格为正,故也直接得到唯一性。
主例取 ,候选最近点 的残差为 ,在顶点法锥内,所以确为最近点,距离为 。变式取 ,最近点是 ,残差 在向上法锥内,距离为二。把任何外点都投到最近顶点会错过第二种情形。
凸优化的一阶最优性
设 在包含凸集 的开凸域上可微且凸。可行点 为最小点,当且仅当 必要性来自沿任意可行线段的右导数非负,即 。充分性使用凸函数的一阶下界 ,于是全部可行点目标值都不小于 。这个下界可由凸性在线段上的差商不等式令参数趋零得到。
对 ,负梯度恰为 ,便恢复最近点定理;对线性最小化 ,条件为 。负号保证下降方向被外法锥挡住,不能省略。
非凸集合的失败边界
上述最近点必要条件用到了全部线段可行。若取非凸集合 、,点一是最近点之一。若仍用本文的全局支撑不等式定义法锥,则 ,因为对另一点需 ;残差 却不在其中。非凸分析中存在多种局部法锥,它们的定义与条件不同,不能将本文的凸法锥结论直接外推。
参考文献
- ↑ Stephen Boyd、Lieven Vandenberghe,Convex Optimization,习题2.38(c)、4.2.3节及8.1节的投影与分离。