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法锥

法锥(normal cone)收集凸集在某点的全部外法向方向。对凸集 C⊆ℝn 和 x0∈C,定义 NC(x0)={v:v𝖳(x−x0)≤0 对所有 x∈C}. 若 x0∉C,本文约定 NC(x0)=∅。零向量总属于集合内点的法锥,非零向量则对应经过 x0 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 C=[0,2]×[0,1],右上顶点 p=(2,1) 的法锥是非负象限 {(a,b):a,b≥0};上边内部点 q=(1,1) 的法锥只有向上射线 {(0,b):b≥0};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 p,取可行点 p−(ε,0) 与 p−(0,ε),法锥不等式分别给出 a≥0,b≥0。反向只要两者非负,任意可行点满足 x1−2≤0,x2−1≤0,内积之和就非正,故条件充分。

矩形右上顶点p处有向右和向上的非负象限法向方向。
顶点 p=(2,1):水平和竖直分量都可非负,法锥有二维内部。这里把法向量平移到p作为示意,箭头表示射线继续延伸。

在上边中点 q,沿边可向左、右移动。分别代入 q±(ε,0) 得 a=0;向下移动给出 b≥0,充分性同样可直接检查。

矩形上边中点q处只有向上的非负竖直法向射线。
边内部点 q=(1,1):沿边可左右移动,法向的水平分量必须为零,只留下向上的射线。

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。

矩形内点r处没有非零支撑方向,法锥只含零向量。
内部点 r=(1,1/2):每个坐标方向都能正负微移,所以法锥只有零;点旁没有非零法向箭头。

法锥不是只有单位法向量:若 v 满足全部不等式,任意非负倍数也满足。

对固定 x∈C,定义是关于 v 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 C 为非空闭凸集。点 p∈C 是 z 在 C 中的欧几里得最近点,当且仅当 z−p∈NC(p). 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 x∈C,线段点 p+t(x−p) 可行。最近性给出 ‖z−p−t(x−p)‖2−‖z−p‖2=−2t(z−p)𝖳(x−p)+t2‖x−p‖2≥0. 除以 t>0 后令 t↓0,得到法锥不等式。充分性则对任意 x∈C 展开 ‖z−x‖2=‖z−p‖2+‖x−p‖2−2(z−p)𝖳(x−p)≥‖z−p‖2. 当 x≠p 时平方项严格为正,故也直接得到唯一性。

主例取 z=(3,2),候选最近点 p=(2,1) 的残差为 (1,1),在顶点法锥内,所以确为最近点,距离为 2。变式取 z=(1,3),最近点是 q=(1,1),残差 (0,2) 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 f 在包含凸集 C 的开凸域上可微且凸。可行点 x∗ 为最小点,当且仅当 −∇f(x∗)∈NC(x∗). 必要性来自沿任意可行线段的右导数非负,即 ∇f(x∗)𝖳(x−x∗)≥0。充分性使用凸函数的一阶下界 f(x)≥f(x∗)+∇f(x∗)𝖳(x−x∗),于是全部可行点目标值都不小于 f(x∗)。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 f(x)=12‖x−z‖2,负梯度恰为 z−x,便恢复最近点定理;对线性最小化 c𝖳x,条件为 −c∈NC(x∗)。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 C={−1,1}、z=0,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 NC(1)=[0,∞),因为对另一点需 v(−2)≤0;残差 z−p=−1 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

  1. ↑ 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。