重要凸集

重要凸集

一些简单的凸集

  • 空集 \emptyset、任意一点(单点集){x0}\{x_0\}、全空间 Rn\mathbf{R}^{n} 都是 Rn\mathbf{R}^{n} 的仿射(自然也是凸的)子集。
  • 任意直线是仿射的。如果直线通过零点,则是子空间,因此,也是凸锥。
  • 一条线段是凸的,但不是仿射的(除非退化为一个点)。
  • 一条射线是凸的,但不是仿射的。如果射线的基点是零点,则它是凸锥。
  • 任意子空间是仿射的、凸锥(自然是凸的)。

超平面与半空间

超平面是具有如下形式的集合

{xax=b} \begin{aligned} \{x \mid a^{\top}x=b\} \end{aligned}

其中 aRna \in \mathbf{R}^{n}a0a \ne 0bRb \in \mathbf{R}。超平面是关于 xx 的非平凡线性方程的解空间(因此是一个仿射集合)。几何上,{xax=b}\{x \mid a^{\top}x=b\} 可以看作是法线方向为 aa 的超平面,而常数 bb 决定了这个平面从原点的偏移。下面给出的是超平面的点向式方程:

{xa(xx0)=0} \begin{aligned} \{x \mid a^{\top}(x - x_0) = 0\} \end{aligned}

一个超平面将全空间 Rn\mathbf{R}^{n} 划分为两个半空间。(闭的)半空间是具有如下形式的集合:

{xaxb} \begin{aligned} \{x \mid a^{\top}x \leqslant b\} \end{aligned}

半空间是凸的,但不是仿射的。

Euclid 球和椭球

Rn\mathbf{R}^{n} 中的空间 Euclid 球(或简称为球)具有如下形式:

B(xc,r)={xxxc2r} \begin{aligned} B(x_c, r) = \{x \mid \|x - x_c\| _2 \leqslant r\} \end{aligned}

其中向量 xcx_c 是球心,标量 r>0r > 0 是半径。Euclid 还有另一种常见的表达式为:

B(xc,r)={xc+ruu21} \begin{aligned} B(x_c, r) = \{x_c + ru \mid \|u\| _2 \leqslant 1\} \end{aligned}

和 Euclid 球类似的还有椭球,它们具有如下形式:

E={x(xxc)P1(xxc)1} \begin{aligned} \mathcal{E} = \{x | (x - x_c)^{\top} P^{-1} (x - x_c) \leqslant 1\} \end{aligned}

其中 P=P0P = P^{\top} \succ 0,即 PP 是对称正定矩阵。向量 xcx_c 为椭球的中心,矩阵 PP 决定了椭球从 xcx_c 向各个方向扩展的幅度。E\mathcal{E} 的半轴长度为 λi\sqrt{\lambda_i},这里的 λi\lambda_iPP 的特征值。

椭球另一个常用的表示形式是

E={xc+Auu21} \begin{aligned} \mathcal{E} = \{x_c + Au \mid \|u\| _2 \leqslant 1\} \end{aligned}

范数球和范数锥

范数锥是集合

C={(x,t)xt}Rn+1 \begin{aligned} C = \{(x, t) \mid \|x\| \leqslant t\} \in \mathbf{R}^{n+1} \end{aligned}

显然,它是一个凸锥。

多面体

多面体被定义为有限个线性等式和不等式的解集

P={xaixbi,i=1,,m,cjx=dj,j=1,,p} \begin{aligned} \mathcal{P} = \{x \mid a_i^{\top}x \leqslant b_i, i=1,\cdots,m, c_j^{\top}x = d_j, j=1,\cdots,p\} \end{aligned}

因此,多面体是有限个半空间和超平面的交集。仿射集合(例如子空间、超平面、直线)、射线、线段和半空间都是多面体。显而易见,多面体是凸集。

多面体可以使用紧凑表达式来表示

P={xAxb,Cx=d} \begin{aligned} \mathcal{P} = \{x \mid Ax \preceq b, Cx = d\} \end{aligned}

单纯形

单纯形是一类重要的多面体。设 k+1k+1 个点 v0,,vkRnv_0, \cdots, v_k \in \mathbf{R}^{n} 仿射独立,即 v1v0,,vkv0v_1-v_0, \cdots, v_k-v_0 线性独立,那么这些点决定了一个单纯形状

C=conv{v0,,vk}={θ0v0++θkvkθ0,1θ=1} \begin{aligned} C = \operatorname{conv}\{v_0, \cdots, v_k\} = \{\theta_0v_0 + \cdots + \theta_kv_k \mid \theta \succeq 0, \mathbf{1}^{\top}\theta=1\} \end{aligned}

其中 1\mathbf{1} 表示所有分量均为 11 的向量。这个单纯形的仿射维数为 kk,因而也称为 Rn\mathbf{R}^{n} 空间的 kk 维单纯形。

一维空间中的单纯形是一条线段,二维空间中的单纯形是一个三角形,三维空间中的单纯形是一个四面体

多面体的凸包描述

有限集合 {v1,,vk}\{v_1, \cdots, v_k\} 的凸包是

conv{v1,,vk}={θ1v1++θkvkθ0,1θ=1} \begin{aligned} \operatorname{conv}\{v_1, \cdots, v_k\} = \{\theta_1v_1 + \cdots + \theta_kv_k \mid \theta \succeq 0, \mathbf{1}^{\top} \theta = 1\} \end{aligned}

它表示 k1k-1 维空间中由 kk 个顶点组成的有界多面体。

半正定锥

Sn\mathbf{S}^n 表示 nn 阶对称矩阵的集合,即

Sn={XRn×nX=X} \begin{aligned} \mathbf{S}^n = \{X \in \mathbf{R}^{n \times n} \mid X = X^{\top}\} \end{aligned}

这是一个维数为 n(n+1)/2n(n+1)/2 的向量空间。我们用 S+n\mathbf{S}_+^n 表示对称半正定矩阵的集合

S+n={XSnX0} \begin{aligned} \mathbf{S}_+^n = \{X \in \mathbf{S}^{n} \mid X \succeq 0\} \end{aligned}

S++n\mathbf{S}_{++}^n 表示对称正定矩阵的集合

S++n={XSnX0} \begin{aligned} \mathbf{S}_{++}^n = \{X \in \mathbf{S}^{n} \mid X \succ 0\} \end{aligned}

集合 S+n\mathbf{S}_+^n 是一个凸锥,称为半正定锥。例如 S2\mathbf{S}^2 上的半正定锥

X=[xyyz]S+2{x0z0xzy2 \begin{aligned} X=\left[\begin{array}{ll} x & y \\ y & z \end{array}\right] \in \mathbf{S}_{+}^{2} \Longleftrightarrow \left\{\begin{matrix} x \geqslant 0 \\ z \geqslant 0 \\ x z \geqslant y^{2} \end{matrix}\right. \end{aligned}