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编程问答

UA SIE545 优化理论基础1 凸分析1 线性流形与超平面

發(fā)布時間:2025/4/14 编程问答 35 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 UA SIE545 优化理论基础1 凸分析1 线性流形与超平面 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

UA SIE545 優(yōu)化理論基礎1 凸分析1 線性流形與超平面

  • 線性流形
  • 超平面

線性流形

假設FFF是一個數域,VVVFFF上的一個線性空間。稱M?VM \subset VM?V是一個線性流形,如果
?x,y∈M,?λ∈F,(1?λ)x+λy∈M\forall x,y \in M,\forall \lambda \in F,(1-\lambda)x+\lambda y \in M?x,yM,?λF,(1?λ)x+λyM

定理1 線性子空間是包含零元的線性流形
證明
?\Rightarrow?” 顯然成立;
?\Leftarrow?” 驗證下面幾點:

  • MMM對數乘封閉;
    ?λ∈F,x∈M,λx=(1?λ)0+λx∈M\forall \lambda \in F,x \in M,\lambda x = (1-\lambda)0+\lambda x \in M?λF,xM,λx=(1?λ)0+λxM
  • MMM對加法封閉;
    ?x,y∈M,x+y=2(x/2+y/2)∈M\forall x,y \in M,x+y = 2(x/2+y/2) \in M?x,yM,x+y=2(x/2+y/2)M
  • 因此包含零元的線性流形是線性子空間。

    證畢

    定義集合M?VM \subset VM?V沿向量a∈Va \in VaV方向的平移為
    M+a={x+a:x∈M}M+a = \{x+a:x \in M\}M+a={x+a:xM}

    S=M+aS=M+aS=M+a,稱MMMSSS平行,記為M∣∣SM||SMS,這是一種等價關系。

    定理2 線性空間中的每個線性流形都平行于唯一一個線性子空間:
    L?M?M={x?y:x,y∈M}L \triangleq M-M = \{x-y:x,y \in M\}L?M?M={x?y:x,yM}

    證明
    考慮?y∈M\forall y \in M?yM, M?yM-yM?y是一個線性流形,并且包含零元,根據定理1,M?yM-yM?y是一個線性子空間,因為yyy的任意性,我們可以構造
    L?M?M={x?y:x,y∈M}L \triangleq M-M = \{x-y:x,y \in M\}L?M?M={x?y:x,yM}

    滿足M∣∣LM||LML。下面討論唯一性,假設MMM平行于L1,L2L_1,L_2L1?,L2?,根據平行的傳遞性,L1∣∣L2L_1 || L_2L1?L2?,說明?a∈V\exists a \in V?aV, L2=L1+aL_2 = L_1+aL2?=L1?+a,對于0∈L20 \in L_20L2?, ??a∈L1\exists -a \in L_1??aL1?, 0=?a+a0=-a+a0=?a+a,因此a∈L1a \in L_1aL1?, 所以L2=L1+a?L1L_2 = L_1+a \subset L_1L2?=L1?+a?L1?,類似有L1?L2L_1 \subset L_2L1??L2?。故L1=L2L_1=L_2L1?=L2?
    證畢

    LLLMMM具有相同的維數:dim(L)=dim(M)=dim(V)?1dim(L)=dim(M)=dim(V)-1dim(L)=dim(M)=dim(V)?1。維數為0、1、2、大于2的線性空間中的線性流形分別叫做點、線、平面與超平面。

    超平面

    在線性空間VVV上定義內積:?x,y∈V\forall x,y \in V?x,yV,
    (x,y)=∑i=1nxiyi(x,y) = \sum_{i=1}^n x_iy_i(x,y)=i=1n?xi?yi?

    有了內積之后,根據Riesz定理,VVV上的任意線性泛函fff可以表示為
    f(x)=(x,b),?b∈Vf(x) = (x,b), \exists b \in Vf(x)=(x,b),?bV

    并且我們可以定義正交:xxxyyy正交等價于(x,y)=0(x,y)=0(x,y)=0,如果xxx與子空間WWW中的每個向量正交,就稱xxx與子空間WWW正交。VVV中所有與WWW正交的向量構成的子空間叫做WWW的正交補空間,記為W⊥W^{\perp}W

    定理3 VVV中的每個超平面都可以用它的法線唯一表示。用HHH表示超平面,則?!b∈V,?!β∈F\exists ! b \in V,\exists ! \beta \in F?!bV,?!βF
    H={x∈V:(x,b)=β}H =\{x \in V:(x,b)=\beta\}H={xV:(x,b)=β}

    bbbHHH的法向量。

    證明
    根據定理2,dim(L)=dim(H)=dim(V)?1dim(L)=dim(H)=dim(V)-1dim(L)=dim(H)=dim(V)?1。對于線性子空間LLL,它的正交補空間LTL^TLT的維數為1,因此?b∈LT\exists b \in L^T?bLT,
    L={x∈V:(x,b)=0}L = \{x\in V:(x,b)=0\}L={xV:(x,b)=0}

    需要注意的是雖然bbb不唯一,但dim(LT)=1dim(L^T)=1dim(LT)=1,因此bbb代表的方向是唯一的,它表示與LTL^TLT平行的方向,或者說,LLL的法向。因為L∣∣HL||HLH?!a∈V\exists !a \in V?!aV,
    H=L+a={x∈V:(x,b)=0}+a={x∈V:(x,b)=β}H= L+a = \{x\in V:(x,b)=0\}+a = \{x \in V:(x,b)=\beta\}H=L+a={xV:(x,b)=0}+a={xV:(x,b)=β}

    其中β=(a,b)\beta = (a,b)β=(a,b)

    證畢

    總結

    以上是生活随笔為你收集整理的UA SIE545 优化理论基础1 凸分析1 线性流形与超平面的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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