उत्तल विश्लेषण: Difference between revisions

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[[File:3dpoly.svg|thumb|right|एक 3-आयामी उत्तल पॉलीटॉप। उत्तल विश्लेषण में न केवल यूक्लिडियन रिक्त स्थान के उत्तल उपसमुच्चय का अध्ययन शामिल है बल्कि अमूर्त रिक्त स्थान पर उत्तल कार्यों का अध्ययन भी शामिल है।]]उत्तल विश्लेषण उत्तल कार्यों और [[उत्तल सेट]]ों के गुणों के अध्ययन के लिए समर्पित गणित की शाखा है, अक्सर [[उत्तल अनुकूलन]] में अनुप्रयोगों के साथ, अनुकूलन का एक उपडोमेन (गणित)।
[[File:3dpoly.svg|thumb|right|एक 3-आयामी उत्तल बहुतलीय उत्तल विश्लेषण में न केवल यूक्लिडियन रिक्त समष्टि के उत्तल उपसमुच्चय का अध्ययन सम्मिलित है बल्कि अमूर्त रिक्त समष्टि पर अवमुख फलनों का अध्ययन भी सम्मिलित है।]]'''उत्तल विश्लेषण''' अवमुख फलन और अवमुख समुच्चय के गुणों के अध्ययन के लिए समर्पित गणित की शाखा है प्रायः उत्तल न्यूनीकरण में अनुप्रयोगों के साथ अनुकूलन सिद्धांत का उपडोमेन होता है।


== उत्तल सेट ==
== अवमुख समुच्चय ==
{{main|Convex set}}
{{main|अवमुख समुच्चय}}


उपसमुच्चय <math>C \subseteq X</math> कुछ सदिश स्थान का <math>X</math> है {{em|'''convex'''}} यदि यह निम्न समतुल्य शर्तों में से किसी को भी संतुष्ट करता है:
कुछ सदिश समष्टि <math>X</math> का एक उपसमुच्चय <math>C \subseteq X</math> अवमुख होता है यदि यह निम्नलिखित समतुल्य शर्तों में से किसी को भी संतुष्ट करता है:
#अगर <math>0 \leq r \leq 1</math> वास्तविक है और <math>x, y \in C</math> तब <math>r x + (1 - r) y \in C.</math><ref name="Rockafellar" />#अगर <math>0 < r < 1</math> वास्तविक है और <math>x, y \in C</math> साथ <math>x \neq y,</math> तब <math>r x + (1 - r) y \in C.</math>
#यदि <math>0 \leq r \leq 1</math> वास्तविक है तब <math>x, y \in C</math> के साथ <math>r x + (1 - r) y \in C</math> है।<ref name="Rockafellar" />
[[Image:ConvexFunction.svg|thumb|300px|right|एक अंतराल पर उत्तल समारोह।]]
#यदि <math>0 < r < 1</math> वास्तविक है तब <math>x, y \in C</math> और <math>x \neq y,</math> के साथ <math>r x + (1 - r) y \in C</math> है।
{{main|Convex function}}
[[Image:ConvexFunction.svg|thumb|300px|right|एक अंतराल पर अवमुख फलन]]
{{main|अवमुख फलन}}


लगातार, <math>f : X \to [-\infty, \infty]</math> [[विस्तारित वास्तविक संख्या रेखा]] में मूल्यवान मानचित्र होगा <math>[-\infty, \infty] = \mathbb{R} \cup \{ \pm \infty \}</math> किसी फ़ंक्शन के डोमेन के साथ <math>\operatorname{domain} f = X</math> यह कुछ सदिश समष्टि का उत्तल उपसमुच्चय है।
संपूर्ण <math>f : X \to [-\infty, \infty]</math> [[विस्तारित वास्तविक संख्या रेखा|विस्तारित वास्तविक संख्या रेखाओं]] में एक मानचित्र <math>[-\infty, \infty] = \mathbb{R} \cup \{ \pm \infty \}</math> एक डोमेन के साथ <math>\operatorname{domain} f = X</math> है जो कि कुछ सदिश समष्टि का अवमुख उपसमुच्चय है यदि मानचित्र <math>f : X \to [-\infty, \infty]</math> एक अवमुख फलन है:
वो नक्शा <math>f : X \to [-\infty, \infty]</math> एक है{{em|convex function}} अगर
{{NumBlk|:::|<math>f( r x + (1 - r) y ) \leq r f(x) + (1 - r) f(y)</math>|{{EquationRef|Convexity ≤}}|LnSty=1px dashed black}}
{{NumBlk|:::|<math>f( r x + (1 - r) y ) \leq r f(x) + (1 - r) f(y)</math>|{{EquationRef|Convexity ≤}}|LnSty=1px dashed black}}


किसी भी वास्तविक के लिए धारण करता है <math>0 < r < 1</math> और कोई भी <math>x, y \in X</math> साथ <math>x \neq y.</math> अगर यह सच रहता है <math>f</math> जब परिभाषित असमानता ({{EquationNote|Convexity ≤}}) सख्त असमानता द्वारा प्रतिस्थापित किया जाता है
कोई भी वास्तविक संख्या <math>0 < r < 1</math> और <math>x, y \in X</math> के साथ यदि किसी भी <math>x \neq y.</math> के लिए मान्य है जिसको <math>f</math> की परिभाषित असमानता ({{EquationNote|Convexity ≤}}) द्वारा प्रतिस्थापित किया जाता है तब <math>f</math> को प्रबल अवमुख फलन कहा जाता है:<ref name="Rockafellar" />
{{NumBlk|:::|<math>f( r x + (1 - r) y ) < r f(x) + (1 - r) f(y)</math>|{{EquationRef|Convexity &lt;}}|LnSty=1px dashed black}}
{{NumBlk|:::|<math>f( r x + (1 - r) y ) < r f(x) + (1 - r) f(y)</math>|{{EquationRef|Convexity &lt;}}|LnSty=1px dashed black}}


तब <math>f</math> कहा जाता है{{em|strictly convex}}.<ref name="Rockafellar" />
अवमुख फलन अवमुख समुच्चय से संबंधित हैं विशेष रूप से फलन <math>f</math> उत्तल है यदि और केवल यदि इसका एपिग्राफ फलन है:
उत्तल कार्य उत्तल सेट से संबंधित हैं। विशेष रूप से, समारोह <math>f</math> उत्तल है अगर और केवल अगर इसका एपिग्राफ (गणित) |{{em|epigraph}}
[[Image:Epigraph convex.svg|right|thumb|300px|एक फलन (काले रंग में) उत्तल होता है यदि और केवल यदि इसका एपीग्राफ जो इसके फलन के आरेख (हरे रंग में) के ऊपर का क्षेत्र है एक अवमुख समुच्चय है।]]
[[Image:Epigraph convex.svg|right|thumb|300px|एक फलन (काले रंग में) उत्तल होता है यदि और केवल यदि इसका एपीग्राफ, जो इसके फलन के ग्राफ़ (हरे रंग में) के ऊपर का क्षेत्र है, एक उत्तल सेट है।]]
[[Image:Grafico 3d x2+xy+y2.png|right|300px|thumb|बहुपद का आरेख चर की संख्या <math>x^2 + x y + y^2.</math> का अवमुख फलन]]
[[Image:Grafico 3d x2+xy+y2.png|right|300px|thumb|बहुपद का एक ग्राफ # चर की संख्या उत्तल समारोह <math>x^2 + x y + y^2.</math>]]
{{NumBlk|:::|<math>\operatorname{epi} f := \left\{ (x,r) \in X \times \mathbb{R} ~:~ f(x) \leq r \right\}</math>|{{EquationRef|Epigraph def.}}|LnSty=1px dashed black}}
{{NumBlk|:::|<math>\operatorname{epi} f := \left\{ (x,r) \in X \times \mathbb{R} ~:~ f(x) \leq r \right\}</math>|{{EquationRef|Epigraph def.}}|LnSty=1px dashed black}}
एक उत्तल सेट है।{{sfn|Rockafellar|Wets|2009|pp=1-28}} विस्तारित वास्तविक-मूल्यवान कार्यों के एपिग्राफ उत्तल विश्लेषण में एक भूमिका निभाते हैं जो [[वास्तविक विश्लेषण]] में वास्तविक-मूल्यवान कार्यों के एक समारोह के ग्राफ द्वारा निभाई गई भूमिका के अनुरूप है। विशेष रूप से, एक विस्तारित वास्तविक-मूल्यवान फ़ंक्शन का एपिग्राफ ज्यामितीय अंतर्ज्ञान प्रदान करता है जिसका उपयोग सूत्र की मदद करने या अनुमानों को सिद्ध करने के लिए किया जा सकता है।
यह एक अवमुख समुच्चय है यदि विस्तारित वास्तविक-मान फलन के एपिग्राफ उत्तल विश्लेषण में एक भूमिका निभाते हैं जो [[वास्तविक विश्लेषण]] में वास्तविक-मान फलन के आरेख द्वारा निभाई गई भूमिका के अनुरूप है विशेष रूप से एक विस्तारित वास्तविक मान फलन का एपिग्राफ ज्यामितीय अंतर्ज्ञान प्रदान करता है जिसका उपयोग सूत्र की सहायता करने या अनुमानों को सिद्ध करने के लिए किया जा सकता है।{{sfn|Rockafellar|Wets|2009|pp=1-28}}


किसी फ़ंक्शन का डोमेन <math>f : X \to [-\infty, \infty]</math> द्वारा निरूपित किया जाता है <math>\operatorname{domain} f</math> जबकि यह{{em|[[effective domain]]}} समुच्चय है{{sfn|Rockafellar|Wets|2009|pp=1-28}}
किसी फलन का डोमेन <math>f : X \to [-\infty, \infty]</math> द्वारा निरूपित किया जाता है जबकि <math>\operatorname{domain} f</math> इसका प्रभावी डोमेन समुच्चय है:{{sfn|Rockafellar|Wets|2009|pp=1-28}}
{{NumBlk|:::|<math>\operatorname{dom} f := \{ x \in X ~:~ f(x) < \infty \}.</math>|{{EquationRef|dom ''f'' def.}}|LnSty=1px dashed black}}
{{NumBlk|:::|<math>\operatorname{dom} f := \{ x \in X ~:~ f(x) < \infty \}.</math>|{{EquationRef|dom ''f'' def.}}|LnSty=1px dashed black}}


कार्यक्रम <math>f : X \to [-\infty, \infty]</math> कहा जाता है{{em|[[Proper convex function|proper]]}} अगर <math>\operatorname{dom} f \neq \varnothing</math> और <math>f(x) > -\infty</math> के लिए {{em|all}} <math>x \in \operatorname{domain} f.</math>{{sfn|Rockafellar|Wets|2009|pp=1-28}} वैकल्पिक रूप से, इसका मतलब है कि कुछ मौजूद हैं <math>x</math> के अधिकार क्षेत्र में <math>f</math> जिस पर <math>f(x) \in \mathbb{R}</math> और <math>f</math> ई आल्सो {{em|never}} के बराबर <math>-\infty.</math> शब्दों में, एक कार्य है {{em|proper}} यदि इसका डोमेन खाली नहीं है, तो यह कभी भी मान नहीं लेता है <math>-\infty,</math> और यह भी समान रूप से बराबर नहीं है <math>+\infty.</math> अगर <math>f : \mathbb{R}^n \to [-\infty, \infty]</math> एक [[उचित उत्तल कार्य]] है तो कुछ वेक्टर मौजूद हैं <math>b \in \mathbb{R}^n</math> और कुछ <math>r \in \mathbb{R}</math> ऐसा है कि
फलन <math>f : X \to [-\infty, \infty]</math> उपयुक्त फलन कहलाता है यदि <math>\operatorname{dom} f \neq \varnothing</math> और <math>f(x) > -\infty</math> के लिए <math>x \in \operatorname{domain} f</math> है{{sfn|Rockafellar|Wets|2009|pp=1-28}} वैकल्पिक रूप से इसकातात्पर्य यह है कि <math>f</math> के डोमेन में कुछ <math>x</math> सम्मिलित है जिस पर <math>f(x) \in \mathbb{R}</math> और <math>f</math> कभी भी <math>-\infty</math> के बराबर नहीं है दूसरे शब्दों में यह एक उपयुक्त फलन है यदि इसका डोमेन रिक्त नहीं है तो यह कभी भी मान <math>-\infty,</math> नहीं लेता है और यह <math>+\infty.</math> के समान नहीं है यदि <math>f : \mathbb{R}^n \to [-\infty, \infty]</math> एक उपयुक्त [[उचित उत्तल कार्य|अवमुख फलन]] है तब कुछ सदिश <math>b \in \mathbb{R}^n</math> और <math>r \in \mathbb{R}</math> सम्मिलित हैं जैसे कि <math>f(x) \geq x \cdot b - r</math> के लिए <math>x</math> है।
:<math>f(x) \geq x \cdot b - r</math> {{space|4}}हरएक के लिए <math>x</math>
 
कहाँ <math>x \cdot b</math> इन वैक्टरों के [[डॉट उत्पाद]] को दर्शाता है।
जहाँ <math>x \cdot b</math> सदिश के [[डॉट उत्पाद|अदिश गुणनफल]] को दर्शाता है।


== उत्तल संयुग्म ==
== उत्तल संयुग्म ==
{{main|Convex conjugate}} वह {{em|'''convex conjugate'''}} एक विस्तारित वास्तविक-मूल्यवान फ़ंक्शन का <math>f : X \to [-\infty, \infty]</math> (जरूरी नहीं उत्तल) कार्य है <math>f^* : X^* \to [-\infty, \infty]</math> [[दोहरी जगह]] से | (निरंतर) दोहरी जगह <math>X^*</math> का <math>X,</math> और{{sfn|Zălinescu|2002|pp=75-79}}
{{main|उत्तल संयुग्म}}
 
एक विस्तारित वास्तविक-मान फलन का {{em|'''उत्तल संयुग्म'''}} <math>f : X \to [-\infty, \infty]</math> (आवश्यक रूप से उत्तल नहीं) फलन <math>f^* : X^* \to [-\infty, \infty]</math> की [[दोहरी जगह|द्वैतसमष्‍टि]] <math>X^*</math> का <math>X,</math> है:{{sfn|Zălinescu|2002|pp=75-79}}


:<math>f^*\left(x^*\right) = \sup_{z \in X} \left\{ \left\langle x^*, z \right\rangle - f(z) \right\}</math>
:<math>f^*\left(x^*\right) = \sup_{z \in X} \left\{ \left\langle x^*, z \right\rangle - f(z) \right\}</math>
जहां कोष्ठक <math>\left\langle \cdot, \cdot \right\rangle</math> दोहरी प्रणाली को निरूपित करें <math>\left\langle x^*, z \right\rangle := x^*(z).</math> {{em|'''biconjugate'''}}} का <math>f</math> नक्शा है <math>f^{**} = \left( f^* \right)^* : X \to [-\infty, \infty]</math> द्वारा परिभाषित <math>f^{**}(x) := \sup_{z^* \in X^*} \left\{ \left\langle x, z^* \right\rangle - f\left( z^* \right) \right\}</math> हरएक के लिए <math>x \in X.</math> अगर <math>\operatorname{Func}(X; Y)</math> के सेट को दर्शाता है <math>Y</math>-मूल्यवान कार्यों पर <math>X,</math> फिर नक्शा <math>\operatorname{Func}(X; [-\infty, \infty]) \to \operatorname{Func}\left( X^*; [-\infty, \infty] \right)</math> द्वारा परिभाषित <math>f \mapsto f^*</math> कहा जाता है {{em|'''Legendre-Fenchel transform'''}}.
जहां कोष्ठक <math>\left\langle \cdot, \cdot \right\rangle</math> विहित द्विविधता को दर्शाता है और <math>\left\langle x^*, z \right\rangle := x^*(z)</math>, <math>f</math> का द्विसंयुग्मक मानचित्र है जो <math>f^{**} = \left( f^* \right)^* : X \to [-\infty, \infty]</math> द्वारा परिभाषित <math>f^{**}(x) := \sup_{z^* \in X^*} \left\{ \left\langle x, z^* \right\rangle - f\left( z^* \right) \right\}</math> के प्रत्येक <math>x \in X</math> के लिए <math>\operatorname{Func}(X; Y)</math> के समुच्चय को दर्शाता है तब <math>X,</math> मान वाले फलन मानचित्र <math>\operatorname{Func}(X; [-\infty, \infty]) \to \operatorname{Func}\left( X^*; [-\infty, \infty] \right)</math> द्वारा परिभाषित {{em|'''लिजेंड्रे-फेनचेल रूपांतरण'''}} कहलाते हैं।


=== सबडिफरेंशियल सेट और फेनशेल-यंग असमानता ===
=== उप-अवकल समुच्चय और फेनशेल-यंग असमानता ===


अगर <math>f : X \to [-\infty, \infty]</math> और <math>x \in X</math> फिर {{em|'''subdifferential set'''}} है
यदि <math>f : X \to [-\infty, \infty]</math> और <math>x \in X</math> {{em|'''उप-अवकल समुच्चय'''}} है:


:<math>
:<math>
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\end{alignat}
\end{alignat}
</math>
</math>
उदाहरण के लिए, महत्वपूर्ण विशेष मामले में जहां <math>f = \| \cdot \|</math> पर एक आदर्श है <math>X</math>, दिखाया जा सकता है<ref group=proof>The conclusion is immediate if <math>X = \{ 0 \}</math> so assume otherwise. Fix <math>x \in X.</math> Replacing <math>f</math> with the norm gives <math>\partial f(x) = \left\{ x^* \in X^* ~:~ \left\langle x^*, x \right\rangle - \| x \| \geq \left\langle x^*, z \right\rangle - \| z \| \text{ for all } z \in X \right\}.</math> If <math>x^* \in \partial f(x)</math> and <math>r \geq 0</math> is real then using <math>z := r x</math> gives <math>\left\langle x^*, x \right\rangle - \| x \| \geq \left\langle x^*, r x \right\rangle - \| r x \| = r \left[ \left\langle x^*, x \right\rangle - \| x \| \right],</math> where in particular, taking <math>r := 2</math> gives <math>x^*(x) \geq \| x \|</math> while taking <math>r := \frac1{2}</math> gives <math>x^*(x) \leq \| x \|</math> and thus {{nowrap|<math>x^*(x) = \| x \|</math>;}} moreover, if in addition <math>x \neq 0</math> then because <math>x^*\left(\frac{x}{\|x\|}\right) = 1,</math> it follows from the definition of the [[dual norm]] that <math>\left\| x^* \right\| \geq 1.</math> Because <math>\partial f(x) \subseteq \left\{ x^* \in X^* ~:~ x^*(x) = \| x \| \right\},</math> which is equivalent to <math>\partial f(x) = \partial f(x) \cap \left\{ x^* \in X^* ~:~ x^*(x) = \| x \| \right\},</math> it follows that <math>\partial f(x) = \left\{ x^* \in X^* ~:~ x^*(x) = \| x \| \text{ and } \| z \| \geq \left\langle x^*, z \right\rangle \text{ for all } z \in X \right\},</math> which implies <math>\left\| x^* \right\| \leq 1</math> for all <math>x^* \in \partial f(x).</math> From these facts, the conclusion can now be reached. ∎</ref> कि अगर <math>0 \neq x \in X</math> तो यह परिभाषा कम हो जाती है:
उदाहरण के लिए महत्वपूर्ण विशेष स्थितियों में जहां <math>f = \| \cdot \|</math> एक प्रतिरूप है जिसे <math>X</math> द्वारा प्रदर्शित किया जा सकता है<ref group="proof">The conclusion is immediate if <math>X = \{ 0 \}</math> so assume otherwise. Fix <math>x \in X.</math> Replacing <math>f</math> with the norm gives <math>\partial f(x) = \left\{ x^* \in X^* ~:~ \left\langle x^*, x \right\rangle - \| x \| \geq \left\langle x^*, z \right\rangle - \| z \| \text{ for all } z \in X \right\}.</math> If <math>x^* \in \partial f(x)</math> and <math>r \geq 0</math> is real then using <math>z := r x</math> gives <math>\left\langle x^*, x \right\rangle - \| x \| \geq \left\langle x^*, r x \right\rangle - \| r x \| = r \left[ \left\langle x^*, x \right\rangle - \| x \| \right],</math> where in particular, taking <math>r := 2</math> gives <math>x^*(x) \geq \| x \|</math> while taking <math>r := \frac1{2}</math> gives <math>x^*(x) \leq \| x \|</math> and thus {{nowrap|<math>x^*(x) = \| x \|</math>;}} moreover, if in addition <math>x \neq 0</math> then because <math>x^*\left(\frac{x}{\|x\|}\right) = 1,</math> it follows from the definition of the [[dual norm]] that <math>\left\| x^* \right\| \geq 1.</math> Because <math>\partial f(x) \subseteq \left\{ x^* \in X^* ~:~ x^*(x) = \| x \| \right\},</math> which is equivalent to <math>\partial f(x) = \partial f(x) \cap \left\{ x^* \in X^* ~:~ x^*(x) = \| x \| \right\},</math> it follows that <math>\partial f(x) = \left\{ x^* \in X^* ~:~ x^*(x) = \| x \| \text{ and } \| z \| \geq \left\langle x^*, z \right\rangle \text{ for all } z \in X \right\},</math> which implies <math>\left\| x^* \right\| \leq 1</math> for all <math>x^* \in \partial f(x).</math> From these facts, the conclusion can now be reached. ∎</ref> यदि <math>0 \neq x \in X</math> तब यह परिभाषा कम हो जाती है:


:<math>\partial f (x) = \left\{ x^* \in X^* ~:~ \left\langle x^*, x \right\rangle = \| x \| \text{ and } \left\| x^* \right\| = 1 \right\}</math> {{space|4}}और{{space|4}} <math>\partial f(0) = \left\{ x^* \in X^* ~:~ \left\| x^* \right\| \leq 1 \right\}.</math> किसी के लिए <math>x \in X</math> और <math>x^* \in X^*,</math> <math>f(x) + f^*\left(x^*\right) \geq \left\langle x^*, x \right\rangle,</math> जिसे कहा जाता है {{em|Fenchel-Young inequality}}. यह असमानता एक समानता है (अर्थात <math>f(x) + f^*\left(x^*\right) = \left\langle x^*, x \right\rangle</math>) अगर और केवल अगर <math>x^* \in \partial f(x).</math> यह इस तरह से है कि सबडिफरेंशियल सेट <math>\partial f (x)</math> उत्तल संयुग्म से सीधे संबंधित है <math>f^*\left( x^* \right).</math>
:<math>\partial f (x) = \left\{ x^* \in X^* ~:~ \left\langle x^*, x \right\rangle = \| x \| \text{ and } \left\| x^* \right\| = 1 \right\}</math> और <math>\partial f(0) = \left\{ x^* \in X^* ~:~ \left\| x^* \right\| \leq 1 \right\}.</math> अन्य के लिए <math>x \in X</math> और <math>x^* \in X^*,</math> <math>f(x) + f^*\left(x^*\right) \geq \left\langle x^*, x \right\rangle,</math> जिसे {{em|फेनशेल-यंग असमानता}} कहा जाता है यह असमानता एक समानता है अर्थात <math>f(x) + f^*\left(x^*\right) = \left\langle x^*, x \right\rangle</math>) यदि और केवल यदि <math>x^* \in \partial f(x)</math> इस प्रकार से है कि उप-अवकल समुच्चय <math>\partial f (x)</math> उत्तल संयुग्म <math>f^*\left( x^* \right)</math> से संबंधित है।


=== द्विसंयुग्मी ===
एक फलन <math>f : X \to [-\infty, \infty]</math> का {{em|'''द्विसंयुग्मक'''}} का संयुग्म है जिसे सामान्यतः <math>f^{**} : X \to [-\infty, \infty]</math> के रूप मे लिखा जाता है यह दृढ़ या द्वैत होता है तब इसे दिखाने के लिए द्विसंयुग्मी फलन उपयोगी होता है।


=== उभयलिंगी === {{em|'''biconjugate'''}}} एक समारोह के <math>f : X \to [-\infty, \infty]</math> संयुग्म का संयुग्म है, जिसे आमतौर पर लिखा जाता है <math>f^{**} : X \to [-\infty, \infty].</math> जब प्रबल द्वैत या दुर्बल द्वैत होता है (परेशान क्रिया के माध्यम से) तो यह दिखाने के लिए उभयलिंगी उपयोगी होता है।
किसी भी <math>x \in X,</math> के लिए असमानता <math>f^{**}(x) \leq f(x)</math> फेनचेल-यंग असमानता का अनुसरण करता है उपयुक्त फलन के लिए <math>f = f^{**}</math> यदि और केवल यदि <math>f</math> उत्तल है और फेन्शेल-मोरो प्रमेय द्वारा [[निचला अर्ध-निरंतर|निम्न अर्ध-निरंतर]] है।{{sfn|Zălinescu|2002|pp=75-79}}<ref name="BorweinLewis" />
== उत्तल न्यूनीकरण ==
{{main|अवमुख अनुकूलन}}


किसी के लिए <math>x \in X,</math> असमानता <math>f^{**}(x) \leq f(x)</math> से अनुसरण करता है {{em|Fenchel–Young inequality}}. उचित उत्तल कार्य के लिए, <math>f = f^{**}</math> [[अगर और केवल अगर]] <math>f</math> फेन्शेल-मोरो प्रमेय द्वारा उत्तल और [[निचला अर्ध-निरंतर]] है।{{sfn|Zălinescu|2002|pp=75-79}}<ref name="BorweinLewis" />
{{em|'''उत्तल न्यूनीकरण'''}} ({{em|प्रारंभिक}}) {{em|समस्या}} रूपों में से एक है:


:जब एक अवमुख फलन <math>\inf_{x \in M} f(x)</math> दिया जाता है तब <math>f : X \to [-\infty, \infty]</math> अवमुख उपसमुच्चय <math>M \subseteq X</math> होता है।


== उत्तल न्यूनीकरण ==
=== द्वैत समस्या ===
{{main|Convex optimization}}
{{main|द्वैत (अनुकूलन)}}
ए {{em|'''convex minimization'''}} ({{em|primal}}) {{em|problem}} रूपों में से एक है
<!-- Copied from [[Duality (optimization)#Duality principle]] -->


:पाना <math>\inf_{x \in M} f(x)</math> जब एक उत्तल कार्य दिया जाता है <math>f : X \to [-\infty, \infty]</math> और एक उत्तल उपसमुच्चय <math>M \subseteq X.</math>
अनुकूलन सिद्धांत में, द्वैत सिद्धांत बताता है कि अनुकूलन समस्याओं को दो दृष्टिकोणों, मूल समस्या या द्वैत समस्या के रूप मे देखा जा सकता है।


=== दोहरी समस्या ===
सामान्यतः पर द्वैत सिद्धांत युग्म स्थानीय रूप से उत्तल समष्टि <math>\left(X, X^*\right)</math> और <math>\left(Y, Y^*\right)</math> को अलग करते हैं फिर दिया गया फलन <math>f : X \to [-\infty, \infty],</math> को मूल समस्या <math>x</math> खोजने के रूप में परिभाषित कर सकते हैं जैसे कि
{{main|Duality (optimization)}}
<!-- Copied from [[Duality (optimization)#Duality principle]] -->
अनुकूलन सिद्धांत में, {{em|duality principle}} बताता है कि अनुकूलन समस्याओं को दो दृष्टिकोणों, मूल समस्या या दोहरी समस्या से देखा जा सकता है।
 
सामान्य तौर पर दो दोहरे जोड़े अलग-अलग स्थान को [[स्थानीय रूप से उत्तल स्थान]] देते हैं <math>\left(X, X^*\right)</math> और <math>\left(Y, Y^*\right).</math> फिर फंक्शन दिया <math>f : X \to [-\infty, \infty],</math> हम खोजने के रूप में मौलिक समस्या को परिभाषित कर सकते हैं <math>x</math> ऐसा है कि


:<math>\inf_{x \in X} f(x).</math>
:<math>\inf_{x \in X} f(x).</math>
यदि बाधा की स्थिति है, तो इन्हें फ़ंक्शन में बनाया जा सकता है <math>f</math> जैसे भी हो <math>f = f + I_{\mathrm{constraints}}</math> कहाँ <math>I</math> विशेषता कार्य (उत्तल विश्लेषण) है। तो करने दें <math>F : X \times Y \to [-\infty, \infty]</math> एक गड़बड़ी कार्य हो जैसे कि <math>F(x, 0) = f(x).</math><ref name="BWG" />
यदि प्रतिबंध स्थितियां हैं तो इन्हें <math>f = f + I_{\mathrm{constraints}}</math> फलन <math>f</math> के रूप में बनाया जा सकता है, जहां <math>I</math> संकेतक फलन है माना कि <math>F : X \times Y \to [-\infty, \infty]</math> एक फलन है जैसे कि <math>F(x, 0) = f(x).</math><ref name="BWG" />
 
{{em|dual problem}em}} चुने हुए गड़बड़ी समारोह के संबंध में द्वारा दिया गया है


चयनित अस्तव्यस्तता फलन के संबंध में {{em| द्वैत समस्या}} इसके द्वारा दी गई है:
:<math>\sup_{y^* \in Y^*} -F^*\left(0, y^*\right)</math>
:<math>\sup_{y^* \in Y^*} -F^*\left(0, y^*\right)</math>
कहाँ <math>F^*</math> के दोनों चरों में उत्तल संयुग्म है <math>F.</math>
जहाँ <math>F^*</math> के दोनों चरों में उत्तल संयुग्म <math>F</math> है द्वैत अवकल असमानता के दाएं और बाएं पक्षों का अंतर है:{{sfn|Zălinescu|2002|pp=106-113}}<ref name="BWG" /><ref name="Csetnek 2010" />
द्वैत अंतर असमानता के दाएं और बाएं हाथ के पक्षों का अंतर है{{sfn|Zălinescu|2002|pp=106-113}}<ref name="BWG" /><ref name="Csetnek 2010" />


:<math>\sup_{y^* \in Y^*} -F^*\left(0, y^*\right) \le \inf_{x \in X} F(x, 0).</math>
:<math>\sup_{y^* \in Y^*} -F^*\left(0, y^*\right) \le \inf_{x \in X} F(x, 0).</math>
यह सिद्धांत कमजोर द्वैत के समान है। यदि दोनों पक्ष एक दूसरे के बराबर हैं, तो समस्या को मजबूत द्वैत को संतुष्ट करने वाला कहा जाता है।
यह सिद्धांत दुर्बल द्वैत सिद्धांत के समान है यदि दोनों पक्ष एक दूसरे के बराबर हैं तो समस्या को प्रबल द्वैत संतुष्ट करने वाला कहा जाता है।


प्रबल द्वैत धारण करने की कई शर्तें होती हैं जैसे:
प्रबल द्वैत धारण करने की कई शर्तें होती हैं जैसे:
* <math>F = F^{**}</math> कहाँ <math>F</math> प्रारंभिक और दोहरी समस्याओं से संबंधित गड़बड़ी कार्य है और <math>F^{**}</math> का [[उत्तल संयुग्म]] है <math>F</math>;{{Citation needed|date=January 2012}}
* <math>F = F^{**}</math> जहाँ <math>F</math> प्रारंभिक और द्वैत समस्याओं से संबंधित अस्तव्यस्तता फलन है और <math>F^{**}</math> का [[उत्तल संयुग्म|उत्तल संयुग्मी]] <math>F</math> है।{{Citation needed|date=January 2012}}
* मूल समस्या एक रेखीय अनुकूलन है;
* मूल समस्या एक रेखीय अनुकूलन है।
* उत्तल अनुकूलन के लिए स्लेटर की स्थिति।<ref name="borwein" /><ref name="boyd" />
* उत्तल अनुकूलन के लिए स्लेटर की स्थिति है।<ref name="borwein" /><ref name="boyd" />
==== लाग्रंगियन द्वैत ====
असमता प्रतिबंध के साथ उत्तल न्यूनीकरण समस्या के लिए <math>\min {}_{x} f(x)</math> का विषय है जो <math>g_i(x) \leq 0</math> के लिए <math>i = 1, \ldots, m.</math> की लाग्रंगियन द्वैत समस्या है:


<math>\sup {}_{u} \inf {}_{x} L(x, u)</math> <math>u_i(x) \geq 0</math> के लिए <math>i = 1, \ldots, m.</math>


 
जहां फलन <math>L(x, u)</math> लैग्रेंज द्वैत फलन है जिसे इस प्रकार परिभाषित किया गया है:
==== लैग्रेंज द्वैत ====
असमानता बाधाओं के साथ उत्तल न्यूनीकरण समस्या के लिए,
 
:::<math>\min {}_{x} f(x)</math> का विषय है <math>g_i(x) \leq 0</math> के लिए <math>i = 1, \ldots, m.</math>
Lagrangian दोहरी समस्या है
 
:::<math>\sup {}_{u} \inf {}_{x} L(x, u)</math> का विषय है <math>u_i(x) \geq 0</math> के लिए <math>i = 1, \ldots, m.</math>
जहां उद्देश्य समारोह <math>L(x, u)</math> लैग्रेंज दोहरा कार्य है जिसे इस प्रकार परिभाषित किया गया है:


:<math>L(x, u) = f(x) + \sum_{j=1}^m u_j g_j(x)</math>
:<math>L(x, u) = f(x) + \sum_{j=1}^m u_j g_j(x)</math>
== यह भी देखें ==
== यह भी देखें ==


* {{annotated link|Convexity in economics}}
* {{annotated link|अर्थशास्त्र में उत्तलता}}
** {{annotated link|Non-convexity (economics)}}
** {{annotated link|गैर-उत्तलता (अर्थशास्त्र)}}
* {{annotated link|List of convexity topics}}
* {{annotated link|उत्तल विषयों की सूची}}
* {{annotated link|Werner Fenchel}}
* {{annotated link|वर्नर फेन्शेल}}


== टिप्पणियाँ ==
== टिप्पणियाँ ==
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{{reflist|group=proof}}
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== संदर्भ ==
== संदर्भ ==


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{{Convex analysis and variational analysis}}
{{Convex analysis and variational analysis}}
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Latest revision as of 16:32, 3 May 2023

एक 3-आयामी उत्तल बहुतलीय उत्तल विश्लेषण में न केवल यूक्लिडियन रिक्त समष्टि के उत्तल उपसमुच्चय का अध्ययन सम्मिलित है बल्कि अमूर्त रिक्त समष्टि पर अवमुख फलनों का अध्ययन भी सम्मिलित है।

उत्तल विश्लेषण अवमुख फलन और अवमुख समुच्चय के गुणों के अध्ययन के लिए समर्पित गणित की शाखा है प्रायः उत्तल न्यूनीकरण में अनुप्रयोगों के साथ अनुकूलन सिद्धांत का उपडोमेन होता है।

अवमुख समुच्चय

कुछ सदिश समष्टि का एक उपसमुच्चय अवमुख होता है यदि यह निम्नलिखित समतुल्य शर्तों में से किसी को भी संतुष्ट करता है:

  1. यदि वास्तविक है तब के साथ है।[1]
  2. यदि वास्तविक है तब और के साथ है।
एक अंतराल पर अवमुख फलन

संपूर्ण विस्तारित वास्तविक संख्या रेखाओं में एक मानचित्र एक डोमेन के साथ है जो कि कुछ सदिश समष्टि का अवमुख उपसमुच्चय है यदि मानचित्र एक अवमुख फलन है:

 

 

 

 

(Convexity ≤)

कोई भी वास्तविक संख्या और के साथ यदि किसी भी के लिए मान्य है जिसको की परिभाषित असमानता (Convexity ≤) द्वारा प्रतिस्थापित किया जाता है तब को प्रबल अवमुख फलन कहा जाता है:[1]

 

 

 

 

(Convexity <)

अवमुख फलन अवमुख समुच्चय से संबंधित हैं विशेष रूप से फलन उत्तल है यदि और केवल यदि इसका एपिग्राफ फलन है:

एक फलन (काले रंग में) उत्तल होता है यदि और केवल यदि इसका एपीग्राफ जो इसके फलन के आरेख (हरे रंग में) के ऊपर का क्षेत्र है एक अवमुख समुच्चय है।
बहुपद का आरेख चर की संख्या का अवमुख फलन

 

 

 

 

(Epigraph def.)

यह एक अवमुख समुच्चय है यदि विस्तारित वास्तविक-मान फलन के एपिग्राफ उत्तल विश्लेषण में एक भूमिका निभाते हैं जो वास्तविक विश्लेषण में वास्तविक-मान फलन के आरेख द्वारा निभाई गई भूमिका के अनुरूप है विशेष रूप से एक विस्तारित वास्तविक मान फलन का एपिग्राफ ज्यामितीय अंतर्ज्ञान प्रदान करता है जिसका उपयोग सूत्र की सहायता करने या अनुमानों को सिद्ध करने के लिए किया जा सकता है।[2]

किसी फलन का डोमेन द्वारा निरूपित किया जाता है जबकि इसका प्रभावी डोमेन समुच्चय है:[2]

 

 

 

 

(dom f def.)

फलन उपयुक्त फलन कहलाता है यदि और के लिए है[2] वैकल्पिक रूप से इसकातात्पर्य यह है कि के डोमेन में कुछ सम्मिलित है जिस पर और कभी भी के बराबर नहीं है दूसरे शब्दों में यह एक उपयुक्त फलन है यदि इसका डोमेन रिक्त नहीं है तो यह कभी भी मान नहीं लेता है और यह के समान नहीं है यदि एक उपयुक्त अवमुख फलन है तब कुछ सदिश और सम्मिलित हैं जैसे कि के लिए है।

जहाँ सदिश के अदिश गुणनफल को दर्शाता है।

उत्तल संयुग्म

एक विस्तारित वास्तविक-मान फलन का उत्तल संयुग्म (आवश्यक रूप से उत्तल नहीं) फलन की द्वैतसमष्‍टि का है:[3]

जहां कोष्ठक विहित द्विविधता को दर्शाता है और , का द्विसंयुग्मक मानचित्र है जो द्वारा परिभाषित के प्रत्येक के लिए के समुच्चय को दर्शाता है तब मान वाले फलन मानचित्र द्वारा परिभाषित लिजेंड्रे-फेनचेल रूपांतरण कहलाते हैं।

उप-अवकल समुच्चय और फेनशेल-यंग असमानता

यदि और उप-अवकल समुच्चय है:

उदाहरण के लिए महत्वपूर्ण विशेष स्थितियों में जहां एक प्रतिरूप है जिसे द्वारा प्रदर्शित किया जा सकता है[proof 1] यदि तब यह परिभाषा कम हो जाती है:

और अन्य के लिए और जिसे फेनशेल-यंग असमानता कहा जाता है यह असमानता एक समानता है अर्थात ) यदि और केवल यदि इस प्रकार से है कि उप-अवकल समुच्चय उत्तल संयुग्म से संबंधित है।

द्विसंयुग्मी

एक फलन का द्विसंयुग्मक का संयुग्म है जिसे सामान्यतः के रूप मे लिखा जाता है यह दृढ़ या द्वैत होता है तब इसे दिखाने के लिए द्विसंयुग्मी फलन उपयोगी होता है।

किसी भी के लिए असमानता फेनचेल-यंग असमानता का अनुसरण करता है उपयुक्त फलन के लिए यदि और केवल यदि उत्तल है और फेन्शेल-मोरो प्रमेय द्वारा निम्न अर्ध-निरंतर है।[3][4]

उत्तल न्यूनीकरण

उत्तल न्यूनीकरण (प्रारंभिक) समस्या रूपों में से एक है:

जब एक अवमुख फलन दिया जाता है तब अवमुख उपसमुच्चय होता है।

द्वैत समस्या

अनुकूलन सिद्धांत में, द्वैत सिद्धांत बताता है कि अनुकूलन समस्याओं को दो दृष्टिकोणों, मूल समस्या या द्वैत समस्या के रूप मे देखा जा सकता है।

सामान्यतः पर द्वैत सिद्धांत युग्म स्थानीय रूप से उत्तल समष्टि और को अलग करते हैं फिर दिया गया फलन को मूल समस्या खोजने के रूप में परिभाषित कर सकते हैं जैसे कि

यदि प्रतिबंध स्थितियां हैं तो इन्हें फलन के रूप में बनाया जा सकता है, जहां संकेतक फलन है माना कि एक फलन है जैसे कि [5]

चयनित अस्तव्यस्तता फलन के संबंध में द्वैत समस्या इसके द्वारा दी गई है:

जहाँ के दोनों चरों में उत्तल संयुग्म है द्वैत अवकल असमानता के दाएं और बाएं पक्षों का अंतर है:[6][5][7]

यह सिद्धांत दुर्बल द्वैत सिद्धांत के समान है यदि दोनों पक्ष एक दूसरे के बराबर हैं तो समस्या को प्रबल द्वैत संतुष्ट करने वाला कहा जाता है।

प्रबल द्वैत धारण करने की कई शर्तें होती हैं जैसे:

  • जहाँ प्रारंभिक और द्वैत समस्याओं से संबंधित अस्तव्यस्तता फलन है और का उत्तल संयुग्मी है।[citation needed]
  • मूल समस्या एक रेखीय अनुकूलन है।
  • उत्तल अनुकूलन के लिए स्लेटर की स्थिति है।[8][9]

लाग्रंगियन द्वैत

असमता प्रतिबंध के साथ उत्तल न्यूनीकरण समस्या के लिए का विषय है जो के लिए की लाग्रंगियन द्वैत समस्या है:

के लिए

जहां फलन लैग्रेंज द्वैत फलन है जिसे इस प्रकार परिभाषित किया गया है:

यह भी देखें

टिप्पणियाँ

  1. 1.0 1.1 Rockafellar, R. Tyrrell (1997) [1970]. Convex Analysis. Princeton, NJ: Princeton University Press. ISBN 978-0-691-01586-6.
  2. 2.0 2.1 2.2 Rockafellar & Wets 2009, pp. 1–28.
  3. 3.0 3.1 Zălinescu 2002, pp. 75–79.
  4. Borwein, Jonathan; Lewis, Adrian (2006). Convex Analysis and Nonlinear Optimization: Theory and Examples (2 ed.). Springer. pp. 76–77. ISBN 978-0-387-29570-1.
  5. 5.0 5.1 Boţ, Radu Ioan; Wanka, Gert; Grad, Sorin-Mihai (2009). Duality in Vector Optimization. Springer. ISBN 978-3-642-02885-4.
  6. Zălinescu 2002, pp. 106–113.
  7. Csetnek, Ernö Robert (2010). Overcoming the failure of the classical generalized interior-point regularity conditions in convex optimization. Applications of the duality theory to enlargements of maximal monotone operators. Logos Verlag Berlin GmbH. ISBN 978-3-8325-2503-3.
  8. Borwein, Jonathan; Lewis, Adrian (2006). Convex Analysis and Nonlinear Optimization: Theory and Examples (2 ed.). Springer. ISBN 978-0-387-29570-1.
  9. Boyd, Stephen; Vandenberghe, Lieven (2004). Convex Optimization (PDF). Cambridge University Press. ISBN 978-0-521-83378-3. Retrieved October 3, 2011.
  1. The conclusion is immediate if so assume otherwise. Fix Replacing with the norm gives If and is real then using gives where in particular, taking gives while taking gives and thus ; moreover, if in addition then because it follows from the definition of the dual norm that Because which is equivalent to it follows that which implies for all From these facts, the conclusion can now be reached. ∎

संदर्भ


बाहरी संबंध