En matemáticas y optimización matemática , el conjugado convexo de una función es una generalización de la transformación de Legendre que se aplica a funciones no convexas. También se conoce como transformación de Legendre-Fenchel , transformación de Fenchel o conjugado de Fenchel (después de Adrien-Marie Legendre y Werner Fenchel ). En particular, permite una generalización de gran alcance de la dualidad lagrangiana.
El conjugado convexo y la transformada de Legendre de la función exponencial concuerdan, excepto que el dominio del conjugado convexo es estrictamente mayor ya que la transformada de Legendre solo se define para números reales positivos.
Conexión con déficit esperado (valor medio en riesgo)
Una interpretación particular tiene la transformación
ya que se trata de una reordenación no decreciente de la función inicial f; en particular, para f no decreciente.
Propiedades
El conjugado convexo de una función convexa cerrada es nuevamente una función convexa cerrada. El conjugado convexo de una función convexa poliédrica (una función convexa con epígrafe poliédrico ) es nuevamente una función convexa poliédrica.
Inversión de pedidos
Declare que si y solo si para todos Entonces la conjugación convexa es orden inverso , lo que por definición significa que si entonces
Para una familia de funciones se sigue del hecho de que los supremums pueden intercambiarse que
y de la desigualdad máxima-mínima que
Biconjugar
El conjugado convexo de una función es siempre semicontinuo inferior . El biconjugado (el conjugado convexo del conjugado convexo) es también el casco convexo cerrado , es decir, la función convexa semicontinua inferior más grande con
Para funciones propias
si y solo si es convexo y semicontinuo inferior, según el teorema de Fenchel-Moreau .
La desigualdad de Fenchel
Para cualquier función f y su conjugada convexa f * , la desigualdad de Fenchel (también conocida como la desigualdad de Fenchel-Young ) es válida para todos y :
La prueba se deriva de la definición de conjugado convexo:
Convexidad
Para dos funciones y y un número la relación de convexidad
sostiene. La operación es un mapeo convexo en sí mismo.
Convolución infimal
La convolución infimal (o epi-suma) de dos funciones y se define como
Sean funciones propias, convexas y semicontinuas inferiores en Entonces la convolución infimal es convexa y semicontinua inferior (pero no necesariamente propia), [3] y satisface
La convolución infimal de dos funciones tiene una interpretación geométrica: el epígrafe (estricto) de la convolución infimal de dos funciones es la suma de Minkowski de los epígrafes (estrictos) de esas funciones. [4]
Maximizando el argumento
Si la función es diferenciable, entonces su derivada es el argumento maximizador en el cálculo del conjugado convexo:
y
De dónde
y además
Propiedades de escala
Si para algunos , entonces
Comportamiento bajo transformaciones lineales
Sea un operador lineal acotado . Para cualquier función convexa en
donde
es la imagen inversa de con respecto a y es el operador adjunto de [5]
Una función convexa cerrada es simétrica con respecto a un conjunto dado de transformaciones lineales ortogonales ,
para todos y para todos
si y solo si su conjugado convexo es simétrico con respecto a
Tabla de conjugados convexos seleccionados
La siguiente tabla proporciona transformaciones de Legendre para muchas funciones comunes, así como algunas propiedades útiles. [6]
(donde )
(donde )
(donde )
(donde )
(donde )
(donde )
Ver también
Problema dual
Teorema de la dualidad de Fenchel
Transformación de Legendre
La desigualdad de Young por los productos
Referencias
^ "Transformación de Legendre" . Consultado el 14 de abril de 2019 .
^ Nielsen, Frank. "Transformación de Legendre y geometría de la información" (PDF) .
^ Phelps, Robert (1991). Funciones convexas, operadores monótonos y diferenciabilidad (2 ed.). Saltador. pag. 42 . ISBN 0-387-56715-1.
^ Bauschke, Heinz H .; Goebel, Rafal; Lucet, Yves; Wang, Xianfu (2008). "El promedio proximal: teoría básica". Revista SIAM de Optimización . 19 (2): 766. CiteSeerX 10.1.1.546.4270 . doi : 10.1137 / 070687542 .
^ Ioffe, AD y Tichomirov, VM (1979), Theorie der Extremalaufgaben . Deutscher Verlag der Wissenschaften . Satz 3.4.3
^ Borwein, Jonathan ; Lewis, Adrian (2006). Análisis convexo y optimización no lineal: teoría y ejemplos (2 ed.). Saltador. págs. 50 –51. ISBN 978-0-387-29570-1.
Arnol'd, Vladimir Igorevich (1989). Métodos matemáticos de la mecánica clásica (Segunda ed.). Saltador. ISBN 0-387-96890-3. Señor 0997295 .
Rockafellar, R. Tyrrell ; Mojados, Roger J.-B. (26 de junio de 2009). Análisis variacional . Grundlehren der mathischen Wissenschaften. 317 . Berlín Nueva York: Springer Science & Business Media . ISBN 9783642024313. OCLC 883392544 .
Rockafellar, R. Tyrell (1970). Análisis convexo . Princeton: Prensa de la Universidad de Princeton. ISBN 0-691-01586-4. Señor 0274683 .
Otras lecturas
Touchette, Hugo (16 de octubre de 2014). "Legendre-Fenchel se transforma en pocas palabras" (PDF) . Archivado desde el original (PDF) el 7 de abril de 2017 . Consultado el 9 de enero de 2017 .
Touchette, Hugo (21 de noviembre de 2006). "Elementos de análisis convexo" (PDF) . Archivado desde el original (PDF) el 26 de mayo de 2015 . Consultado el 26 de marzo de 2008 .
"Legendre y Legendre-Fenchel se transforma en una explicación paso a paso" . Consultado el 18 de mayo de 2013 .
Ellerman, David Patterson (21 de marzo de 1995). "Capítulo 12: suma paralela, dualidad serie-paralelo y matemáticas financieras" . El traspaso intelectual como forma de vida: ensayos en filosofía, economía y matemáticas (PDF) . La filosofía mundana: estudios en intersección de filosofía y economía . G - Serie de referencias, información y temas interdisciplinarios (ed. Ilustrada). Rowman & Littlefield Publishers, Inc. págs. 237–268. ISBN 0-8476-7932-2. Archivado (PDF) desde el original el 5 de marzo de 2016 . Consultado el 9 de agosto de 2019 . [1] (271 páginas)
Ellerman, David Patterson (mayo de 2004) [21 de marzo de 1995]. "Introducción a la dualidad serie-paralelo" (PDF) . Universidad de California en Riverside . CiteSeerX 10.1.1.90.3666 . Archivado desde el original el 10 de agosto de 2019 . Consultado el 9 de agosto de 2019 . [2] (24 páginas)
vtmiAnálisis convexo y análisis variacional
Temas (lista)
Teoría de Choquet
Geometría convexa
Optimizacion convexa
Dualidad
Multiplicador de Lagrange
Transformación de Legendre
Espacio vectorial topológico localmente convexo
Simplex
Mapas
Conjugado convexo
Cóncavo
( Cerrado
K-
Logarítmicamente
Adecuado
Seudo-
Función cuasi- ) convexa
Función Invex
Transformación de Legendre
Semi-continuidad
Subderivado
Resultados principales (lista)
Principio variacional de Ekeland
Teorema de Fenchel-Moreau
Desigualdad de Fenchel-Young
La desigualdad de Jensen
Desigualdad de Hermite-Hadamard
Teorema de Kerin-Milman
Lema de Mazur
Lema de Shapley-Folkman
Robinson-Ursescu
Simons
Ursescu
Conjuntos
Casco convexo
( Pseudo- ) Convex set
Dominio efectivo
Epígrafe
Hipografo
John elipsoide
Zonotopo
Serie
Relacionado con la serie convexa ( (cs, lcs) -cerrada , (cs, bcs) -completa , (inferior) idealmente convexa , (H x ) y (Hw x ) )