Методы Оптимизации. Даниил Меркулов. Отделимость. Проекция. Опорная гиперплоскость
Interior
Внутренность множества
Внутренностью множества $S$ называется следующее множество:
$$mathbf{int} (S) = {mathbf{x} in S mid exists varepsilon > 0, B(mathbf{x}, varepsilon) subset S}$$
где $B(mathbf{x}, varepsilon) = mathbf{x} + varepsilon B$ — шар с центром в т.$mathbf{x}$ и радиусом $varepsilon$
Относительная внутренность множества
Относительной внутренностью множества $S$ называется следующее множество:
$$mathbf{relint} (S) = {mathbf{x} in S mid exists varepsilon > 0, B(mathbf{x}, varepsilon) cap mathbf{aff} (S) subseteq S}$$
- Любое непустое выпуклое множество $S subseteq mathbb{R}^n$ имеет непустую относительную внутренность $mathbf{relint}(S)$
Projection
Расстояние между точкой и множеством
Расстоянием $d$ от точки $mathbf{y} in mathbb{R}^n$ до замкнутого множества $S subset mathbb{R}^n$ является:
$$d(mathbf{y}, S, | cdot |) = inf{|x — y| mid x in S }$$
Проекция точки на множество
Проекцией точки $mathbf{y} in mathbb{R}^n$ на множество $S subseteq mathbb{R}^n$ называется точка $pi_S(mathbf{y}) in S$: $$| pi_S(mathbf{y}) — mathbf{y}| le |mathbf{x} — mathbf{y}|, forall mathbf{x} in S$$
- Если множество — открыто, и точка в нем не лежит, то её проекции на это множество не существует
- Если точка лежит в множестве, то её проекция — это сама точка
- $$pi_S(mathbf{y}) = underset{mathbf{y}}{operatorname{argmin}} |mathbf{x}-mathbf{y}|$$
- Пусть $S subseteq mathbb{R}^n$ — выпуклое замкнутое множество. Пусть так же имеются точки $mathbf{y} in mathbb{R}^n$ и $mathbf{pi} in S$. Тогда если для всех $mathbf{x} in S$ справедливо неравенство: $$langle pi -mathbf{y}, mathbf{x} — pirangle ge 0, $$ то $pi$ является проекцией точки $mathbf{y}$ на $S$, т.е. $pi_S (mathbf{y}) = pi$
- Пусть $S subseteq mathbb{R}^n$ — афинное множество. Пусть так же имеются точки $mathbf{y} in mathbb{R}^n$ и $mathbf{pi} in S$. Тогда $pi$ является проекцией точки $mathbf{y}$ на $S$, т.е. $pi_S (mathbf{y}) = pi$ тогда и только тогда, когда для всех $mathbf{x} in S$ справедливо равенство: $$langle pi -mathbf{y}, mathbf{x} — pirangle = 0 $$
Пример 1
Найти $pi_S (y) = pi$, если $S = {x in mathbb{R}^n mid |x — x_c| le R }$, $y notin S$
Решение:
-
Из рисунка строим гипотезу: $pi = x_0 + R cdot frac{y — x_0}{|y — x_0|}$
-
Проверяем неравенство для выпуклого замкнутого множества: $(pi — y)^T(x — pi) ge 0$
$$left( x_0 — y + R frac{y — x_0}{|y — x_0|} right)^Tleft( x — x_0 — R frac{y — x_0}{|y — x_0|} right) =$$
$$left( frac{(y — x_0)(R — |y — x_0|)}{|y — x_0|} right)^Tleft( frac{(x-x_0)|y-x_0|-R(y — x_0)}{|y — x_0|} right) =$$
$$frac{R — |y — x_0|}{|y — x_0|^2} left(y — x_0 right)^Tleft( left(x-x_0right)|y-x_0|-Rleft(y — x_0right) right) = $$
$$frac{R — |y — x_0|}{|y — x_0|} left( left(y — x_0 right)^Tleft( x-x_0right)-R|y — x_0| right) =$$
$$left(R — |y — x_0| right) left( frac{(y — x_0 )^T( x-x_0)}{|y — x_0|}-R right)$$
Первый сомножитель отрицателен по выбору точки $y$. Второй сомножитель так же отрицателен, если применить к его записи теорему Коши — Буняковского: $$(y — x_0 )^T( x-x_0) le |y — x_0||x-x_0|$$
$$frac{(y — x_0 )^T( x-x_0)}{|y — x_0|} — R le frac{|y — x_0||x-x_0|}{|y — x_0|} — R = |x — x_0| — R le 0$$
Пример 2
Найти $pi_S (y) = pi$, если $S = {x in mathbb{R}^n mid c^T x = b }$, $y notin S$
Решение:
-
Из рисунка строим гипотезу: $pi = y + alpha c$. Коэффициент $alpha$ подбирается так, чтобы $pi in S$: $c^T pi = b$, т.е.: $$c^T (y + alpha c) = b$$
$$c^Ty + alpha c^T c = b$$
$$c^Ty = b — alpha c^T c$$ -
Проверяем неравенство для выпуклого замкнутого множества: $(pi — y)^T(x — pi) ge 0$
$$(y + alpha c — y)^T(x — y — alpha c) = $$
$$ alpha c^T(x — y — alpha c) = $$
$$ alpha (c^Tx) — alpha (c^T y) — alpha^2 c^Tc) = $$
$$ alpha b — alpha (b — alpha c^T c) — alpha^2 c^Tc = $$
$$ alpha b — alpha b + alpha^2 c^T c — alpha^2 c^Tc = 0 ge 0$$
Пример 3
Найти $pi_S (y) = pi$, если $S = {x in mathbb{R}^n mid Ax = b, A in mathbb{R}^{m times n}, b in mathbb{R}^{m} }$, $y notin S$
Решение:
-
Из рисунка строим гипотезу: $pi = y + sumlimits_{i=1}^malpha_i A_i = y + A^T alpha$. Коэффициент $alpha$ подбирается так, чтобы $pi in S$: $A pi = b$, т.е.: $$c^T (y + A^T alpha) = b$$
$$A(y + A^Talpha) = b$$
$$Ay = b — A A^Talpha$$ -
Проверяем неравенство для выпуклого замкнутого множества: $(pi — y)^T(x — pi) ge 0$
$$(y + A^Talpha — y)^T(x — y — A^Talpha) = $$
$$ alpha^T A(x — y — A^Talpha) = $$
$$ alpha^T (Ax) — alpha^T (A y) — alpha^T AA^T alpha) = $$
$$ alpha^T b — alpha^T (b — A A^Talpha) — alpha^T AA^T alpha = $$
$$ alpha^T b — alpha^T b + alpha^T AA^T alpha — alpha^T AA^T alpha = 0 ge 0$$
Separation
Отделимые множества
Множества $S_1$ и $S_2$ называются отделимыми, если существуют $mathbf{p} neq mathbf{0} in mathbb{R}^n$ и $beta in mathbb{R}$, что:
$$langle mathbf{p}, mathbf{x_1}rangle le beta le langle mathbf{p}, mathbf{x_2}rangle, ;; forall mathbf{x_1} in S_1, ;; forall mathbf{x_2} in S_2$$
Собственно отделимые множества
Множества $S_1$ и $S_2$ называются собственно отделимыми, если они отделимы и дополнительно можно указать такие $mathbf{x_1} in S_1, mathbf{x_2} in S_2$
$$langle mathbf{p}, mathbf{x_1}rangle < langle mathbf{p}, mathbf{x_2}rangle$$
Строго отделимые множества
Множества $S_1$ и $S_2$ называются строго отделимыми, если существует $mathbf{p} neq mathbf{0} in mathbb{R}^n$, что:
$$langle mathbf{p}, mathbf{x_1}rangle < langle mathbf{p}, mathbf{x_2}rangle, ;; forall mathbf{x_1} in S_1, ;; forall mathbf{x_2} in S_2$$
Сильно отделимые множества
Множества $S_1$ и $S_2$ называются сильно отделимыми, если существуют $mathbf{p} neq mathbf{0} in mathbb{R}^n$ и $beta in mathbb{R}$, что:
$$ underset{mathbf{x_1} in S_1}{operatorname{sup}} langle mathbf{p}, mathbf{x_1}rangle < beta < underset{mathbf{x_2} in S_2}{operatorname{inf}}langle mathbf{p}, mathbf{x_2}rangle, ;; forall mathbf{x_1} in S_1, ;; forall mathbf{x_2} in S_2$$
Расстояние между множествами
Расстоянием между множествами $S_1$ и $S_2$ называется число:
$$d(S_1, S_2,| cdot |) = underset{mathbf{x_1} in S_1, mathbf{x_2} in S_2}{operatorname{inf}} |mathbf{x_1} — mathbf{x_2}|$$
- Если $X$ и $Y$ — непустые выпуклые множества в $mathbb{R}^n$ и $X cap Y = emptyset$, тогда $X$ и $Y$ — отделимы.
- Если $X$ — непустое выпуклое замкнутое множество в $mathbb{R}^n$ и $mathbf{y} notin X$, тогда точку $mathbf{y}$ можно строго отделить от множества $X$.
Supporting hyperplane
Опорная гиперплоскость
Гиперплоскость $Gamma_{p,beta} = left{mathbf{x} in mathbb{R}^n : langle p, mathbf{x} rangle > beta right}$ называется опорной к множеству $S$ в граничной точке $mathbf{a} in partial S$, если $$langle p, mathbf{x} rangle ge beta = langle p, mathbf{a} rangle ;; forall mathbf{x} in S$$
Опорная гиперплоскость называется собственно опорной, если, кроме того, можно указать $mathbf{x_0} in S: langle p, mathbf{x_0} rangle > beta$
- В любой граничной (относительно граничной) точке выпуклого множества существует опорная (собственно опорная) гиперплоскость.
- Касательная плоскость к поверхности $F(x) = 0,$ где $F: mathbb{R}^n rightarrow mathbb{R}^1$ в точке $x_0$ определяется уравнением: $$nabla F(x_0)^T(x-x_0) = 0$$
- Касательная плоскость к графику функции $f(x),$ где $f: mathbb{R}^n rightarrow mathbb{R}^1$ в точке $x_0$ определяется уравнением: $$phi(x) = f(x_0) + nabla f(x_0)^T(x-x_0) = 0$$
Пример 4
Построить гиперплоскость, разделяющую $S_1$ и $S_2$:
$$S_1 = left{ x in mathbb{R}^2 mid x_1 x_2 ge 1, x_1 > 0right}, ;;; S_2 = left{ x in mathbb{R}^2 mid x_2 le frac{4}{x_1 — 1} +9right}$$
Решение:
- Найдем $partial S_1 cap partial S_2$:
$$
begin{cases}
x_1 x_2 = 1
x_2 = frac{4}{x_1 — 1} +9
end{cases}
$$
$$
begin{cases}
x_1 = frac{1}{3}
x_2 = 3
end{cases}
$$
т.е. множества пересекаются в точке $x_0 = (frac{1}{3}, 3)$
- Построим касательные плоскости к обеим поверхностям в точке пересечения:
$$
begin{cases}
nabla F_1(x_0)^T(x-x_0) = 0
nabla F_2(x_0)^T(x-x_0) = 0
end{cases}
$$
$$
begin{cases}
3 x_1 + frac{1}{3}x_2 — 2 = 0 \
-6 x_1 — frac{2}{3}x_2 + 4 = 0
end{cases}
$$
Итого, получаем: $9x_1 + x_2 = 6$, т.е. $p = (9,1), beta = 6$
Пример 5
Построить опорную гиперплоскость для множества $S = left{ x in mathbb{R}^2 mid e^{x_1} le x_2right}$ в граничной точке $x_0 = (0,1)$
Решение:
- Имеем поверхность $F(x_1, x_2) = e^{x_1} — x_2, ;;; nabla F = (e^{x_1}, -1), ;;; nabla F(x_0) = (1,-1)$
- Тогда $$nabla F(x_0)^T(x-x_0) = 0$$
$$(1,-1)^T (x_1, x_2 — 1) = 0$$ - Искомая опорная гиперплоскость: $x_1 — x_2 + 1 = 0$
Пример 6
Построить опорную гиперплоскость для множества $S = left{ x in mathbb{R}^3 mid x_3 ge x_1^2 + x_2^2right}$ так, чтобы она отделяла его от точки $x_0 = left(-frac{5}{4}, frac{5}{16}, frac{15}{16}right)$
Решение:
-
Заметим, что здесь $x_0 notin partial S$. А значит, таких гиперплоскостей много. Возможный вариант: искать опорную гиперплоскость в точке $pi_S(x_0) = pi in S$. Значит, $Gamma_{p, beta} = left{ x in mathbb{R}^3 mid p^Tx = beta, p^T pi = beta right}$
-
Будем искать $pi$, решая задачу минимизации:
$$underset{x in partial S}{operatorname{min}}|x — x_0|^2$$
$$underset{x in partial S}{operatorname{min}}(x — x_0)^T(x — x_0)$$
Учитывая структуру множества $partial S = {x in mathbb{R}^3 mid x_3 = x_1^2 + x_2^2}$, можем перейти к задаче безусловной минимизации.
$$ left( x_1 + frac{5}{4} right)^2 + left( x_2 — frac{5}{16} right)^2 + left( x_1^2 + x_2^2 — frac{15}{16} right)^2 rightarrow operatorname{min}$$
Единственным решением которой является точка $pi = left( -1, frac{1}{4}, frac{17}{16}right)$.
- Тогда $p = x_0 — pi = left( -frac{1}{4}, frac{1}{16}, -frac{1}{8}right), ;; beta = p^T pi = frac{17}{128}$
Домашнее задание 3
-
Найти $pi_S (y) = pi$, если $S = {x in mathbb{R}^n mid c^T x ge b }$
-
Найти $pi_S (y) = pi$, если $S = {x in mathbb{R}^n mid x = x_0 + X alpha, X in mathbb{R}^{n times m}, alpha in mathbb{R}^{m}}$, $y notin S$
-
Построить гиперплоскость, разделяющую $S_1$ и $S_2$:
$$S_1 = left{ x in mathbb{R}^n mid x_1^2 + x_2^2 + ldots + x_n^2 le 1right}, ;;; S_2 = left{ x in mathbb{R}^n mid x_1^2 + x_2^2 + ldots + x_{n-1}^2 + 1 le x_n right}$$ -
Построить опорную гиперплоскость для множества $S = left{ x in mathbb{R}^3 mid frac{x_1^2}{4}+frac{x_2^2}{8}+frac{x_3^2}{25} le 1 right}$ в граничной точке $x_0 = left(-1, frac{12}{5}, frac{sqrt{3}}{2}right)$
-
Пусть $S subset mathbb{R}^n$ — замкнутое выпуклое множество, $mathbf{x} in S$. Найти множество $Y subset mathbb{R}^n$ такое, что $forall mathbf{y} in Y$ выполнено $mathbf{x} = pi_S(mathbf{y})$
-
Пусть даны $mathbf{x} in mathbb{R}^n$ и выпуклый конус $K subseteq mathbb{R}^n$. Пусть $Y = mathbf{x} + K$, $mathbf{y} in Y$. Найти множество $X subset mathbb{R}^n,$ такое, что $mathbf{x} in X, forall mathbf{y} in Y: x = pi_X(mathbf{y})$
В качестве решения необходимо предоставить либо:
-
.pdf
файл, сверстанный с помощью $ LaTeX $ с решениями задач -
.ipynb
с оформленным решением
Методы
оптимизации: Семестр
II
7.
Проекция точки
на множество
Определение
1.
Проекцией
точки

на множество

называется вектор
,
удовлетворяющий условию
.
(1)
Иногда
проекцию точки
на множество
будем обозначать
.
Легко
увидеть, что
тогда и только тогда, когда
.
Очевидно также, что имеет место
равенство
.
(2)
Таким
образом, согласно (2) отыскание проекции
является задачей минимизации функции
на множестве
.
Заметим при этом, что функция
является строго выпуклой (в этом
нетрудно убедиться, пользуясь критериями,
изученными в параграфе 4).
Существование и единственность
проекции зависят от свойств множества
.
В связи с этим познакомимся со
следующими двумя теоремами.
Теорема 1.
Пусть
– замкнутое множество из
,
тогда
существует для любого
.
Доказательство. Для произвольной
точки
обозначим
.
Очевидно,
что
.
Поэтому задача (1) эквивалентна
задаче
.
(3)
Решение
задачи (3) существует, так как множество
компактно, а функция
непрерывна.
Нарушение
условия теоремы 1 может привести к
отсутствию проекции. Например, проекция
не существует, если множество
открыто, а вектор
не принадлежит множеству
.
Теорема 2.
Пусть
– выпуклое замкнутое множество из
,
тогда
всякая точка
имеет единственную проекцию на
множество
.
Доказательство.
Существование проекции
доказано в предыдущей теореме. Докажем
ее единственность. Поскольку, как
отмечено выше, функция
строго выпукла по y,
единственность ее минимума на выпуклом
множестве
вытекает из теоремы 6.3. Что и
требовалось.
Нарушение условия выпуклости
множества
в теореме 2 может привести к
неединственности проекции.
Далее приведем критерий, который может
быть полезен для нахождения проекции.
Теорема
3. Для
того, чтобы точка
была проекцией
на выпуклое замкнутое
множество
,
необходимо и достаточно,
чтобы для всех
выполнялось
неравенство
.
(4)
Доказательство.
Для того, чтобы вектор
удовлетворял равенству (2), необходимо
и достаточно, как следует из теоремы
6.5, чтобы в точке
выполнялось неравенство
,
(5)
где
.
Так как
,
а
,
то условия (5) и (4) эквивалентны. Что
и требовалось.
Отыскание проекции – это
задача минимизации выпуклой функции
на выпуклом множестве. Решать такие
задачи мы только лишь учимся. Необходимо
заметить, что, как правило, отыскать
точно проекцию невозможно. Однако
при достаточно «простых» множествах
проекцию можно вычислить по явным
формулам. Приведем несколько примеров
таких множеств.
Неотрицательный
ортант:
.
Обозначим j-ую координату
вектора
через
.
Тогда
.
Гиперпараллелепипед:
.
Шар:
.
Гиперплоскость:
,
где
.
Полупространство:
.
Многообразие:
,
где
– матрица размерности
,
.
В тех же случаях, когда
множество
является более «сложным», проекцию
находят приближенно с помощью
итерационных процедур.
44
Соседние файлы в папке REVIZED
- #
- #
- #
- #
- #
- #
- #
- #
- #
3 / 3 / 0 Регистрация: 28.06.2012 Сообщений: 69 |
|
1 |
|
Найти проекцию точки на множество25.12.2014, 22:16. Показов 2038. Ответов 3
Найти проекцию точки { Добавлено через 38 минут Добавлено через 1 час 32 минуты
0 |
Programming Эксперт 94731 / 64177 / 26122 Регистрация: 12.04.2006 Сообщений: 116,782 |
25.12.2014, 22:16 |
Ответы с готовыми решениями: Определить проекцию точки на множество Найти проекцию точки М(1,1,1) на прямую проходящую через точки М1(2,5,-3) и М2 (3,-2,2). Найти проекцию точки Найти проекцию точки на прямую 3 |
137 / 137 / 21 Регистрация: 03.07.2012 Сообщений: 293 |
|
26.12.2014, 12:25 |
2 |
Из точки.)
1 |
Диссидент 27480 / 17167 / 3784 Регистрация: 24.12.2010 Сообщений: 38,679 |
|
26.12.2014, 12:51 |
3 |
Точка пересечения перпендикуляра и прямой и будет проекцией. Это не совсем так http://kek.ksu.ru/EOS/MO/proje… &priz=tema
2 |
137 / 137 / 21 Регистрация: 03.07.2012 Сообщений: 293 |
|
26.12.2014, 12:55 |
4 |
Все так
1 |