拟凸函数和凸函数的区别

本文解析了拟凸函数和凸函数的概念及区别。拟凸函数要求任意两点间函数值不大于两端点函数值的最大值;凸函数则要求两点连线上的函数值不大于两端点函数值的加权平均。此外,还探讨了二者的关系及其与单调函数的联系。

本文讲述了拟凸函数和凸函数的基本概念和区别。

一、定义

拟凸函数:

函数f(x),对定义域S(凸集)上任意两点x1,x2∈S,Θ∈[0,1],如果有f[Θx1+(1-Θ)x2]≤max{f(x1),f(x2)},则称函数f(x)是拟凸的。

凸函数:

函数f(x),对定义域S(凸集)上任意两点x1,x2∈S,Θ∈[0,1],如果有f[Θx1+(1-Θ)x2]≤Θf(x1)+(1-Θ)f(x2),则称函数f(x)是凸的。

二、区别

拟凸函数和凸函数的区别很明显,从定义中就可以看出来,凸函数是以两点x1,x2间的任意一点x的函数值,都小于两点连线上对应x的值。而拟凸函数是需要x的函数值小于x1,x2的函数值的最大值即可。

可以证明凸函数一定是拟凸函数:反证法,若存在x1,x2,x,使得f[Θx1+(1-Θ)x2]>max{f(x1),f(x2)},则假设max{f(x1),f(x2)}=a,则有

f[Θx1+(1-Θ)x2]>max{f(x1),f(x2)}=Θa+(1-Θ)a>=Θf(x1)+(1-Θ)f(x2),与凸函数定义矛盾。

但是拟凸函数不一定是凸函数,实际上,所有单调连续函数,都是拟凸函数,也都是拟凹函数(拟凸函数中小于等于最大值改为大于等于最小值,即为拟凹函数),因为单调函数的两点x1,x2间的任意一点x,必然会有min{f(x1),f(x2)}≤f(x)≤max{f(x1),f(x2)},即符合拟凸和拟凹函数的定义。

因此,凹函数也可能是拟凸函数,比如对数函数。





凸函数凸函数在定义、性质应用方面存在明显区别: - **定义**:在点拓扑学欧几里得空间中,集是一个点集合,其中每两点之间的直线点都落在该点集合中。假设一个实值函数,其可行域是某个空间向量的子集(区间),对其定义域上的任意两点,总有特定不等式成立,同时在可行域中任意两点之间的连线点还是落在可行域中,这样的函数就是凸函数;若对于任意的满足特定条件,则称函数是几乎的。而不属于凹函数也不属于凸函数的就是非非凹函数[^1]。另外,一元函数可通过二阶导数判定,若函数的二阶导数非负,即f''(x) ≥ 0,那么该函数是的;若二阶导数严格大于0,则函数是严格的[^2]。 - **性质**:凸函数顺着梯度方向走到底一定是最优解,也就是能保证收敛到全局最优;而对于非凸函数,顺着梯度方向走到底只能保证是局部最优,不能保证是全局最优[^3]。 - **应用**:在机器学习领域,凸函数更受青睐,因为使用凸函数作为损失函数更容易获得全局最小值;而神经网络模型的损失函数更趋于非非凹函数,所以在训练算法模型时容易陷入局部最优,难以得到全局最优解[^1]。 ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定义一个凸函数:二次函数 y = x^2 def convex_function(x): return x**2 # 定义一个非凸函数:y = sin(x) + 0.1 * x^2 def non_convex_function(x): return np.sin(x) + 0.1 * x**2 # 生成 x 值 x = np.linspace(-10, 10, 400) # 计算对应的 y 值 y_convex = convex_function(x) y_non_convex = non_convex_function(x) # 绘制凸函数 plt.figure(figsize=(12, 5)) plt.subplot(1, 2, 1) plt.plot(x, y_convex, label='Convex Function (y = x^2)') plt.title('Convex Function') plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.legend() # 绘制非凸函数 plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(x, y_non_convex, label='Non-Convex Function (y = sin(x) + 0.1 * x^2)') plt.title('Non-Convex Function') plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.legend() plt.tight_layout() plt.show() ```
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