凸函数的对偶函数(conjugate)

本文探讨了凸函数的对偶函数,指出对偶函数f*是闭的凸函数,并给出了Fenchel不等式。同时阐述了在线性映射下对偶函数的变化规律。

启发:
由上次关于凸函数上境图的刻画可以得到一个描述f(凸函数)的一种方式。即,令

F={ (x,μ)|h(x)=<x,x>μ,hf仿}

也就是说,h对应于那些包含 epif 的半空间对应的超平面。那么, h(x)f(x) 当且仅当
μsup{ <x,x>f(x)|xRn}
.
那么,
### 共轭函数的数学定义 共轭函数是一种重要的分析工具,在优化理论中有广泛应用。对于一个实值函数 \( f(x) \),它的共轭函数 \( f^*(y) \) 定义为: \[ f^*(y) = \sup_{x} (y^\top x - f(x)) \] 其中,\( y \) 是对偶空间中的向量,而 \( \sup \) 表示取上确界操作[^5]。 这个定义的核心在于通过线性变换 \( y^\top x \) 和原始函数 \( f(x) \) 的差来构建一个新的函数 \( f^*(y) \)。共轭函数通常用于描述原问题与其对偶问题之间的关系,并在许多领域(如机器学习、信号处理)中发挥重要作用。 --- ### MATLAB 中的编程实现 虽然上述引用并未直接提及共轭函数的具体实现方法,但在数值计算中可以通过编写脚本来完成这一功能。下面展示如何基于给定函数 \( f(x) \) 计算其共轭函数 \( f^*(y) \) 的一种简单实现方式。 假设我们有一个简单的二次函数作为例子: \[ f(x) = \frac{1}{2} \|x\|^2_2 \] 对应的共轭函数为: \[ f^*(y) = \frac{1}{2} \|y\|^2_2 \] #### 实现代码如下: ```matlab function conjugateValue = computeConjugate(y, funcHandle) % 输入参数说明: % y: 对偶变量 % funcHandle: 原始函数句柄 % 初始化最大值 maxVal = -inf; % 遍历可能的 x 值范围(这里为了简化采用固定网格) for x = linspace(-10, 10, 1000) value = dot(y, x) - feval(funcHandle, x); if value > maxVal maxVal = value; end end conjugateValue = maxVal; end % 测试代码 originalFunc = @(x)(0.5 * x.^2); % 定义原始函数 testY = 3; % 设置测试的对偶变量 result = computeConjugate(testY, originalFunc); disp(['The computed conjugate function value is ', num2str(result)]); ``` 此代码实现了共轭函数的数值求解过程,利用了逐点遍历的方式寻找最优值。需要注意的是,这种方法适用于低维度情况;当维度较高时,应考虑更高效的优化算法[^6]。 --- ###
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