粘接引理

点集拓扑中的粘接引理很基础、很重要,应用也很广泛。

粘接引理

{Xα|αΓ} 为拓扑空间 (X,TX) 的一族子拓扑空间,且

αΓXα=X.

(Y,TY) 为拓扑空间. 映射族 fα:XαY 满足对任意的 αΓ fα 连续,且对任意的 α βΓ
fα|XαXβ=fβ|XαXβ.

那么,存在唯一的 f:XY ,使得对任意的 αΓ
f|Xα=fα.

并且当下述条件之一成立时 f 连续:
(a)对任意的αΓ Xα (X,TX) 的开集;
(b) Γ 是有限集,且对任意的 αΓ Xα (X,TX) 的闭集.

证明

任取 xX ,则存在 α0Γ ,使得 xΓ ,令 f(x)=fα0(x) . 如果存在 α βΓ ,使得 xXαXβ ,由于 fα(x)=fβ(x) ,所以 f 的定义是确切的,我们确实定义了唯一的f:XY.
(a)任取 VTY ,则对任意的 αΓ f1α(V) Xα 的开集,而 XαTX ,故 f1α(V)TX ,从而

f1(V)=f1(V)X=f1(V)(αΓXα)

=αΓ(f1(V)Xα)

=αΓf1α(V)

(X,TX) 的开集. 所以 f <script type="math/tex" id="MathJax-Element-1774">f</script>连续.
(b)

### 替代函数引理的算法与数学概念解析 替代函数引理是一种重要的理论工具,常用于优化问题中构造代理函数的过程。该引理不仅提供了构造代理函数的原则,还保证了迭代过程中目标函数值的变化方向。以下是关于替代函数引理的相关定义、算法和数学背景。 --- #### 1. **替代函数引理的定义** 替代函数引理描述了一个核心原则:给定一个目标函数 $ f(x) $ 和其代理函数 $ g(x | x_k) $,如果满足以下两个条件,则可以通过优化代理函数间接实现对目标函数的有效优化[^1]: 1. 对任意 $ x $,$ f(x) \geq g(x | x_k) $ 或者 $ f(x) \leq g(x | x_k) $; 2. 在当前点 $ x_k $ 处,两者相等,即 $ f(x_k) = g(x_k | x_k) $。 这一引理表明,只要每次更新都使得代理函数达到极小(或极大),那么目标函数也会随之单调变化。 --- #### 2. **基于替代函数引理的经典算法** ##### (1)**MM 算法** 放大-最小化(Majorization-Minimization, MM)算法是替代函数引理最直接的应用之一。它的基本思想如下: - 构造一个代理函数 $ g(x | x_k) $ 满足上述两条条件; - 解决更简单的子问题 $\arg\min_x g(x | x_k)$ 或 $\arg\max_x g(x | x_k)$; - 迭代直至收敛。 例如,在 EM 算法中,Q 函数就是目标函数的一种有效代理形式[^5]。 ##### (2)**梯度下降法中的二次近似** 在无约束优化问题中,经常使用泰勒展开来构造代理函数。设目标函数 $ f(x) $ 可微,则在其某一点附近可用二次多项式近似: $$ g(x | x_k) = f(x_k) + \nabla f(x_k)^T (x - x_k) + \frac{1}{2}(x - x_k)^T H_f(x_k)(x - x_k), $$ 这里 $ H_f(x_k) $ 是 Hessian 矩阵。通过适当调整正定性约束,可使此代理函数成为有效的放大器[^3]。 --- #### 3. **替代函数引理的证明思路** 为了验证某个特定代理函数确实符合替代函数引理的要求,一般需完成以下几个步骤: 1. **验证一致性条件** 确保在当前点处两者的取值一致,即 $ f(x_k) = g(x_k | x_k) $。这是最基本的前提。 2. **验证上下界关系** 判断是否存在全局不等式 $ f(x) \geq g(x | x_k) $ 或 $ f(x) \leq g(x | x_k) $。这通常依赖于具体的构造技巧,比如 Jensen 不等式、Bregman 散度等[^2]。 3. **分析单调性** 如果每步都能降低(或提高)目标函数值,则整个序列必然趋于稳定状态。 --- #### 4. **相关数学概念** ##### (1)**Jensen 不等式** 对于凸函数 $ h(x) $,有: $$ h\left(\sum_i p_i x_i\right) \leq \sum_i p_i h(x_i), $$ 其中 $ p_i \geq 0 $ 且 $ \sum_i p_i = 1 $。这一性质可用于构造凹函数的上界或者凸函数的下界[^2]。 ##### (2)**Bregman 散度** 定义为: $$ D_\psi(y, x) = \psi(y) - \psi(x) - \langle\nabla\psi(x), y-x\rangle, $$ 其中 $ \psi(x) $ 是严格凸函数。它衡量两点之间的距离差异,并能帮助设计高效的代理函数[^4]。 --- #### 5. **Python 实现示例** 下面是一个简单的 Python 示例,演示如何利用 MM 方法求解带 L1 正则化的线性回归问题: ```python import numpy as np def mm_l1_regression(X, y, lambda_reg=0.1, max_iter=100, tol=1e-6): """ 使用 MM 方法求解带有 L1 正则项的线性回归问题。 参数: X: 输入特征矩阵 (形状为 n_samples x n_features) y: 输出标签向量 (长度为 n_samples) lambda_reg: L1 正则化系数 max_iter: 最大迭代次数 tol: 收敛容忍阈值 返回: w: 学得的权重向量 """ n_samples, n_features = X.shape w = np.zeros(n_features) for _ in range(max_iter): # 计算软阈值操作后的中间变量 z = np.maximum(np.abs(w) - lambda_reg / n_samples, 0) * np.sign(w) # 更新规则 gradient = -(X.T @ (y - X @ w)) / n_samples w_new = z - gradient # 检查收敛性 if np.linalg.norm(w_new - w) < tol: break w = w_new return w # 测试用例 if __name__ == "__main__": np.random.seed(42) X_test = np.random.randn(100, 5) y_test = np.random.randn(100,) result = mm_l1_regression(X_test, y_test) print("Learned weights:", result) ``` --- ### 结论 替代函数引理不仅是理论研究的重要组成部分,也是许多高效算法的基础支撑。通过对代理函数的设计与验证,可以极大地简化复杂优化问题的求解过程。 ---
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值