凸集

本文解析了凸集的定义及判断方法,通过具体实例说明了直线、圆、圆面等集合是否为凸集,帮助读者深入理解凸集的几何特征。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

笔试的时候遇到一个题,和凸集有关:
以下集合是凸集的是
A. {(x,y) |y=x+1}
B. {(x,y) | x的平方 + y的平方 = 1}
C. {(x,y) | x的平方 + y的平方 <= 1 }
D. {(x,y) |x=1 | y=1 }
正确答案应该是:A, C
首先来看凸集的定义:
如果对于一个集合S中的任意两个点A和B,这两个点的连线AB也在S内,那么S就是一个凸集。
换句话说,凸集不能有洞,不同有任何凹陷。
A是一条直线,其任意两点之间的连线仍然在这条直线上。所以是凸集
B是一个圆,圆上任意两点之间的连线不在圆上。所以不是凸集。
C是一个圆面,圆面内任意两点之间的连线仍然在圆面内,所以是凸集

参考链接:
https://www.nowcoder.com/questionTerminal/cc3b070c40024d299e18925fad1f8332?orderByHotValue=1&page=1&onlyReference=false

### 的数学定义 是指在一个欧几里得空间 \( R^n \) 中,对于任意两个属于该合中的点 \( x_1, x_2 \),以及任何实数 \( t \in [0, 1] \),满足以下条件: \[ tx_1 + (1-t)x_2 \text{ 属于该合} \] 这意味着连接这两个点之间的线段完全位于这个合内部[^3]。 ### 的图形表示 在二维平面上,如果一个区域内的每一对点都可以通过一条完全处于此区域内连线相连,则称这一区域为。例如,盘、正方形都是典型的例子;而像新月形状这样的区域则不是,因为可以找到某些点对使得它们间的连线部分超出该区域边界。 ### 关于的一些重要性质 - **水平特性**:由给定的一个非空 \( S \subseteq R^n \) 和在此合上定义的函数 \( f \),对于任何一个实数值 \( \alpha \),对应的水平 \( L_\alpha = \{x | x \in S, f(x) \leq \alpha\} \) 同样也是[^2]。 - **极小化问题**:当目标函数为函数且约束域为时,这类优化问题称为规划问题。这种情况下,局部最优解即为全局最优解,这极大地简化了许多实际应用中的求解过程[^4]。 ```python import matplotlib.pyplot as plt from shapely.geometry import Point from shapely.geometry.polygon import Polygon # 创建一个多边形实例代表一个简单 polygon = Polygon([(0, 0), (1, 0), (1, 1), (0, 1)]) # 测试一些点是否在这个中 test_points = [(0.5, 0.5), (-0.1, 0.5)] results = ["Inside" if polygon.contains(Point(p)) else "Outside" for p in test_points] for point, result in zip(test_points, results): print(f"The point {point} is {result}.") ```
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