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凸优化理论学习一|最优化及凸集的基本概念

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一、凸函数

（一）凸集

设$S$为$n$维欧氏空间$R^n$中一个集合，若对$S$中任意两点，连接他们的线段仍属于$S$；换言之，对$S$中任意两点$x^{(1)}$，$x^{(2)}$及每个实数$\lambda \in [0,1]$，都有：
$$\lambda x^{(1)}+(1-\lambda )x^{(2)}\in S$$
则称$S$为凸集，其中$x^{(1)}$，$x^{(2)}$表示向量，$\lambda x^{(1)}+(1-\lambda )x^{(2)}$称为$x^{(1)}$，$x^{(2)}$的凸组合。

（二）凸函数的定义及举例

设$S$为$n$维欧氏空间$R^n$中的非空凸集，$f$是定义在$S$上的实函数，如果对任意的$x,y\in S$及$0\le \theta \le 1$，有：
$$f(\theta x+(1-\theta )y)\le \theta f(x)+(1-\theta )f(y)$$
则称$f$为$S$上的凸函数。（这里的凸函数与高数里面定义的凸函数则恰恰相反。）

• 如果 -f 是凸的，则 f 是凹的
• 当不需要满足等号条件时，$f$为严格凸函数
  

标量/一维空间内的凸函数：

• 仿射集：在实数域的所有$ax+b,a,b\in R$
• 指数函数：$e^{ax},a\in R$
• 幂函数：$x^{\alpha },\alpha \ge 1$或$\alpha \le 0$
• 幂函数的绝对值：$|x{|}^p,p\ge 1$
• 负熵函数：$xlogx$，定义域$R_{++}$

标量/一维空间内的凹函数：

• 仿射集：在实数域的所有$ax+b,a,b\in R$
• 幂函数：$x^{\alpha },0\le \alpha \le 1$
• 熵函数：$-xlogx$，定义域$R_{++}$

n 维欧几里得空间的凸函数：

• 仿射函数：$f(x)=a^{T}x+b$
• 任意范式：$||x|{|}_p=(|x_1{|}^p+..{.}_{|}{x}_n{|}^p{)}^{1/p}forp\ge 1$、 ∣ ∣ x ∣ ∣ ∞ = m a x { ∣ x 1 ∣ , . . . , ∣ x 2 ∣ } ||x||_∞=max\{|x_1|,...,|x_2|\} ∣∣x∣∣∞​=max{∣x1​∣,...,∣x2​∣}
• 平方和：$||x|{|}_2^2=x_1^2+...+x_n^2$
• 最大值函数： m a x ( x ) = m a x { x 1 , x 2 , . . . , x n } max(x)=max\{x_1,x_2,...,x_n\} max(x)=max{x1​,x2​,...,xn​}
• softmax函数或log-sum-exp函数：$log(exp{x}_1+...+exp{x}_n)$

矩阵空间上的凸函数：

• 仿射函数：$f(X)=tr(A^{T}X)+b={\sum }_{i=1}^m{\sum }_{j=1}^n{A}_{ij}{X}_{ij}+b$，其中$A\in R^{m\times n},b\in R$
• 谱范数（最大奇异值）是凸的：$f(X)=||X|{|}_2={\sigma }_{max}(X)=({\lambda }_{max}(X^{T}X){)}^{1/2}$
• 对数行列式：$X\in S_{++}^n,f(X)=logdetX$

（三）凸函数的证明

在判断函数是凸函数还是凹函数的时候，不管是一阶还是二阶条件，必须满足函数f的定义域domf必须是凸集这个前提条件

1、将凸函数限制在一条直线上

如果能够把一个凸函数限制到一条直线上后仍是凸的，就可以判定这个凸函数是凸的：

• 数学表达式理解：函数$f:R^n\to R$是凸函数当且仅当对于任意的$x\in domf$和任意向量$v\in R^n$，函数 g ( t ) = f ( x + t v ) , d o m g = { t ∣ x + t v ∈ d o m f } g(t)=f(x+tv),dom\ g=\{t|x+tv\in dom\ f\} g(t)=f(x+tv),dom g={t∣x+tv∈dom f}为凸函数。
• 通俗理解：将n维空间的函数映射到一维平面上，问题就转换为判断一维空间中的函数$g(t)$是否为凸函数。

应用示例：

2、判断函数是否为凸函数的一阶条件

假设函数$f$可微，其梯度$\Delta f$在开集定义域中处处存在，则函数f是凸函数的充要条件是定义域为凸集，且对任意$x,y\in domf$，下式成立：
$$f(y)\ge f(x)+\Delta f(x{)}^T(y-x)$$
梯度定义为：
$$\Delta f(x)=(\frac{\partial f(x)}{\partial x_1},\frac{\partial f(x)}{\partial x_2},...,\frac{\partial f(x)}{\partial x_n})$$

3、判断函数是否为凸函数的二阶条件

假设函数$f$二阶可微，则对于函数$f$的开集定义域dom内的任意一点，它的Hessian矩阵或者二阶导数${\Delta }^{2}f$存在，函数$f$是凸函数的充要条件是其Hessian矩阵为半正定矩阵：
$${\Delta }^{2}f(x{)}_{ij}=\frac{{\partial }^{2}f(x)}{\partial x_i\partial y_j},i,j=1,...,n,{\Delta }^{2}f(x)\ge 0,\forall x\in domf$$

其梯度$\Delta f$在开集定义域中处处存在，则函数f是凸函数的充要条件是定义域为凸集，且对任意$x,y\in domf$，下式成立：
$$f(y)\ge f(x)+\Delta f(x{)}^T(y-x)$$
梯度定义为：
$$\Delta f(x)=(\frac{\partial f(x)}{\partial x_1},\frac{\partial f(x)}{\partial x_2},...,\frac{\partial f(x)}{\partial x_n})$$

应用示例：

（四）下水平集和表观

Epigraph和α-sublevel set的联系是对于任意一个t，都对应一个α-sublevel set。

下水平集α-sublevel set：

• 函数$f:R^n\to R$的α-下水平集定义为：
  C α = { x ∈ d o m f ∣ f ( x ) ≤ α } C_{\alpha}=\{x\in dom\ f|f(x)\leq\alpha\} Cα​={x∈dom f∣f(x)≤α}
• 对于任何的值，凸函数的下水平集仍然是凸集，但反之不一定正确，即某函数的所有下水平集都是凸集，但是这个函数可能不是凸函数

表观Epigraph：

• f 是凸的当且仅当其表观是凸集
• 函数$f:R^n\to R$的图像定义为：（是$R^{n+1}$空间的一个子集）
  $$\{(x,f(x))|x\in domf\}$$
• 函数$f:R^n\to R$的表观定义为：
  $$epif=\{(x,t)\in R^{t+1}|x\in domff(x)\le t\}$$
  

（五）詹森不等式

基本不等式：如果$f$是凸的，对于$x,y\in domf，0\le \theta \le 1$，有：
$$f(\theta x+(1-\theta )y)\le \theta f(x)+(1-\theta )f(y)$$

应用示例：

拓展：如果$f$是凸的，并且$z$是$domf$上的一个随机向量，则有：
$$f(Ez)\le Ef(z)$$
基本不等式在离散分布的特殊情况：
$$prob(z=x)=\theta ,prob(z=y)=1-\theta$$

二、函数的保凸运算

（一）证明一个函数是凸函数

根据凸优化理论学习一|最优化及凸集的基本概念可知：证明集合 C 是凸集的方法：

• 基于定义：如果$x_1,x_2\in C,0\le \theta \le 1$，则有$\theta x_1+(1-\theta )x_2\in C$；
• 使用凸函数；
• 表明 C 是通过保留凸性的操作从简单凸集（超平面、半空间、范数球……）获得的，这里保留凸性的操作有：交运算、仿射映射、透视函数、线性分数函数等。

• 基于定义（通常通过将凸函数限制在一条直线上来简化）
• 基于凸函数的一、二阶条件
• 证明函数f是通过保留凸性的操作从简单的凸函数获得的，这里保留凸性的操作有：非负加权和、与仿射函数的复合、逐点极大值和上确值、与标量或向量函数的复合、取下确界、透视函数等。

（二）保留凸性的运算

1、非负缩放、总和、积分

非负倍数： 如果$f$是凸函数，且$\alpha \ge 0$，则$\alpha f$是凸函数

和： 如果$f_1,f_2$均为凸函数，则$f_1+f_2$也为凸函数

无穷总和： 如果$f_1,f_2,...$均为凸函数，则${\sum }_{i=1}^{\infty }{f}_i$也为凸函数

积分： 如果$f(x,\alpha )$对于每一个$\alpha \in A$是凸函数，那么${\int }_{\alpha \in A}f(x,\alpha )\mathrm{d}\alpha$也为凸函数

2、与仿射函数的复合

具有仿射函数的（预）组合：如果 $f$ 是凸函数，则 $f(Ax+b)$ 也是凸函数。即自变量先进行仿射变换，再代入函数后仍会保持凸性。

证明：

• 线性不等式的对数障碍函数： f ( x ) = − ∑ i = 1 m l o g ( b i − a i T x ) , d o m f = { x ∣ a i T < b , i = 1 , 2 , . . . , m } f(x)=-\sum_{i=1}^m log(b_i-a_i^Tx),dom \ f=\{x|a_i^T<b,i=1,2,...,m\} f(x)=−∑i=1m​log(bi​−aiT​x),dom f={x∣aiT​<b,i=1,2,...,m}
• 仿射函数的任意范数：$f(x)=||Ax+b||$

3、逐点最大值

若$f_1,f_2,...,f_m$是凸函数，则 f ( x ) = m a x { f 1 , f 2 , . . . , f m } f(x)=max\{f_{1},f_{2},...,f_{m}\} f(x)=max{f1​,f2​,...,fm​}是凸函数。

证明：（以两个函数为例）

• 分段线性函数：$f(x)=\underset{i=1,2,...,m}{\max }(a_i^{T}x+b_i)$是凸函数
• $x\in {\mathbb{R}}^n$的前 $r$个最大分量之和是凸函数：$f(x)=x_{[1]}+x_{[2]}+...+x_{[r]}$（$x_{[i]}$为$x$的从大到小排列的第$i$个分量）

4、逐点取上界

如果对于每个$y\in A$，$f(x,y)$ 是关于$x$的凸函数，则 $g(x)={sup}_{y\in A}f(x,y)$ 是凸函数。

• 集合$C$的支撑函数：$S_C(x)=\underset{y\in C}{\sup }{y}^{T}x$是凸函数
• 集合$C$点到给定点$x$的最远距离：$f(x)=\underset{y\in C}{\sup }||x-y||$
• 对称矩阵$X\in S^n$的最大特征值：${\lambda }_{max}(X)=\underset{||y|{|}_2=1}{\sup }{y}^{T}Xy$

5、取下确界

若$f(x,y)$关于$(x,y)$整体是凸函数，$C$是凸集，则$g(x)=\underset{y\in C}{\inf }f(x,y)$是凸函数

点$x$到凸集$S$的距离$dist(x,S)=\underset{y\in S}{\inf }||x-y||$是凸函数

6、与标量函数复合

给定函数$g:{\mathbb{R}}^n\to \mathbb{R}$和$h:\mathbb{R}\to \mathbb{R}$，有$f(x)=h(g(x))$，有以下4条结论成立：

• h为凸， $\tilde{h}$不降， $g$为凸，则 $f$为凸
• h为凸， $\tilde{h}$不增， $g$为凹，则 $f$为凸
• h为凹， $\tilde{h}$不降， $g$为凹，则 $f$为凹
• h为凹， $\tilde{h}$不增， $g$为凸，则 $f$为凹

$\tilde{h}$是$h$ 的 Legendre 变换，对于一个函数$h:\mathbb{R}\to \mathbb{R}$，它的Legendre变换定义为：
h ~ ( t ) = s u p s ∈ R { t s − h ( s ) } \tilde{h}(t)=sup_{s\in R}\{ts-h(s)\} h~(t)=sups∈R​{ts−h(s)}

推论

• 如果 $g$是凸函数，则$e^{g(x)}$是凸函数
• 如果 $g$是正值凹函数，则$\frac{1}{g(x)}$​是凸函数

7、与向量函数复合

给定函数$g:{\mathbb{R}}^n\to {\mathbb{R}}^k$和$h:{\mathbb{R}}^k\to \mathbb{R}$，有$f(x)=h(g(x))=h(g_1(x),g_2(x),...,g_k(x))$，有以下4条结论成立：

• h为凸， $\tilde{h}$每个分量不降， $g$为凸，则 $f$为凸
• h为凸， $\tilde{h}$每个分量不增， $g$为凹，则 $f$为凸
• h为凹， $\tilde{h}$每个分量不降， $g$为凹，则 $f$为凹
• h为凹， $\tilde{h}$每个分量不增， $g$为凸，则 $f$为凹

推论

• 如果 $g_i$是凸函数，则$log{\sum }_{i=1}^m{e}^{g(x)}$是凸函数
• 如果 $g_i$是正值凹函数，则${\sum }_{i=1}^{m}log{g}_i(x)$​是凹函数

三、构造性凸分析

• 从作为表达式给出的函数 f 开始
• 为表达式构建解析树
  • 叶子是变量或常量
  • 节点是子表达式的函数
• 使用组合规则将子表达式标记为凸、凹、仿射或无
• 如果根节点标记为凸（凹），则 f 为凸（凹）
  

四、透视与共轭

（一）透视函数

定义$f:{\mathbb{R}}^n\to \mathbb{R}$ 和$g:{\mathbb{R}}^n\times \mathbb{R}\to \mathbb{R}$，且

$$g(x,t)=tf(\frac{x}{t}),domg=\{(x,t)|\frac{x}{t}\in domf,t>0\}$$

若$f$是凸函数，则$g$是凸函数。

• $f(x)=x^{T}x$是凸函数，因此$g(x,t)=\frac{x^{T}x}{t}$是区域$\{(x,t)|t>0\}$上的凸函数
• $f(x)=-logx$是凸函数，因此相对熵函数$g(x,t)=tlogt-tlogx$是${\mathbb{R}}_{++}^2$​上的凸函数
• 若$f$是凸函数，那么$g(x)=(c^{T}x+d)f(\frac{Ax+b}{c^{T}x+d})$是区域 { x ∣ c T x + d > 0 , A x + b c T x + d ∈ d o m f } \{x|c^{T}x+d>0,\frac{Ax+b}{c^{T}x+d}\in domf\} {x∣cTx+d>0,cTx+dAx+b​∈domf}上的凸函数

（二）共轭函数

任一适当函数$f$的共轭函数定义为：
f ∗ ( y ) = s u p x ∈ d o m f { y T x − f ( x ) } f^∗(y)=sup_{x∈dom\ f} \{y^Tx−f(x)\} f∗(y)=supx∈dom f​{yTx−f(x)}
对任意函数$f$都可以定义为共轭函数，也即不要求$f$是凸的（因为共轭函数是一组仿射函数的上界，因此不论 $f$凹凸性，$f^{\ast }$必为凸函数）

• 根据凸性充要条件，$f(x)$在$\forall x\in D\subset \mathbb{R}$的切线都是对$f(x)$的下界，即 $f(x)\ge f(x_0)+f^{{}^{\prime }}(x_0)(x-x_0)=f^{{}^{\prime }}(x_0)x+f(x_0)-f^{{}^{\prime }}(x_0)x_0$​
• 反过来，如果确定斜率$k$，就可以得到一组平行线 { k x + b : b ∈ R } \{kx+b:b\in \R\} {kx+b:b∈R}，从$-\infty$ 增大$b$，直到直线与$f(x)$相切时有$f(x)\ge kx+b$，也即$-b\ge kx-f(x)$，此不等式在$D$上恒成立，并且能够取相等，因此$-b=\underset{x\in D}{\sup }(kx-f(x))=f^{\ast }(y)$

$f^{\ast }(y)$给出了斜率为$y$且与$f(x)$相切直线截距的相反数，或者说共轭函数$f^{\ast }(y)$表示了线性函数$y^{T}x$和$f(x)$之间的最大差异。

五、拟凸性

（一）拟凸函数(quasiconvex function) 定义

若$\text{dom}f$为凸集，且对任意的$\alpha$，其下水平集 S α = { x ∈ dom f ∣ f ( x ) ≤ α } S_\alpha = \{x\in\text{dom}f | f(x)\le\alpha\} Sα​={x∈domf∣f(x)≤α}都是凸集，则$f$为拟凸函数。

• 如果$f$是拟凸的，那么$-f$就是拟凹函数
• 如果一个函数既是拟凸函数又是拟凹函数，那么它是拟线性(quasilinear) 的
  

（二）常见的拟凸、拟凹、拟线性函数

拟凸函数：

• $f(x)=\sqrt{|x|}$
• f ( x ) = ∣ ∣ x − 1 ∣ ∣ 2 ∣ ∣ x − b ∣ ∣ 2 , d o m f = { x ∣ ∣ ∣ x − a ∣ ∣ 2 ≤ ∣ ∣ x − b ∣ ∣ 2 } f(x)=\frac{||x-1||_2}{||x-b||_2},domf=\{x|\ ||x-a||_2\leq||x-b||_2\} f(x)=∣∣x−b∣∣2​∣∣x−1∣∣2​​,domf={x∣ ∣∣x−a∣∣2​≤∣∣x−b∣∣2​}

拟凹函数：

• $f(x)=x_1{x}_{2}on{R}^2$

拟线性函数：

• c e i l ( x ) = i n f { z ∈ Z ∣ z ≥ x } ceil(x)=inf\{z\in Z|z\geq x\} ceil(x)=inf{z∈Z∣z≥x}
• $logxon{R}_{++}$
• 线性微分函数 f ( x ) = a T x + b c T x + d , d o m f = { c T x + d > 0 } f(x)=\frac{a^Tx+b}{c^Tx+d},domf=\{c^Tx+d>0\} f(x)=cTx+daTx+b​,domf={cTx+d>0}

（三）拟凸函数的性质

• 修正 Jensen 不等式：函数$f$为拟凸的等价于：定义域为凸集，且
  0 ≤ θ ≤ 1 ⟹ f ( θ x + ( 1 − θ ) y ) ≤ max ⁡ { f ( x ) , f ( y ) } 0\le\theta\le1 \Longrightarrow f(\theta x+(1-\theta)y)\le\max\{f(x),f(y)\} 0≤θ≤1⟹f(θx+(1−θ)y)≤max{f(x),f(y)}

• 一阶条件：具有凸域的可微 f 是拟凸当且仅当：
  $$f(y)\le f(x)⟹\Delta f(x{)}^T(y-x)\le 0$$
  

• 拟凸函数之和不一定是拟凸函数

参考：
凸函数
（最优化理论与方法）第二章最优化所需基础知识-第七节：保凸的运算和共轭函数