📜  凸优化-Weierstrass定理

📅  最后修改于: 2020-11-25 04:48:39             🧑  作者: Mango


令S为$ \ mathbb {R} ^ n $中的一个非空,封闭且有界的集合(也称为紧凑集),并使$ f:S \ rightarrow \ mathbb {R} $为S上的连续函数,则问题min $ \ left \ {f \ left(x \ right):x \ in S \ right \} $达到最小值。

证明

由于S是非空且有界的,因此存在下界。

$ \ alpha = Inf \ left \ {f \ left(x \ right):x \ in S \ right \} $

现在让$ S_j = \ left \ {x \ in S:\ alpha \ leq f \ left(x \ right)\ leq \ alpha + \ delta ^ j \ right \} \ forall j = 1,2,… $和$ \ delta \ in \ left(0,1 \ right)$

根据无限量的定义,对于每个$ j $,$ S_j $是非空的。

在S_j $中选择一些$ x_j \以获得$ j = 1,2,… $的序列$ \ left \ {x_j \ right \} $

由于S是有界的,因此序列也有界,并且有一个收敛的子序列$ \ left \ {y_j \ right \} $,收敛为$ \ hat {x} $。因此,$ \ hat {x} $是一个极限点,并且S是封闭的,因此,$ \ hat {x} \ in S $。由于f是连续的,因此$ f \ left(y_i \ right)\ rightarrow f \ left(\ hat {x} \ right)$。

由于$ \ alpha \ leq f \ left(y_i \ right)\ leq \ alpha + \ delta ^ k,\ alpha = \ displaystyle \ lim_ {k \ rightarrow \ infty} f \ left(y_i \ right)= f \ left( \ hat {x} \ right)$

因此,$ \ hat {x} $是最小化解决方案。

备注

Weierstrass定理要满足两个重要的必要条件。这些如下-

  • 步骤1-集S应该是有界集。

    考虑函数f \ left(x \ right)= x $。

    它是一个无界集合,并且在其域中的任何时候都具有最小值。

    因此,为了获得最小值,S应该是有界的。

  • 步骤2-集S应该关闭。

    考虑域\ left(0,1 \ right)中的函数$ f \ left(x \ right)= \ frac {1} {x} $。

    该函数在给定的域中没有关闭,并且它的最小值也不存在。

    因此,为了获得最小值,应该关闭S。