Articulo de referencia

Función indicadora (análisis convexo)

En el campo de las matemáticas conocido como análisis convexo , la función indicadora de un conjunto es una función convexa que indica la pertenencia (o no pertenencia) de un el...

En el campo de las matemáticas conocido como análisis convexo , la función indicadora de un conjunto es una función convexa que indica la pertenencia (o no pertenencia) de un elemento dado a ese conjunto. Es similar a la función indicadora utilizada en probabilidad, pero asigna+{\displaystyle +\infty }en lugar de0{\displaystyle 0}a los elementos externos.

Cada campo parece tener su propio significado de "función indicadora", como ocurre, por ejemplo, en el análisis complejo .

Definición

Dejarincógnita{\displaystyle X}Sea un conjunto y dejemos queA{\displaystyle A}ser un subconjunto deincógnita{\displaystyle X}. La función indicadora deA{\displaystyle A}es la función [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]

yoA:incógnitaR{+}{\displaystyle \iota _{A}:X\to \mathbb {R} \cup \{+\infty \}}

tomando valores en la recta numérica real extendida definida por

yoA(incógnita):={0,incógnitaA;+,incógnitaA.{\displaystyle \iota _{A}(x):={\begin{cases}0,&x\in A;\\+\infty ,&x\not \in A.\end{cases}}}

Propiedades

Esta función es convexa si y solo si el conjuntoA{\displaystyle A}es convexa. [ 5 ]

Esta función es semicontinua inferiormente si y solo si el conjuntoA{\displaystyle A}está cerrado. [ 4 ]

Para cualquier conjunto arbitrarioA{\displaystyle A}yB{\displaystyle B}, es queyoA+yoB=yoAB{\displaystyle \iota _{A}+\iota _{B}=\iota _{A\cap B}}.

Para un conjunto no vacío arbitrario, su transformada de Legendre es la función de soporte . [ 6 ]

El subgradiente deyoA(incógnita){\displaystyle \iota _{A}(x)}para un conjuntoA{\displaystyle A}yincógnitaA{\displaystyle x\in A}es el cono normal de ese conjunto enincógnita{\displaystyle x}. [ 7 ]

Su convolución ínfima con la norma euclidiana||||2{\displaystyle ||\cdot ||_{2}}es la distancia euclidiana a ese conjunto. [ 8 ]

Referencias

  1. RT Rockafellar, Análisis convexo , Princeton University Press, (1997) [1970], pág. 28.
  2. JB Hiriart-Urruty, C. Lemaréchal, Análisis convexo y optimización I , Springer-Verlag, 1993, pág. 152.
  3. S. Boyd, L. Vandenberghe, Optimización convexa , Cambridge University Press, (2009) [2004], pág. 68.
  4. 1 2 H. H. Bauschke, PL Combettes, Análisis convexo y teoría de operadores monótonos en espacios de Hilbert , Springer (2017) [2011], pág. 12.
  5. HH Bauschke, PL Combettes, Análisis convexo y teoría de operadores monótonos en espacios de Hilbert , Springer (2017) [2011], pág. 139.
  6. JB Hiriart-Urruty, C. Lemaréchal, Análisis y optimización convexos II , Springer-Verlag, 1993, p.39.
  7. HH Bauschke, PL Combettes, Análisis convexo y teoría de operadores monótonos en espacios de Hilbert , Springer (2017) [2011], pág. 267.
  8. JB Hiriart-Urruty, C. Lemaréchal, Análisis y optimización convexos II , Springer-Verlag, 1993, p.65.

Bibliografía

  • Rockafellar, RT (1997) [1970]. Análisis convexo . Princeton, NJ: Princeton University Press. ISBN 978-0-691-01586-6.
  • Hiriart-Urruty, JB; Lemaréchal, C. (1993). Análisis convexo y algoritmos de minimización I y II . Springer-Verlag.
  • Boyd, SP; Vandenberghe, L. (2004). Optimización convexa . Cambridge University Press.
  • Bauschke, HH; Combettes, PL (2011). Análisis convexo y teoría de operadores monótonos en espacios de Hilbert . Springer.
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