優化基礎(二):線性組合、仿射組合、錐組合、凸組合、線性集合、仿射集合、錐集合、凸集合的理解

文章目錄

  • 前言
  • 組合
    • 線性組合 (linear combination)
    • 仿射組合 (affine combination)
    • 錐組合 (conic combination)
    • 凸組合 (convex combination)
  • 集合
    • 仿射集合
    • 凸集合
  • 練習:哪個圖形是凸的,哪個是仿射的?
  • 參考資料

前言

組合側重于描述由一些基點生成新的點,強調的是不同點的權重和幾何位置。
集合側重于描述許多個點形成的形狀,強調的是完整性和連通性。

組合

在這里插入圖片描述

線性組合 (linear combination)

S S S是一向量空間 V V V的子集合,如果存在有限多個向量屬于 S S S,和對應的標量 a 1 , a 2 , . . . , a n ∈ F a_1, a_2, ...,a_n \in F a1?,a2?,...,an?F,使得:
v = ∑ i = 1 n a i v i = a 1 v 1 + a 2 v 2 + . . . + a n v n v =\sum_{i=1}^{n}a_iv_i= a_1v_1+a_2v_2+...+a_nv_n v=i=1n?ai?vi?=a1?v1?+a2?v2?+...+an?vn?
我們稱 v v v ( v 1 , . . . , v n ) (v_1,..., v_n) (v1?,...,vn?)的線性組合。

在二維空間里,如果對 α n \alpha_n αn?沒有任何限制的話, a 1 v 1 + a 2 v 2 + . . . + a n v n a_1v_1+a_2v_2+...+a_nv_n a1?v1?+a2?v2?+...+an?vn?可以擴散出整個空間。

仿射組合 (affine combination)

在上面線性組合的定義中,如果
∑ i = 1 n a i = 1 \sum_{i=1}^{n}a_i=1 i=1n?ai?=1
我們則稱 v v v ( v 1 , . . . , v n ) (v_1,..., v_n) (v1?,...,vn?)的仿射組合。

在二維空間里,仿射組合可以看作一條經過兩個點的直線(兩端可以無限延伸)。

錐組合 (conic combination)

在上面線性組合的定義中,如果
a i ≥ 1 a_i \geq 1 ai?1
我們則稱 v v v ( v 1 , . . . , v n ) (v_1,..., v_n) (v1?,...,vn?)的錐組合。像個冰淇淋🍦一樣。

在二維空間里,可以想象是從一條原點出發的射線區域。

凸組合 (convex combination)

在上面線性組合的定義中,如果
a i ≥ 1 ,且 ∑ i = 1 n a i = 1 a_i \geq 1,且 \sum_{i=1}^{n}a_i=1 ai?1,且i=1n?ai?=1
我們則稱 v v v ( v 1 , . . . , v n ) (v_1,..., v_n) (v1?,...,vn?)的凸組合,可以看到凸組合的要求是最嚴格的,相當于是錐組合和仿射組合的交集。

在二維空間里,凸組合可以看作一條經過兩個點的線段。

集合

仿射集合

仿射集合里任意兩點的連線仍然在集合里。

凸集合

凸集合里任意兩點的線段都在集合里。比如一個圓形,就是一個凸集合,但它不是一個放射集合。

練習:哪個圖形是凸的,哪個是仿射的?

下面兩幅圖,哪個是凸的,哪個是仿射的?

  • 左圖:凸的,但不是仿射的;
  • 右圖:不是凸的,也不是仿射的。
    在這里插入圖片描述

參考資料

  1. 線性規劃 方述誠
  2. 線性組合

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