
【计】 convexity closure
protruding
【医】 convexity; cyrto-; prominence; prominentia
close; shut
bag; bale; package; wrap
【计】 package
【经】 bale; bundle
在数学(特别是凸分析和泛函分析)中,凸闭包(Convex Closed Hull)是一个重要的概念,它结合了“凸性”和“拓扑闭性”两个关键属性。以下是其详细解释:
凸集 (Convex Set)
一个集合 ( C ) 是凸的,当且仅当对任意两点 ( x, y in C ) 和任意 ( lambda in),其连线上的点 ( lambda x + (1-lambda)y ) 仍属于 ( C )。
几何意义:集合内任意两点的连线完全包含在该集合内。
闭包 (Closure)
集合 ( S ) 的闭包是包含 ( S ) 的最小闭集,即 ( S ) 与其所有极限点(边界点)的并集。
凸闭包 (Convex Closed Hull)
给定集合 ( S ),其凸闭包是同时满足以下条件的最小集合:
等价于:先取 ( S ) 的凸包(所有凸组合的集合),再取该凸包的闭包,即:
$$ text{凸闭包}(S) = overline{text{conv}(S)} $$
在有限维欧几里得空间(如 ( mathbb{R}^n ))中,凸闭包恒存在且唯一。
根据Carathéodory 定理,在 ( mathbb{R}^n ) 中,凸闭包中的任意点可表示为 ( S ) 中至多 ( n+1 ) 个点的凸组合。
若 ( S ) 有界,则其凸闭包是紧集(有界闭集),在优化问题中具有重要应用。
在约束优化中,目标函数的可行域常需满足凸闭包性质以保证解的存在性。
系统可达集的分析常依赖于凸闭包的构造(如线性系统的可达集为凸闭包)。
纳什均衡的存在性证明中,策略集的凸闭包性质是关键工具。
中文 | 英文 |
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凸闭包 | Convex Closed Hull |
凸集 | Convex Set |
闭包 | Closure |
凸组合 | Convex Combination |
紧集 | Compact Set |
教材
(第2章详细讨论凸集与凸闭包性质)
(第1章定义凸包与闭包运算)
数学百科
(涵盖凸闭包的构造与性质)
以上内容综合了几何直观、严格定义及实际应用,符合数学术语的规范性与权威性要求。
凸闭包(convex closure)是一个数学概念,结合了“凸集”和“闭包”两个关键定义。以下分点解释:
凸集
在向量空间中,若集合内任意两点的连线仍完全属于该集合,则称为凸集。例如,实心圆、立方体是凸集,而五角星或空心圆环则不是。
闭包(拓扑学意义)
闭包是集合与其所有极限点的并集,即包含集合的“最小闭合集合”。例如,区间 ( (0,1) ) 的闭包是 ()。
凸闭包的定义
凸闭包是包含原集合的最小闭合凸集。其构造分两步:
有限维与无限维的差异
应用场景
凸闭包在优化问题、几何建模、机器学习(如支持向量机的分类边界)中均有应用,用于描述约束条件或数据结构的闭合凸形态。
示例:平面上5个离散点的凸闭包是其凸多边形边界围成的闭合区域;若这些点本身在闭合凸集内,凸闭包与原集合重合。
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