• 1.摘要
  • 2.基本信息
  • 3.简介
  • 4.定义
  • 5.举例
  • 6.属性
  • 6.1.作为x的函数
  • 6.2.作为A的函数

支撑函数

在数学中,非空闭合凸集A的支撑函数h描述了支撑原始集A的超平面的距离。 支撑函数是实数集上的凸函数。 任何非空的封闭凸集A由h唯一确定。 此外,作为集合A的函数的支撑函数与许多几何操作相兼容,例如缩放,平移,旋转和闵可夫斯基加法。 由于这些属性,支撑函数是凸几何中最重要的基本概念之一。

基本信息

  • 中文名

    支撑函数

  • 外文名

    support function

  • 学科

    数学

  • 属性

    描述了支撑原始集的超平面的距离

  • 性质

    唯一确定封闭凸集

  • 相关名词

    闵可夫斯基加法

简介

在数学中,image中的非空闭合凸集A的支撑函数image描述了支撑原始集A的超平面的距离。 支撑函数是image上的凸函数。 任何非空的封闭凸集A由image唯一确定。 此外,作为集合A的函数的支撑函数与许多几何操作相兼容,例如缩放,平移,旋转和闵可夫斯基加法。 由于这些属性,支撑函数是凸几何中最重要的基本概念之一。

定义

支撑函数image中的非空封闭凸集A由下式确定:

image

image。当x是单位向量时,它的解释是最直观的:根据定义,A包含在封闭的半空间

image

并且在这个半空间的边界中至少有一个A点

image

因此,超平面image称为具有外部(或外部)单位法向量x的支撑超平面。 外部这个词在这里很重要,因为x的方向起作用,所以集合image通常不同于image。 现在imageimage与原点的(有符号)距离。

举例

A = {a}的支撑函数是image

欧几里得单位球B1的支撑函数是image

如果A是具有端点-a的原点的线段,则A是image

属性

作为x的函数

紧凑凸集的支撑函数是实值和连续的,但是如果集合是无界的,则其支撑函数被扩展为实值(它的值为image)。 由于任何非空闭合凸集是其支撑半空间的交集,所以函数image唯一地确定A。 这可以用于分析描述凸集的某些几何属性。 例如,如果且仅image是偶函数,则集合A相对于原点是点对称的。

一般来说,支持功能是不可区分的。 然而,定向导数存在并产生支持集的支持功能。 如果A是紧凑且凸的,并且image表示方向x上u≠0的image的方向导数,我们有

image