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擬凸(quasi-convex)函數(shù)很早就聽說過,但是標(biāo)準(zhǔn)定義一直不太了解,現(xiàn)在總結(jié)一下。
一個定義在凸集上的實數(shù)函數(shù) fff 是擬凸函數(shù):若對于其定義域內(nèi)的任意兩個點 xxx 和 yyy,以及任意常數(shù) λ∈[0,1]\lambda\in[0,1]λ∈[0,1],有
f(λx+(1?λ)y)≤max?{f(x),f(y)}f(\lambda x+(1-\lambda)y)\leq \max\{f(x), f(y)\} f(λx+(1?λ)y)≤max{f(x),f(y)}
幾何意義是函數(shù)任意兩點連線上的點,在該函數(shù)上的值小于這兩點對應(yīng)函數(shù)值的最大值。
上圖就是一個擬凸函數(shù)。擬凹函數(shù)的定義為:
f(λx+(1?λ)y)≥min?{f(x),f(y)}f(\lambda x+(1-\lambda)y)\geq \min\{f(x), f(y)\} f(λx+(1?λ)y)≥min{f(x),f(y)}
正態(tài)分布的概率密度函數(shù)為一個擬凹函數(shù),如下圖所示:
當(dāng)函數(shù) fff 為單變量函數(shù)時,單峰函數(shù)(只有一個局部極小值或局部極大值的函數(shù))要么是擬凸函數(shù),要么是擬凹函數(shù),而多變量函數(shù)時則不一定。
參考資料1:
https://en.wikipedia.org/wiki/Quasiconvex_function ??