关于次可微性与Fenchel共轭等式等价关系的疑问
嘿,我来帮你拆解这个等价关系背后的逻辑,其实它是次微分定义和Fenchel共轭定义的直接推导,咱们一步步来捋清楚:
首先,先明确你给出的两个核心定义:
- Fenchel共轭:
$$
f*(x) = \sup_x\Big{ \langle x^,x\rangle-f(x)\Big}
$$ - 次微分:
$$
\partial f(x)=\Big{x^\in E: \forall y\in E\quad f(y)\geq f(x)+\langle x^,y-x\rangle\Big}\quad \text{if } x\in \operatorname{dom}(f)
$$
接下来我们分双向来证明这个等价关系:
1. 正向推导:$x^\in \partial f(x) \implies f*(x)+f(x)=\langle x^*,x\rangle$
根据次微分的定义,对任意的$y\in E$,都有:
$$f(y) \geq f(x) + \langle x^, y - x\rangle$$
把这个不等式整理一下:
$$\langle x^, y\rangle - f(y) \leq \langle x^, x\rangle - f(x)$$
而Fenchel共轭$f*(x)$的定义是$\sup_y\left{\langle x^, y\rangle - f(y)\right}$,也就是说$f*(x)$是所有$\langle x^, y\rangle - f(y)$的上确界。上面的不等式说明,$\langle x^, x\rangle - f(x)$是这个集合的一个上界,同时当$y=x$时,$\langle x^, x\rangle - f(x)$刚好是集合中的元素,所以这个上确界就等于$\langle x^, x\rangle - f(x)$,即:
$$f*(x) = \langle x^, x\rangle - f(x)$$
把式子移项,就得到:
$$f*(x) + f(x) = \langle x^, x\rangle$$
2. 反向推导:$f*(x)+f(x)=\langle x^,x\rangle \implies x^*\in \partial f(x)$
根据Fenchel共轭的定义,$f*(x) = \sup_y\left{\langle x^, y\rangle - f(y)\right}$,结合给定的等式,我们可以得到:
$$\langle x^, x\rangle - f(x) = \sup_y\left{\langle x^, y\rangle - f(y)\right}$$
这意味着对于所有的$y\in E$,都满足:
$$\langle x^, y\rangle - f(y) \leq \langle x^, x\rangle - f(x)$$
把这个不等式重新整理一下:
$$f(y) \geq f(x) + \langle x^, y - x\rangle$$
这完全符合次微分$\partial f(x)$的定义,所以$x^ \in \partial f(x)$。
结合你的$\max$函数例子验证
咱们用你提到的$f(x)=\max_i x_i$来直观感受一下:
假设$x\in\mathbb{R}^n$的最大值在第$k$个分量,即$f(x)=x_k$,那么$\partial f(x)$是所有满足以下条件的$x*\in\mathbb{R}n$:
- $x^*_i \geq 0$(所有分量非负)
- $x^*_i = 0$,当$x_i < x_k$(只在$x$的最大值点上有非零分量)
- $\sum_{i=1}^n x^*_i = 1$
而$f(x)$的Fenchel共轭是:
$$
f*(x) =
\begin{cases}
0, & \text{若 } x^ \geq 0 \text{ 且 } \sum_{i=1}^n x^*_i = 1 \
+\infty, & \text{其他情况}
\end{cases}
$$
此时计算$f*(x) + f(x)$:当$x^\in\partial f(x)$时,$f*(x)=0$,所以和为$x_k$;而$\langle x^, x\rangle = \sum_{i=1}^n x^_i x_i$,由于$x*$只在$x$的最大值点非零,所以这个内积刚好等于$x_k$,完美符合$f(x^)+f(x)=\langle x^,x\rangle$的等式。
这样拆解下来,是不是就清晰多了?这个等价关系其实是次微分和Fenchel共轭之间的核心联系,本质上是上确界的定义和次微分不等式条件的相互转换。
备注:内容来源于stack exchange,提问作者79999

