拟凸函数是凸函数的超集,它的限制比凸函数更加宽松。

定义

其任意下水平集是凸集。

{xa:f(x)<a} is convex\{x|\forall a:f(x)<a\} \text{ is convex}

或者其凸组合函数值不超过端点函数值。

θ[0,1]f(θx+(1θ)y)max{f(x),f(y)}\theta \in [0,1] f(\theta x+(1-\theta)y)\leq \max\{f(x),f(y)\}

举个例子f(x)=xf(x)=\sqrt{|x|}

性质

一阶条件

f(y)f(x)f(x)T(yx)0f(y)\leq f(x) \rightarrow \nabla f(x)^T(y-x)\leq 0

补充说明:
$\nabla f(x) $ 是其下水平集的支撑超平面

易混淆-函数的支撑超平面:

梯度方向永远与等值线垂直。

y=f(x)0=g(x,y)=f(x)y这是一个等值线y=f(x) \Leftrightarrow 0=g(x,y)=f(x)-y \text{这是一个等值线}

g(x,y)=[f(x),1]\nabla g(x,y)=[\nabla f(x),-1]

因此,函数的支撑超平面法向量是[f(x),1][\nabla f(x),-1]

二阶条件

  1. 必要条件

f is quasi-convexxdomf,yRn:yT2f(x)y0f \text{ is quasi-convex} \rightarrow \forall x \in \text{dom} f,y \in R^n: y^T\nabla^2 f(x)y\geq 0

  1. 充分条件

f is quasi-convexxdomf,yRny0:yT2f(x)y>0f \text{ is quasi-convex} \leftarrow \forall x \in \text{dom} f,y \in R^n \land y\neq0: y^T\nabla^2 f(x)y > 0

ref

https://zhuanlan.zhihu.com/p/131604034