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凸最適化・組合せ最適化の問題

難易度 2大学院の講義の演習問題レベル大学院数学 凸最適化・組合せ最適化

に標準内積 を入れる。関数 を

で定める。 の凸共役(ルジャンドル・フェンシェル変換)を

とするとき、 における値 を求めよ。

この問題で使うもの

この問題を解けるようになるまで(68 技能)
算数中学高校大学大学院

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一覧で見る(前提が先)
  1. 分数のたし算・ひき算
  2. 小数の四則計算
  3. 正負の数の加法・減法
  4. 分数のかけ算・わり算
  5. 四則の混じった計算の順序
  6. 正負の数の乗除・累乗と四則混合
  7. 分配法則を使った計算のくふう
  8. 文字式の計算(同類項・分配法則)
  9. 乗法公式による展開
  10. 因数分解
  11. 3 次式までの展開と因数分解
  12. 微分係数と導関数の定義
  13. 多項式の微分
  14. 等間隔にならんだ数の和
  15. 等差・等比数列の和と Σ
  16. 数列の極限
  17. 関数の極限
  18. 積と商の微分
  19. 合成関数の微分
  20. 偏微分と全微分
  21. 三角形の角の大きさ
  22. 対頂角と平行線の同位角・錯角
  23. 三角形の外角と角の組み合わせ
  24. 小数と分数のまじった計算
  25. 逆算(□ を求める)
  26. 1 次方程式の解き方
  27. 二等辺三角形の角
  28. 平行四辺形と特別な四角形の性質
  29. 三角形・四角形の面積
  30. 約数の見つけ方
  31. 素因数分解と約数の個数
  32. 平方根の意味と根号の簡単化
  33. 三平方の定理
  34. 折り返した図形の角と長さ
  35. 三平方の定理と平面図形
  36. ベクトルの演算と成分
  37. 特別な直角三角形の辺の比
  38. 最大公約数と最小公倍数
  39. 比の性質と簡単な比
  40. 相似な三角形と長さの比
  41. 三角形の相似条件と対応する辺の長さ
  42. 三角比の定義と値
  43. 内積となす角
  44. 劣勾配と劣微分
  45. 凸共役(ルジャンドル・フェンシェル変換)
  46. 行列の和・積と 2 次の逆行列
  47. 掃き出し法と連立 1 次方程式
  48. 掃き出し法による逆行列
  49. 樹形図で数え上げる
  50. 積の法則と和の法則
  51. 和の法則・積の法則と樹形図
  52. 順列・円順列・重複順列
  53. 行列式
  54. 行列の階数と解の存在
  55. ベクトル空間・一次独立・基底・次元
  56. 円の周の長さと面積
  57. おうぎ形の弧の長さと面積
  58. 弧の長さからおうぎ形の中心角と面積を求める
  59. 弧度法と単位円による三角関数
  60. 加法定理と 2 倍角・半角・積和の公式
  61. 線形変換と行列
  62. 核と像と次元定理
  63. 固有値と固有ベクトル
  64. 基底の変換と表現行列
  65. 対角化と行列の累乗
  66. 内積空間とグラム・シュミットの直交化
  67. 対称行列の直交対角化
  68. 2 次形式の標準形と符号

ヒント

行き詰まったら、上から順に 1 つずつ開いてください。

ヒント 1

は、非負象限 上で凹な 2 次関数 を最大化した値です。KKT 条件で最大点を特定しましょう。

ヒント 2

( は三重対角行列 )と書けます。KKT 条件は 、、 です。

ヒント 3

制約なしの最大点 は で、第 2 成分が負になります。 として残りの変数で最大化すると が得られます。この点で KKT 条件を確かめましょう。

答えと解説

答えを見る
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解説を読む

とおくと、(各成分が非負)のとき である。 の首座小行列式は ですべて正なので は正定値であり、

は、強凹な関数を閉凸集合 上で最大化する問題になる。よって最大値は有限で、最大点はただ一つ存在する。制約は線形なので、KKT 条件が最大点であるための必要十分条件になる。(目的関数の勾配)とおくと、KKT 条件は

である。

まず制約を無視した最大点は である。 より

となり、第 2 成分が負なので実行可能でない。

そこで とし、 について制約なしで最大化する。 のとき目的関数は となるので、最大点は である。 で KKT 条件を確かめる。

となる。したがって 、 であり、 もすべての で成り立つ。よって が最大点である。

値を計算する。、 である。よって

(注意:制約なし最大点 の負の成分を に置き換えた点 は最大点ではない。)

別解

()で、 である。 の固有値は で、すべて正だから は正定値であり、 は凸である。

求めるのは、 のもとでの の最大値である。 は狭義凹だから、KKT 条件を満たす点が最大点になる。

まず制約なしで を解く。 より となり、制約に反する。そこで と仮定する。

のとき なので、 となる。

方向の KKT 条件を確かめる。 なので成り立つ。 の方向では偏微分が 0 である。

最大値は である。

検算として、 を考えると ()となり、 が最適であることと整合する。

よって 。

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