形式陈述
为避免无限维拓扑中的闭性与对偶歧义,本页设 是有限维实内积空间公理库内积空间Inner product space带正定对称双线性形式或正定 Hermitian 半双线性形式的向量空间。,并用内积把连续对偶空间 与 识别。设 是 proper 函数,即不恒为 且不取 。Fenchel 共轭定义为
对任意 ,由上确界定义立即得到 Fenchel–Young 不等式
若 为 proper 闭凸函数,则等号当且仅当
等价地 。同一闭凸假设下,Fenchel–Moreau 定理给出 ;对一般函数,双共轭只恢复其下半连续凸包,而不是原函数。
直觉
固定对偶方向 后, 是一族线性评价。 记录这条线性评价超过 的最大幅度,也就是要把它整体下移多少,才能成为 的全局仿射下界。Fenchel–Young 不等式不是额外的神秘估计,而是说“某个 给出的候选值不会超过对所有 取得的上确界”。当等号成立时,这条仿射函数恰好在 处贴住 ,其斜率正是次梯度。
例子与边界
令 。配方得到
上确界在 取得。Fenchel–Young 因而化为 ,等号恰在 时成立。若 是集合 的指标函数——在 上为零、外部为 ——则 ,即支撑函数。
闭性不能从双共轭结论中删去。例如在 上令 ()、(),它是 proper 凸函数,却在原点不下半连续;双共轭把定义域补成 ,所以 。共轭也允许取 ,这不是计算失败,而是该对偶方向没有有限支撑代价。无限维推广需要 Hausdorff 局部凸拓扑与连续对偶,不能在没有结构说明时把 直接写成另一个原空间向量。
推论与应用
等号条件把本页与次微分公理库次梯度与次微分Subgradient · Subdifferential以全局仿射下界刻画凸函数在不可微点的支撑斜率集合。双向连接,并把求解最优性改写为原—对偶配对。Lagrange 对偶公理库拉格朗日对偶Lagrange duality通过拉格朗日函数构造原问题下界的对偶问题,并研究弱对偶、强对偶与最优性条件。可借共轭消去原变量,Fenchel 对偶则直接比较若干函数的共轭;许多经典不等式也可视为 Fenchel–Young 的特例。共轭还控制近端算子公理库近端算子Proximal operator · Proximity operator在降低凸函数值与保持靠近输入点之间取得精确平衡的单值算子。的对偶关系,例如 Moreau 分解把一个闭凸函数及其共轭的 prox 组合成恒等映射。
参考资料
- R. Tyrrell Rockafellar, Convex Analysis, Princeton University Press, 1970,§§12–13, conjugate convex functions and biconjugation。
- Stephen Boyd and Lieven Vandenberghe, Convex Optimization, Cambridge University Press, 2004,§3.3, conjugate functions。