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凸共轭与 Fenchel–Young 不等式

Convex conjugate · Fenchel conjugate · Fenchel–Young inequality

以线性函数的最佳配对代价定义共轭,并导出原变量与对偶变量间的基本不等式。

形式陈述

为避免无限维拓扑中的闭性与对偶歧义,本页设 X 是有限维实内积空间,并用内积把连续对偶空间 XX 识别。设 f:XR{+} 是 proper 函数,即不恒为 + 且不取 。Fenchel 共轭定义为

f(y)=supxX(y,xf(x)),yX.

对任意 x,yX,由上确界定义立即得到 Fenchel–Young 不等式

f(x)+f(y)y,x.

f 为 proper 闭凸函数,则等号当且仅当

yf(x),

等价地 xf(y)。同一闭凸假设下,Fenchel–Moreau 定理给出 f=f;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 y 后,y,x 是一族线性评价。f(y) 记录这条线性评价超过 f 的最大幅度,也就是要把它整体下移多少,才能成为 f 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 x 给出的候选值不会超过对所有 x 取得的上确界”。当等号成立时,这条仿射函数恰好在 x 处贴住 f,其斜率正是次梯度。

例子与边界

f(x)=12x2。配方得到

f(y)=supx(y,x12x2)=12y2,

上确界在 x=y 取得。Fenchel–Young 因而化为 12x2+12y2x,y,等号恰在 x=y 时成立。若 f=δC 是集合 C 的指标函数——在 C 上为零、外部为 +——则 f(y)=supxCy,x,即支撑函数。

闭性不能从双共轭结论中删去。例如在 R 上令 f(x)=0x>0)、f(x)=+x0),它是 proper 凸函数,却在原点不下半连续;双共轭把定义域补成 [0,),所以 f(0)=0f(0)。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 y 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双向连接,并把求解最优性改写为原—对偶配对。Lagrange 对偶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。