二次型优化问题 - 3 - 导数与极值点

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本文介绍在已经定义好的问题下,二次型导数与极值点相关内容。

导数为0的点是否存在

  • 对于一般的二次型:
f(x)=12xTAxbTx+c\label1(1)f({\bf{x} }) = \frac{1}{2}{\bf{x^TAx} } - { {\bf{b} }^{\bf{T} } }{\bf{x} } + {\bf{c} } \tag{1} \label{1}
  • 导数为:
f(x)=Axb\label2(2)f'({\bf{x}}) = {\bf{Ax}} - {\bf{b}} \tag{2} \label{2}
  • 导数为0的点是否存在与方程Ax=b\bf{Ax}=\bf{b}是否有解等价
  • rA=r(A){r_A} = r(A)A\bf{A}的秩
  • Ab\bf{Ab}为增广矩阵,rAb=r(Ab){r_{Ab}} = r(\bf{Ab})为增广矩阵的秩,有:
条件结论
rA<rAbr_{A}<r_{Ab}方程组无解,二次型不存在导数为0的点
rA=rAb=nr_{A}=r_{Ab}=n方程组有唯一解,二次型有唯一导数为0的点
rA=rAb<nr_{A}=r_{Ab}<n方程组有无数组解,二次型有无数个导数为0的点
rA>rAbr_{A}>r_{Ab}不可能,增广矩阵的秩不会变小

极值点是否存在

  • 当导数为零的点不存在时,即\eqref2\eqref{2}方程组无解时,极值点不存在

  • 当导数为0的点存在时:

    • A\bf{A}为正定矩阵,则式\eqref1\eqref{1}有极小值,就是最小值
    • A\bf{A}为负定矩阵,则式\eqref1\eqref{1}有极大值,就是最大值
    • A\bf{A}为半正定矩阵,且存在特征值为0,由于前提是方程组有解,则增广矩阵的秩和矩阵A\bf{A}的秩相等,那么b\bf{b}中对应的值为0,方程组有无限多组解,但需要满足某种条件,在这组条件下,方程组都是极小值,也就是说若A\bf{A}为半正定矩阵则\eqref1\eqref{1}有极小值,同时就是最小值
    • 同理若A\bf{A}为半负定矩阵,则\eqref1\eqref{1}有极大值,也即最大值
    • A\bf{A}的特征值有正有负,则\eqref1\eqref{1}有极小/大值,但不是最小/大值,此时\eqref1\eqref{1}没有最小/大值
  • 为使得讨论有意义,我们之后讨论的\eqref1\eqref{1}的优化均在A\bf{A}为半正定矩阵的条件下,来寻找其极小值,也就是最小值