106、可微目标函数的凸优化问题的最优性条件2-106、可微目标函数的凸优化问题的最优性条件2

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• 尖子羊:最后up讨论的那里，我觉得是不是以xi为分类标准， 如果xi=0的时候 梯度可以大于等于0，反正最后乘出来结果都是0，一定可以保证 梯度*（y-x）大于等于0 如果xi大于0，为了保证 梯度*（y-x）大于等于0 ，必须要求梯度=0 自己想的，不是很严谨[doge]
• huahuadegouzi:视频2:00-6:30这里，这样理解可能容易一些（以下表述和书上一致） 大致意思是： （梯度和（y-x）的乘积≥0，x，y非负） ① 梯度和y的乘积部分：因为y是任意的，如果梯度是负定的，梯度和y的乘积在y非负正定情况下存在无下界的情况（比如y趋于正无穷），不能保证不等式的恒成立；那么只能梯度为非负正定； ② 梯度和（-x）的乘积部分：得出了梯度为非负正定，那么梯度和y的乘积部分≥0。要使得不等式恒成立，需要要求不等式剩下的部分：梯度和（-x）的乘积也≥0，即梯度和x的乘积≤0； ③ 又已知x非负，梯度非负正定，所以梯度和x的乘积只能＝0，正交。 ④ 最终，最优性条件包括：x非负，梯度非负正定，x每维分量与梯度的每一维分量乘积为0
• 峡谷送终鸡:在4:00 不一定有y-x 大于等于0 (广义)。感觉这样推出 f‘(x) =0有些不妥。 个人理解：若x的分量xi =0,则yi-xi 大于等于 0,那么 f‘(xi) 大于等于 0即可 若xi不为0，那么yi-xi 与0的大小关系不确定，那么必须有 f‘(xi) =0 所以 f‘(x)Tx 大于等于 0
• 76470068096_bili:8分钟那里，为什么求和等于0，分量就等于0
• 账号已注销:赞！！！相见恨晚[星星眼][星星眼]