ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI<br />
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN<br />
——————-<br />
<br />
LÊ HẢI LY<br />
<br />
VỀ TÍNH ĐƠN ĐIỆU<br />
CỦA DƯỚI VI PHÂN HÀM LỒI<br />
<br />
LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC<br />
<br />
Hà Nội - 2016<br />
<br />
ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI<br />
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN<br />
<br />
LÊ HẢI LY<br />
<br />
VỀ TÍNH ĐƠN ĐIỆU CỦA<br />
DƯỚI VI PHÂN HÀM LỒI<br />
Chuyên ngành: Toán Giải tích<br />
Mã số:<br />
<br />
60460102<br />
<br />
LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC<br />
<br />
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:<br />
GS. TSKH. LÊ DŨNG MƯU<br />
<br />
HÀ NỘI−2016<br />
<br />
Mục lục<br />
Lời nói đầu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .<br />
<br />
2<br />
<br />
Danh mục kí hiệu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .<br />
<br />
4<br />
<br />
1 Tập lồi và hàm lồi trong không gian vectơ tôpô<br />
<br />
6<br />
<br />
1.1<br />
<br />
Không gian vectơ tôpô . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .<br />
<br />
6<br />
<br />
1.2<br />
<br />
Tập lồi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .<br />
<br />
8<br />
<br />
1.3<br />
<br />
Hàm lồi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .<br />
<br />
13<br />
<br />
2 Tính đơn điệu của dưới vi phân hàm lồi<br />
<br />
20<br />
<br />
2.1<br />
<br />
Dưới vi phân . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .<br />
<br />
20<br />
<br />
2.2<br />
<br />
Tính đơn điệu của dưới vi phân hàm lồi . . . . . . . . . . . .<br />
<br />
31<br />
<br />
3 Ứng dụng trong bài toán tối ưu<br />
<br />
39<br />
<br />
3.1<br />
<br />
Tồn tại nghiệm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .<br />
<br />
39<br />
<br />
3.2<br />
<br />
Điều kiện tối ưu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .<br />
<br />
41<br />
<br />
3.3<br />
<br />
Ứng dụng tính đơn điệu vào bài toán tối ưu . . . . . . . . . .<br />
<br />
50<br />
<br />
Kết luận . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .<br />
<br />
57<br />
<br />
Tài liệu tham khảo<br />
<br />
58<br />
<br />
1<br />
<br />
LỜI NÓI ĐẦU<br />
Giải tích lồi là bộ môn cơ bản của giải tích hiện đại, có vai trò quan trọng<br />
trong nhiều lĩnh vực khác nhau của toán học ứng dụng, đặc biệt trong tối ưu<br />
hoá, các bài toán cân bằng, ...<br />
Khái niệm dưới vi phân là một khái niệm mở rộng của khái niệm vi phân<br />
đối với hàm lồi. Khái niệm này được Jean Jacques Moreau và R. Tyrrell<br />
Rockafellar đưa ra vào những năm sáu mươi của thế kỉ 20 đã mở ra một kỉ<br />
nguyên mới cho lĩnh vực giải tích không trơn phát triển rực rỡ.<br />
Như chúng ta đã biết, đạo hàm là công cụ cơ bản và cổ điển nhất nghiên<br />
cứu các tính chất của hàm như tính tăng, giảm, các điểm cực trị,...và nó chỉ<br />
có thể tính đối với các hàm khả vi. Tuy nhiên trong các vấn đề thực tiễn, các<br />
lớp hàm xuất hiện thường là các hàm lồi không khả vi, chẳng hạn như hàm<br />
khoảng cách hay hàm max, hàm min ... Vậy nên các bài toán tối ưu cần dưới<br />
vi phân để khảo sát tính cực tiểu của lớp các hàm này.<br />
Tính đơn điệu của dưới vi phân hàm lồi là một trong những tính chất<br />
quan trọng của hàm lồi. Ta đã thấy với hàm lồi một biến khả vi thì đạo<br />
hàm của nó là một hàm đơn điệu không giảm. Tính chất này có thể mở rộng<br />
cho hàm lồi nhiều biến không nhất thiết khả vi. Khi đó ánh xạ (toán tử)<br />
x → ∂f (.) là một ánh xạ đa trị. Trên thực tế lớp các toán tử đơn điệu tuần<br />
hoàn cực đại trùng với lớp các toán tử dưới vi phân của hàm lồi, đóng, chính<br />
thường.<br />
Do vậy, mục đích của luận văn là nghiên cứu dưới vi phân hàm lồi và tính<br />
đơn điệu của dưới vi phân hàm lồi.<br />
Nội dung luận văn gồm ba chương:<br />
Chương 1: Trình bày một số kiến thức cơ bản như: Không gian tôpô,<br />
không gian tôpô lồi địa phương, tập lồi, hàm lồi, ... .<br />
<br />
2<br />
<br />
Chương 2: Nội dung chương này là trình bày: Khái niệm dưới vi phân<br />
hàm lồi trong không gian tôpô và các tính chất của dưới vi phân trong không<br />
gian Hilbert: tính đơn điệu (đơn điệu mạnh, đơn điệu tuần hoàn, đơn điệu<br />
cực đại).<br />
Chương 3: Ứng dụng của dưới vi phân hàm lồi và tính đơn điệu của dưới<br />
vi phân hàm lồi trong bài toán tối ưu.<br />
<br />
3<br />
<br />