f(x):=aTx=a1x1+...+anxn
現在我們進一步推廣上述結果:亦即上述的向量 a=(a1,...,an) 可以用 對稱矩陣 (A1,...,An) 替換,且 Ai∈Sm 為 Rm×m 對稱矩陣,現在我們模仿上述線性函數 f 定義一個新的函數如下:定義 F:Rn→Sm 滿足
F(x):=x1A1+...+xnAn
Comments:
1. F(x) 仍為 Rm×m 的對稱矩陣。
2. 上述提及的 線性函數 f(x) (或者又說標準內積 或者 hyperplane) 可用以形成所謂 convex polyhedra 的集合,在此不贅述。
接著我們想問 對於上述 矩陣等式 g(x) 而言,是否可以定義不等式? 一般而言在線性代數中我們定義 F(x)≻0 表示 F(x) 為正定矩陣,亦即 對任意 z∈Rn 且 z≠0 我們有
zTF(x)z>0 我們說 F(x)⪰0 表示 F(x) 為半正定矩陣,亦即 對任意 z∈Rn
zTF(x)z≥0
FACT:
令 A,B 為 兩實係數 對稱矩陣,若 A⪰0 且 B⪰0 則
A+B⪰0
Proof: omitted (此證明相對容易,在此略過)
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Definition: Linear Matrix Inequality (LMI)
我們稱一不等式 為對 x 而言的線性矩陣不等式 (Linear Matrix Inequality in x, LMI) 若 前述的矩陣 F(x) 具有下列形式:
F(x):=x1A1+...+xnAn⪯B 其中 xi∈R1 且 B,Ai 為 m×m 對稱矩陣,i=1,2,...,n。
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1. 上述 LMI 要求 F(x)⪯B 亦即 B−F(x)⪰0 ,也就是說 B−F(x) 為正定對稱矩陣,由前述定義可知我們要求:對任意 z∈Rn,
zT(B−F(x))z≥0
2. LMI 為 "線性" in x
3. LMI 在 強健控制理論中扮演重要的角色,在此不贅述。
以下我們給出主要結果:
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FACT:
上述 LMI 之解所成之集合 L:={x∈Rn:F(x)⪯B}為凸集。
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令 x,y∈L 且 θ∈[0,1] 我們要證明 θx+(1−θ)y∈L 此等價於證明
F(θx+(1−θ)y)⪯B 現在觀察
F(θx+(1−θ)y)=(θx1+(1−θ)y1)A1+...+(θxn+(1−θ)yn)An=n∑i=1(θxi+(1−θ)yi)Ai=θn∑i=1xiAi+(1−θ)n∑i=1yiAi(∗)
由於 x,y∈L ,故我們有
F(x):=n∑i=1xiAi⪯B;F(y):=n∑i=1yiAi⪯B故將上述結果帶入 (∗) ,由於 θ∈[0,1] 利用前述 FACT 可得
F(θx+(1−θ)y)⪯B至此得證。◻
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