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2/24/2017

[凸分析] 常見的凸集性質(1) - 線性矩陣不等式之解 所成的集合 為 凸集

給定 aRn ,我們定義 線性函數 f:RnR 滿足
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 AiSmRm×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:RnSm 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 zRnz0 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 zRn
zTF(x)z0

FACT:
A,B 為 兩實係數 對稱矩陣,若 A0B0
A+B0
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+...+xnAnB 其中 xiR1B,Aim×m 對稱矩陣,i=1,2,...,n
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Comments:
1. 上述 LMI 要求 F(x)B 亦即 BF(x)0 ,也就是說 BF(x) 為正定對稱矩陣,由前述定義可知我們要求:對任意 zRn
zT(BF(x))z0
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:={xRn:F(x)B}為凸集。
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Proof:
x,yLθ[0,1] 我們要證明 θx+(1θ)yL 此等價於證明
F(θx+(1θ)y)B 現在觀察
F(θx+(1θ)y)=(θx1+(1θ)y1)A1+...+(θxn+(1θ)yn)An=ni=1(θxi+(1θ)yi)Ai=θni=1xiAi+(1θ)ni=1yiAi()
由於  x,yL ,故我們有
F(x):=ni=1xiAiB;F(y):=ni=1yiAiB故將上述結果帶入 () ,由於 θ[0,1] 利用前述 FACT 可得
F(θx+(1θ)y)B至此得證。

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