【First-order Methods】 1 Vector Spaces (Zen学习笔记)

1  Vector Spaces

目录

1.5  Affine Sets

 1.7  The Space  

1.7.1  Subsets of    (注)

1.8  The Space  

1.8.2  Norms in  

1.10   Linear Transforamtions 

1.11   The  Dual Space

1.13   Adjoint Transformations

1.14  Norms of Linear Transformation

 


1.5  Affine Sets

  • affine set\forall x,y\in S(S\subseteq \mathbb{E} \quad is\, a\, real\, vector\, space,\,\lambda \in \mathbb{R}),  \lambda x+(1-\lambda )y\in S  holds.
  • aff(S): for a set S\subseteq E,  aff(S) is the intersection of affine sets containing S.Clearly, it is the smallest affine set that containing S.
  • hypeplaneH_{a,b}={x\in \mathbb{E}\,:\left \langle a,x \right \rangle=b} ,(a\in \mathbb{E},\, b\in \mathbb{R})
  • half-spacesH_{a,b}={x\in \mathbb{E}\,:\left \langle a,x \right \rangle\leq b},(a\in \mathbb{E},\, b\in \mathbb{R})

 1.7  The Space  \mathbb{R}^{n}

  • Q-inner product\left \langle x,y \right \rangle_{Q}=x^{T}Qy
  • norm of vector:                                                                                                                                                                                           p-范数: \left \| x \right \|_{p}=\left ( \sum_{i=1}^{n}\left | x_{i} \right | ^{p}\right )^{\frac{1}{p}}                                   \infty-范数: \left \| x \right \|_{\infty}=max\left | x_{i} \right |   
  • norm of martix:                                                                                                                                                                                           列范数:  \left \| A \right \|_{_{1}}=max\limits_{1\leq j\leq n}\sum_{i=1}^{n}\left | a_{ij} \right |                        行范数:  \left \| A \right \|_{\infty}=max\limits_{1\leq i\leq n}\sum_{j=1}^{n}\left | a_{ij} \right |                                               2-范数:  \left \| A \right \|_{2}=\sqrt{ \lambda_{max}(A^{T}A)}                             21-范数:  \left \| A \right \|_{_{2,1}}=\sum_{i=1}^{n}\sqrt {\sum_{j=1}^{m}a_{ij}^{2}}=\sum_{i=1}^{n}\left \| A_{i,:} \right \|(每行2-范数求和)

1.7.1  Subsets of   \mathbb{R}^{n} (注)

  • nongegative  orthant:  \mathbb{R}_{+}^{n}=(x_{1},x_{2},\,. \,.\,.\,.,x_{n})^{T}:\,x_{1},x_{2},\,. \,.\,.\,.,x_{n}\geq 0}(向量元素都大于等于0的)
  • positive  orthant:   \mathbb{R}_{++}^{n}=(x_{1},x_{2},\,. \,.\,.\,.,x_{n})^{T}:\,x_{1},x_{2},\,. \,.\,.\,.,x_{n}> 0}(向量元素都大于0的)
  • unit simplex:  \bigtriangleup _{n}={x\in \mathbb{R^{n}}:x\geq 0,\, e^{T}x=1}(向量元素都大于等于0的且和为1的)

1.8  The Space  \mathbb{R}^{m\times n}

                                            \left \langle A,B \right \rangle=Tr(A^{T}B)=\sum_{i=1}^{m}\sum_{j=1}^{n}a_{ij}b_{_{ij}},\quad A,B\in \mathbb{R}^{m\times n}

1.8.2  Norms in  \mathbb{R}^{m\times n}

  • Frobenius norm:\left \| A \right \|_{F}=\sqrt{Tr(A^{T}A)}=\sqrt{\sum_{i=1}^{m}\sum_{j=1}^{n}a_{ij}^{2}}
  • (a, b)-norm:         \left \| A \right \|_{a,b}=max\left\{\left \| Ax \right \|_{b}:\left \| x \right \|_{a}\leq 1\right\}

1.10   Linear Transforamtions 

  • linear-transformation:  \boldsymbol{A}:\mathbb{E}\rightarrow \mathbb{V}

1.11   The  Dual Space

  1. linear functional:  \boldsymbol{A}:\mathbb{E}\rightarrow \mathbb{R}
  2. dual space  \mathbb{E}^{*}:  all linear functional on \mathbb{E}
  3. f\in \mathbb{E}^{*},\exists v\in \mathbb{E},\ s.t.\,f(x)=\left \langle v,x \right \rangle
  4. dual norm:\left \| f \right \|_{*}=max_{x}\left \{ \left \langle f,x \right \rangle :\left \| x \right \|\leq 1\right \}=sup\left \{ \frac{\left | f(x) \right |}{\left \| x \right \|} ,x\neq 0\right \}=sup\left \{ \frac{\left \langle v,x \right \rangle}{\left \| x \right \|} ,x\neq 0\right \}
  5. generalized Cauchy-Schwars inequlity:\left | \left \langle f,x \right \rangle \right |\leq \left \| f \right \|_{_{*}}\left \| x \right \|\,for \,any \,f\in\mathbb{E}^{*},x\in\mathbb{E}
  6. 向量范数对偶:需满足\frac{1}{p}+\frac{1}{q}=1,如 1与\infty范数,2范数本身
  7. 矩阵范数对偶:谱范数-核范数(特征值之和)

1.13   Adjoint Transformations

1.14  Norms of Linear Transformation

                                                                              \left \| \boldsymbol{A} \right \|=max\left \{ \left \| \boldsymbol{A} (x)\right \| _{\mathbb{V}}:\left \| x \right \|_{\mathbb{E}}\leq 1\right \}

 

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