劣勾配とは? わかりやすく解説

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劣勾配

読み方れつこうばい
【英】:subgradient

真凸関数 f: {\mathbf R}^n \to (-\infty,+\infty)\, に対して, 次式を満足するベクトル \xi \in {\mathbf R}^n\,f\,x\, における劣勾配といい, 劣勾配全体集合\partial f(x)\, と表す.


f(y) \ge f(x) + \xi^{\top}(y-x) \quad\quad \forall \, y \in {\mathbf R}^n


真凸関数その実定義域 \mbox{dom} \, f := \{ x \, | \, f(x) < \infty \}\,任意の相対的内点において, 少なくとも1つの劣勾配をもつ. 特に, 凸関数 f\, が点 x\, において微分可能ならば, f\,x\, における劣勾配は唯一存在し, 通常の勾配 \nabla f(x)\,等しい.

「OR事典」の他の用語
非線形計画:  分枝限定法  制約なし最適化  制約付き最適化  劣勾配  勾配  勾配法  単体法

劣微分

(劣勾配 から転送)

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2025/05/13 05:40 UTC 版)

凸関数(青)と、 点 (x0, f(x0)) での劣微分の値(劣勾配)に対応する「接線」の集合(赤)

数学において劣微分(れつびぶん、: subderivative, subdifferential)とは一般の微分の概念を微分不可能な関数に対して拡張した考え方である。一般の関数の微分は関数であるが、劣微分の値は集合となる[1]。劣微分は凸解析の分野で広く用いられており、凸最適化と深い関係を持つ。

ある開区間 I 上の必ずしも全ての点で微分可能でない凸関数 f: IR を考える。例えば絶対値を返す関数 f(x) = |x| などは x = 0 では微分不可能である。しかしながら右の図に示す通り、微分不可能な点を通り、その近傍の点とは接するか、あるいは下を通るような直線の集合を考えることができる.この直線それぞれの傾きの集合が劣微分の値となる。もし関数が下に凸ではなく上に凸である場合にも劣微分の定義は適用可能であるが、それはあまり重要な意味を持たないため、多くの場合、凸関数に対してのみ劣微分が定義される.

定義

凸関数 f: IR の点 x0 における劣微分は次の条件を満たす数 c の集合である[1]

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