关系这个词跟映射有点相似,对于一个关系\(R\),其是\((x, y)\)的一个集合集合。其中\(\text{dom }R=\{x|(x,y)\in R\}\),\(R(x)=\{y\vert (x,y)\in R\}\),其零集合是\(\{x| (x,y)\in R, y=0\}\)。
inverse
. \(R^{-1}=\{(y, x)\vert (x,y)\in R\}\)composition
. \(RS=\{(x, y)\vert (x,z)\in R, (z,y)\in S\}\)scalar multiplication
. \(\alpha R=\{(x, \alpha y)\vert (x,y)\in R\}\)addition
. \(R+S=\{(x, y+z)\vert (x,y)\in R, (x,z)\in S\}\)resolvent operator
. \(S=(I+\lambda R)^{-1}\)通过以上的运算可以看出,relation有点类似于凸函数中epigraph的那种集合定义。
对于一个单调的relation \(F\),其定义为
\[(u-v)^T(x-y)\geq 0 \]对于任意的\((x, y), (u,v)\in R\). 一个最大单调\(F\)的定义为,没有其他单调relation包含\(F\)。
\(F\)是最大单调当且仅当\(F\)是一个连接的曲线,其斜率不存在负值。
Case: Subgradient \(F=\partial f(x)\)
对于一个\(L-\)Lipschitz连续的operator \(F\),其nonexpansive和contraction的定义分别为\(L=1\)和\(L<1\)。
Characters:
对于一个relation \(F\),当\(F\)是单调且nonexpansive时,\(R\) operator是contractive的。\(F\)的cayley operator定义为
\[C=2R-I=2(I+\lambda F)^{-1}-I \]同样当F是单调的时候,其cayley operator \(C\)是nonexpansive。
Proof:
Case:
Proximal
promial
Indicator
这里有个很重要的定理就是Cayley
和resolvent
的Fixed point等价于\(F\) relation的zero set。也就是
Theorem: Banach fixed point theorem
当\(F\)是contraction,dom \(F=R^n\),那么\(F(x)\)会收敛到一个唯一的fixed point。
相对于
\[x^{k+1}=F(x^k) \]Damped iteration为一个\(x^k\)和\(F(x^k)\)的组合
\[x^{k+1} = \theta^k x^k+(1-\theta^k)F(x^k) \]Proof:
Case:
这里要解决的问题是一个relation \(F=A+B\),单独队\(F\)进行求解可能比较麻烦而分开对\(A\)和\(B\)求解更简单。
Theorem: 如果A和B是maximal monotone,那么
\[0\in A(x)+B(x) \Leftrightarrow C_AC_B(z)=z \]其中\(x=R_B(z)\)
Proof:
证明也是比较简单,使用定义就可以得到。
Douglas-Rachfold updating
The last equation:
Case: Alternating direction method of multipliers
Case: Constrained optimization