Как найти проекцию точки на множество

Методы Оптимизации. Даниил Меркулов. Отделимость. Проекция. Опорная гиперплоскость

Interior

Внутренность множества

Внутренностью множества $S$ называется следующее множество:
$$mathbf{int} (S) = {mathbf{x} in S mid exists varepsilon > 0, B(mathbf{x}, varepsilon) subset S}$$
где $B(mathbf{x}, varepsilon) = mathbf{x} + varepsilon B$ — шар с центром в т.$mathbf{x}$ и радиусом $varepsilon$

Относительная внутренность множества

Относительной внутренностью множества $S$ называется следующее множество:
$$mathbf{relint} (S) = {mathbf{x} in S mid exists varepsilon > 0, B(mathbf{x}, varepsilon) cap mathbf{aff} (S) subseteq S}$$

center

  • Любое непустое выпуклое множество $S subseteq mathbb{R}^n$ имеет непустую относительную внутренность $mathbf{relint}(S)$

Projection

Расстояние между точкой и множеством

Расстоянием $d$ от точки $mathbf{y} in mathbb{R}^n$ до замкнутого множества $S subset mathbb{R}^n$ является:
$$d(mathbf{y}, S, | cdot |) = inf{|x — y| mid x in S }$$

Проекция точки на множество

Проекцией точки $mathbf{y} in mathbb{R}^n$ на множество $S subseteq mathbb{R}^n$ называется точка $pi_S(mathbf{y}) in S$: $$| pi_S(mathbf{y}) — mathbf{y}| le |mathbf{x} — mathbf{y}|, forall mathbf{x} in S$$

  • Если множество — открыто, и точка в нем не лежит, то её проекции на это множество не существует
  • Если точка лежит в множестве, то её проекция — это сама точка
  • $$pi_S(mathbf{y}) = underset{mathbf{y}}{operatorname{argmin}} |mathbf{x}-mathbf{y}|$$
  • Пусть $S subseteq mathbb{R}^n$ — выпуклое замкнутое множество. Пусть так же имеются точки $mathbf{y} in mathbb{R}^n$ и $mathbf{pi} in S$. Тогда если для всех $mathbf{x} in S$ справедливо неравенство: $$langle pi -mathbf{y}, mathbf{x} — pirangle ge 0, $$ то $pi$ является проекцией точки $mathbf{y}$ на $S$, т.е. $pi_S (mathbf{y}) = pi$
  • Пусть $S subseteq mathbb{R}^n$ — афинное множество. Пусть так же имеются точки $mathbf{y} in mathbb{R}^n$ и $mathbf{pi} in S$. Тогда $pi$ является проекцией точки $mathbf{y}$ на $S$, т.е. $pi_S (mathbf{y}) = pi$ тогда и только тогда, когда для всех $mathbf{x} in S$ справедливо равенство: $$langle pi -mathbf{y}, mathbf{x} — pirangle = 0 $$

Пример 1

Найти $pi_S (y) = pi$, если $S = {x in mathbb{R}^n mid |x — x_c| le R }$, $y notin S$

Решение:

  • Из рисунка строим гипотезу: $pi = x_0 + R cdot frac{y — x_0}{|y — x_0|}$

  • Проверяем неравенство для выпуклого замкнутого множества: $(pi — y)^T(x — pi) ge 0$

$$left( x_0 — y + R frac{y — x_0}{|y — x_0|} right)^Tleft( x — x_0 — R frac{y — x_0}{|y — x_0|} right) =$$
$$left( frac{(y — x_0)(R — |y — x_0|)}{|y — x_0|} right)^Tleft( frac{(x-x_0)|y-x_0|-R(y — x_0)}{|y — x_0|} right) =$$
$$frac{R — |y — x_0|}{|y — x_0|^2} left(y — x_0 right)^Tleft( left(x-x_0right)|y-x_0|-Rleft(y — x_0right) right) = $$

$$frac{R — |y — x_0|}{|y — x_0|} left( left(y — x_0 right)^Tleft( x-x_0right)-R|y — x_0| right) =$$

$$left(R — |y — x_0| right) left( frac{(y — x_0 )^T( x-x_0)}{|y — x_0|}-R right)$$

Первый сомножитель отрицателен по выбору точки $y$. Второй сомножитель так же отрицателен, если применить к его записи теорему Коши — Буняковского: $$(y — x_0 )^T( x-x_0) le |y — x_0||x-x_0|$$
$$frac{(y — x_0 )^T( x-x_0)}{|y — x_0|} — R le frac{|y — x_0||x-x_0|}{|y — x_0|} — R = |x — x_0| — R le 0$$

Пример 2

Найти $pi_S (y) = pi$, если $S = {x in mathbb{R}^n mid c^T x = b }$, $y notin S$

Решение:

  • Из рисунка строим гипотезу: $pi = y + alpha c$. Коэффициент $alpha$ подбирается так, чтобы $pi in S$: $c^T pi = b$, т.е.: $$c^T (y + alpha c) = b$$
    $$c^Ty + alpha c^T c = b$$
    $$c^Ty = b — alpha c^T c$$

  • Проверяем неравенство для выпуклого замкнутого множества: $(pi — y)^T(x — pi) ge 0$
    $$(y + alpha c — y)^T(x — y — alpha c) = $$
    $$ alpha c^T(x — y — alpha c) = $$
    $$ alpha (c^Tx) — alpha (c^T y) — alpha^2 c^Tc) = $$
    $$ alpha b — alpha (b — alpha c^T c) — alpha^2 c^Tc = $$
    $$ alpha b — alpha b + alpha^2 c^T c — alpha^2 c^Tc = 0 ge 0$$

Пример 3

Найти $pi_S (y) = pi$, если $S = {x in mathbb{R}^n mid Ax = b, A in mathbb{R}^{m times n}, b in mathbb{R}^{m} }$, $y notin S$

Решение:

  • Из рисунка строим гипотезу: $pi = y + sumlimits_{i=1}^malpha_i A_i = y + A^T alpha$. Коэффициент $alpha$ подбирается так, чтобы $pi in S$: $A pi = b$, т.е.: $$c^T (y + A^T alpha) = b$$
    $$A(y + A^Talpha) = b$$
    $$Ay = b — A A^Talpha$$

  • Проверяем неравенство для выпуклого замкнутого множества: $(pi — y)^T(x — pi) ge 0$
    $$(y + A^Talpha — y)^T(x — y — A^Talpha) = $$
    $$ alpha^T A(x — y — A^Talpha) = $$
    $$ alpha^T (Ax) — alpha^T (A y) — alpha^T AA^T alpha) = $$
    $$ alpha^T b — alpha^T (b — A A^Talpha) — alpha^T AA^T alpha = $$
    $$ alpha^T b — alpha^T b + alpha^T AA^T alpha — alpha^T AA^T alpha = 0 ge 0$$

Separation

Отделимые множества

Множества $S_1$ и $S_2$ называются отделимыми, если существуют $mathbf{p} neq mathbf{0} in mathbb{R}^n$ и $beta in mathbb{R}$, что:
$$langle mathbf{p}, mathbf{x_1}rangle le beta le langle mathbf{p}, mathbf{x_2}rangle, ;; forall mathbf{x_1} in S_1, ;; forall mathbf{x_2} in S_2$$

center

Собственно отделимые множества

Множества $S_1$ и $S_2$ называются собственно отделимыми, если они отделимы и дополнительно можно указать такие $mathbf{x_1} in S_1, mathbf{x_2} in S_2$
$$langle mathbf{p}, mathbf{x_1}rangle < langle mathbf{p}, mathbf{x_2}rangle$$

center

Строго отделимые множества

Множества $S_1$ и $S_2$ называются строго отделимыми, если существует $mathbf{p} neq mathbf{0} in mathbb{R}^n$, что:
$$langle mathbf{p}, mathbf{x_1}rangle < langle mathbf{p}, mathbf{x_2}rangle, ;; forall mathbf{x_1} in S_1, ;; forall mathbf{x_2} in S_2$$

center

Сильно отделимые множества

Множества $S_1$ и $S_2$ называются сильно отделимыми, если существуют $mathbf{p} neq mathbf{0} in mathbb{R}^n$ и $beta in mathbb{R}$, что:
$$ underset{mathbf{x_1} in S_1}{operatorname{sup}} langle mathbf{p}, mathbf{x_1}rangle < beta < underset{mathbf{x_2} in S_2}{operatorname{inf}}langle mathbf{p}, mathbf{x_2}rangle, ;; forall mathbf{x_1} in S_1, ;; forall mathbf{x_2} in S_2$$

center

center

Расстояние между множествами

Расстоянием между множествами $S_1$ и $S_2$ называется число:
$$d(S_1, S_2,| cdot |) = underset{mathbf{x_1} in S_1, mathbf{x_2} in S_2}{operatorname{inf}} |mathbf{x_1} — mathbf{x_2}|$$

  • Если $X$ и $Y$ — непустые выпуклые множества в $mathbb{R}^n$ и $X cap Y = emptyset$, тогда $X$ и $Y$ — отделимы.
  • Если $X$ — непустое выпуклое замкнутое множество в $mathbb{R}^n$ и $mathbf{y} notin X$, тогда точку $mathbf{y}$ можно строго отделить от множества $X$.

Supporting hyperplane

Опорная гиперплоскость

Гиперплоскость $Gamma_{p,beta} = left{mathbf{x} in mathbb{R}^n : langle p, mathbf{x} rangle &gt; beta right}$ называется опорной к множеству $S$ в граничной точке $mathbf{a} in partial S$, если $$langle p, mathbf{x} rangle ge beta = langle p, mathbf{a} rangle ;; forall mathbf{x} in S$$

Опорная гиперплоскость называется собственно опорной, если, кроме того, можно указать $mathbf{x_0} in S: langle p, mathbf{x_0} rangle &gt; beta$

  • В любой граничной (относительно граничной) точке выпуклого множества существует опорная (собственно опорная) гиперплоскость.
  • Касательная плоскость к поверхности $F(x) = 0,$ где $F: mathbb{R}^n rightarrow mathbb{R}^1$ в точке $x_0$ определяется уравнением: $$nabla F(x_0)^T(x-x_0) = 0$$
  • Касательная плоскость к графику функции $f(x),$ где $f: mathbb{R}^n rightarrow mathbb{R}^1$ в точке $x_0$ определяется уравнением: $$phi(x) = f(x_0) + nabla f(x_0)^T(x-x_0) = 0$$

Пример 4

Построить гиперплоскость, разделяющую $S_1$ и $S_2$:
$$S_1 = left{ x in mathbb{R}^2 mid x_1 x_2 ge 1, x_1 &gt; 0right}, ;;; S_2 = left{ x in mathbb{R}^2 mid x_2 le frac{4}{x_1 — 1} +9right}$$

Решение:

  • Найдем $partial S_1 cap partial S_2$:
    $$
    begin{cases}
    x_1 x_2 = 1
    x_2 = frac{4}{x_1 — 1} +9
    end{cases}
    $$

$$
begin{cases}
x_1 = frac{1}{3}
x_2 = 3
end{cases}
$$
т.е. множества пересекаются в точке $x_0 = (frac{1}{3}, 3)$

  • Построим касательные плоскости к обеим поверхностям в точке пересечения:
    $$
    begin{cases}
    nabla F_1(x_0)^T(x-x_0) = 0
    nabla F_2(x_0)^T(x-x_0) = 0
    end{cases}
    $$

$$
begin{cases}
3 x_1 + frac{1}{3}x_2 — 2 = 0 \
-6 x_1 — frac{2}{3}x_2 + 4 = 0
end{cases}
$$

Итого, получаем: $9x_1 + x_2 = 6$, т.е. $p = (9,1), beta = 6$

Пример 5

Построить опорную гиперплоскость для множества $S = left{ x in mathbb{R}^2 mid e^{x_1} le x_2right}$ в граничной точке $x_0 = (0,1)$

Решение:

  • Имеем поверхность $F(x_1, x_2) = e^{x_1} — x_2, ;;; nabla F = (e^{x_1}, -1), ;;; nabla F(x_0) = (1,-1)$
  • Тогда $$nabla F(x_0)^T(x-x_0) = 0$$
    $$(1,-1)^T (x_1, x_2 — 1) = 0$$
  • Искомая опорная гиперплоскость: $x_1 — x_2 + 1 = 0$

Пример 6

Построить опорную гиперплоскость для множества $S = left{ x in mathbb{R}^3 mid x_3 ge x_1^2 + x_2^2right}$ так, чтобы она отделяла его от точки $x_0 = left(-frac{5}{4}, frac{5}{16}, frac{15}{16}right)$

Решение:

  • Заметим, что здесь $x_0 notin partial S$. А значит, таких гиперплоскостей много. Возможный вариант: искать опорную гиперплоскость в точке $pi_S(x_0) = pi in S$. Значит, $Gamma_{p, beta} = left{ x in mathbb{R}^3 mid p^Tx = beta, p^T pi = beta right}$

  • Будем искать $pi$, решая задачу минимизации:

$$underset{x in partial S}{operatorname{min}}|x — x_0|^2$$
$$underset{x in partial S}{operatorname{min}}(x — x_0)^T(x — x_0)$$

Учитывая структуру множества $partial S = {x in mathbb{R}^3 mid x_3 = x_1^2 + x_2^2}$, можем перейти к задаче безусловной минимизации.

$$ left( x_1 + frac{5}{4} right)^2 + left( x_2 — frac{5}{16} right)^2 + left( x_1^2 + x_2^2 — frac{15}{16} right)^2 rightarrow operatorname{min}$$

Единственным решением которой является точка $pi = left( -1, frac{1}{4}, frac{17}{16}right)$.

  • Тогда $p = x_0 — pi = left( -frac{1}{4}, frac{1}{16}, -frac{1}{8}right), ;; beta = p^T pi = frac{17}{128}$

Домашнее задание 3

  1. Найти $pi_S (y) = pi​$, если $S = {x in mathbb{R}^n mid c^T x ge b }​$

  2. Найти $pi_S (y) = pi$, если $S = {x in mathbb{R}^n mid x = x_0 + X alpha, X in mathbb{R}^{n times m}, alpha in mathbb{R}^{m}}$, $y notin S$

  3. Построить гиперплоскость, разделяющую $S_1$ и $S_2$:
    $$S_1 = left{ x in mathbb{R}^n mid x_1^2 + x_2^2 + ldots + x_n^2 le 1right}, ;;; S_2 = left{ x in mathbb{R}^n mid x_1^2 + x_2^2 + ldots + x_{n-1}^2 + 1 le x_n right}$$

  4. Построить опорную гиперплоскость для множества $S = left{ x in mathbb{R}^3 mid frac{x_1^2}{4}+frac{x_2^2}{8}+frac{x_3^2}{25} le 1 right}$ в граничной точке $x_0 = left(-1, frac{12}{5}, frac{sqrt{3}}{2}right)$

  5. Пусть $S subset mathbb{R}^n$ — замкнутое выпуклое множество, $mathbf{x} in S$. Найти множество $Y subset mathbb{R}^n$ такое, что $forall mathbf{y} in Y$ выполнено $mathbf{x} = pi_S(mathbf{y})$

  6. Пусть даны $mathbf{x} in mathbb{R}^n$ и выпуклый конус $K subseteq mathbb{R}^n$. Пусть $Y = mathbf{x} + K$, $mathbf{y} in Y$. Найти множество $X subset mathbb{R}^n,$ такое, что $mathbf{x} in X, forall mathbf{y} in Y: x = pi_X(mathbf{y})$

В качестве решения необходимо предоставить либо:

  • .pdf файл, сверстанный с помощью $ LaTeX ​$ с решениями задач
  • .ipynb с оформленным решением

Методы
оптимизации: Семестр
II

7.
Проекция точки
на множество

Определение
1.

Проекцией
точки

на множество

называется вектор
,
удовлетворяющий условию

.
(1)

Иногда
проекцию точки

на множество

будем обозначать
.

Легко
увидеть, что

тогда и только тогда, когда
.

Очевидно также, что имеет место
равенство

.
(2)

Таким
образом, согласно (2) отыскание проекции
является задачей минимизации функции


на множестве
.
Заметим при этом, что функция

является строго выпуклой (в этом
нетрудно убедиться, пользуясь критериями,
изученными в параграфе 4).

Существование и единственность
проекции зависят от свойств множества

.
В связи с этим познакомимся со
следующими двумя теоремами.

Теорема 1.
Пусть


– замкнутое множество из

,
тогда


существует для любого
.

Доказательство. Для произвольной
точки


обозначим
.

Очевидно,
что
.
Поэтому задача (1) эквивалентна
задаче

.
(3)

Решение
задачи (3) существует, так как множество

компактно, а функция

непрерывна.

Нарушение
условия теоремы 1 может привести к
отсутствию проекции. Например, проекция
не существует, если множество

открыто, а вектор

не принадлежит множеству
.

Теорема 2.
Пусть

– выпуклое замкнутое множество из

,
тогда
всякая точка

имеет единственную проекцию на
множество
.

Доказательство.
Существование проекции
доказано в предыдущей теореме. Докажем
ее единственность. Поскольку, как
отмечено выше, функция

строго выпукла по y,
единственность ее минимума на выпуклом
множестве

вытекает из теоремы 6.3. Что и
требовалось.

Нарушение условия выпуклости
множества

в теореме 2 может привести к
неединственности проекции.

Далее приведем критерий, который может
быть полезен для нахождения проекции.

Теорема
3.
Для
того, чтобы точка


была проекцией


на выпуклое замкнутое
множество

,

необходимо и достаточно,
чтобы для всех



выполнялось
неравенство

.
(4)

Доказательство.
Для того, чтобы вектор

удовлетворял равенству (2), необходимо
и достаточно, как следует из теоремы
6.5, чтобы в точке

выполнялось неравенство

,
(5)

где

.
Так как
,
а

,
то условия (5) и (4) эквивалентны. Что
и требовалось.

Отыскание проекции – это
задача минимизации выпуклой функции
на выпуклом множестве. Решать такие
задачи мы только лишь учимся. Необходимо
заметить, что, как правило, отыскать
точно проекцию невозможно. Однако
при достаточно «простых» множествах


проекцию можно вычислить по явным
формулам. Приведем несколько примеров
таких множеств.

Неотрицательный
ортант
:

.

Обозначим j-ую координату
вектора

через
.
Тогда

.

Гиперпараллелепипед:

.

Шар:

.

Гиперплоскость:

,

где

.

Полупространство:

.

Многообразие:

,

где

– матрица размерности

,

.

В тех же случаях, когда
множество

является более «сложным», проекцию
находят приближенно с помощью
итерационных процедур.

44

Соседние файлы в папке REVIZED

  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • #

3 / 3 / 0

Регистрация: 28.06.2012

Сообщений: 69

1

Найти проекцию точки на множество

25.12.2014, 22:16. Показов 2038. Ответов 3


Студворк — интернет-сервис помощи студентам

Найти проекцию точки {https://www.cyberforum.ru/cgi-bin/latex.cgi?{x}_{0},https://www.cyberforum.ru/cgi-bin/latex.cgi?{y}_{0}} на множество
X={https://www.cyberforum.ru/cgi-bin/latex.cgi?(x,y)|ax+by=1,  xgeq 0, ygeq 0 }

Добавлено через 38 минут
Не могу разобраться, как понял — это прямая. Откуда надо строить проекцию на неё?

Добавлено через 1 час 32 минуты
Не могу разобраться, как понял — это прямая. Откуда надо строить проекцию на неё?



0



Programming

Эксперт

94731 / 64177 / 26122

Регистрация: 12.04.2006

Сообщений: 116,782

25.12.2014, 22:16

Ответы с готовыми решениями:

Определить проекцию точки на множество
Множество Х представляет собой замкнутый шар с центром x0= (-1, -1, 3), радиусом R=2 , точка …

Найти проекцию точки М(1,1,1) на прямую проходящую через точки М1(2,5,-3) и М2 (3,-2,2).
Найти проекцию точки М(1,1,1) на прямую проходящую через точки М1(2,5,-3) и М2 (3,-2,2).

Найти проекцию точки
Найти проекцию точки p(5;2;-1) на плоскость 2x-y+3z+23=0

Найти проекцию точки на прямую
Дана точка М0 с координатами (5;6) и прямая l : 2x+5y+18=0
Нужно найти проекцию Р точки М0 на…

3

137 / 137 / 21

Регистрация: 03.07.2012

Сообщений: 293

26.12.2014, 12:25

2

Из точки.)
То есть надо построить прямую, перпендикулярную данной, проходящую через точку (х00). Точка пересечения перпендикуляра и прямой и будет проекцией.
Удачи!



1



Диссидент

Эксперт C

27480 / 17167 / 3784

Регистрация: 24.12.2010

Сообщений: 38,679

26.12.2014, 12:51

3

Цитата
Сообщение от jannne
Посмотреть сообщение

Точка пересечения перпендикуляра и прямой и будет проекцией.

Это не совсем так http://kek.ksu.ru/EOS/MO/proje… &priz=tema
Судя по тому, что там написано, проекция — это точка на заданном отрезке (или луче), ближайшая к точке x0 y0. И если точка пересечения не попадает в отрезок (луч), то проекцией будет один из концов отрезка.
Отдельно надо рассмотреть случай, когда множество пусто (x,y < 0)



2



137 / 137 / 21

Регистрация: 03.07.2012

Сообщений: 293

26.12.2014, 12:55

4

Все так



1



Понравилась статья? Поделить с друзьями:
  • Террария как найти человека
  • Как найти скорость в любой момент времени
  • Как найти синус зная косинус в треугольнике
  • Как найти попутчиков в аэропорт
  • Как найти заказчиков бетон