Luận án tiến sĩ về giải tích biến phân bậc hai và ứng dụng - Hà Anh Tuấn, Đại học Vinh

Giải tích biến phân bậc hai nghiên cứu các vấn đề tối ưu hóa và ứng dụng trong toán học, vật lý và khoa học kỹ thuật.

Chuyên ngành
Toán Giải tích
Tác giả

Luan An

Thể loại

Luận án tiến sĩ

Năm xuất bản

Số trang

127

Thời gian đọc

20 phút

Lượt xem

0

Lượt tải

0

Phí lưu trữ

40 Point

Tổng quan nhanh

Chủ đề:
Giới thiệu Giải tích Biến phân Bậc Hai: Vấn đề
Số trang:
127 trang
Trường:
Trường Đại học Vinh
Chuyên ngành:
Toán Giải tích
Tác giả:
Năm:

Tóm tắt nội dung luận án

I.Giới thiệu Giải tích Biến phân Bậc Hai Vấn đề

Tài liệu này trình bày các vấn đề cơ bản và ứng dụng của giải tích biến phân bậc hai. Lĩnh vực này nghiên cứu các hàm không trơn và ánh xạ đa trị. Nó mở rộng các công cụ vi tích phân truyền thống. Mục tiêu là phân tích sâu hơn các bài toán tối ưu hóa phức tạp. Giải tích biến phân bậc hai cung cấp nền tảng lý thuyết vững chắc. Nó hỗ trợ giải quyết các vấn đề trong kinh tế, kỹ thuật và khoa học máy tính. Đặc biệt, phân tích các điều kiện tối ưu bậc hai cho phép đánh giá chất lượng lời giải. Nó cũng hỗ trợ thiết kế thuật toán hiệu quả hơn. Tài liệu này góp phần phát triển lý thuyết cho các mô hình không khả vi.

1.1. Mục tiêu và phạm vi nghiên cứu trọng tâm

Nghiên cứu tập trung vào giải tích biến phân bậc hai. Nó khám phá các khái niệm như đạo hàm dưới bậc hai và ma trận Hessian suy rộng. Tài liệu phát triển các công cụ mới để kiểm tra điều kiện tối ưu. Nó đặc biệt quan tâm đến các hàm không trơn và các vấn đề tối ưu hóa không trơn. Phạm vi bao gồm cả lý thuyết và ứng dụng trong các bài toán quy hoạch nón. Luận án đặt ra các vấn đề chưa được giải quyết đầy đủ trong lý thuyết tối ưu hiện đại.

1.2. Vai trò của tối ưu hóa không trơn trong toán học

Tối ưu hóa không trơn là một nhánh quan trọng của toán học ứng dụng. Nhiều vấn đề thực tế dẫn đến các mô hình không khả vi. Các mô hình này yêu cầu công cụ phân tích tiên tiến. Giải tích biến phân bậc hai cung cấp các công cụ đó. Nó giúp xác định các điểm cực trị, phân tích độ nhạy và ổn định. Điều này rất cần thiết cho việc ra quyết định trong các hệ thống phức tạp. Nó bao gồm quản lý rủi ro, học máy và điều khiển tối ưu.

II.Khái niệm vi phân suy rộng trong giải tích biến phân

Chương này giới thiệu các khái niệm vi phân suy rộng. Đây là nền tảng cho giải tích biến phân bậc hai. Nó bao gồm dưới vi phân, đạo hàm đồ thị và các khái niệm liên quan. Các công cụ này cho phép mở rộng phép tính vi phân cho hàm không trơn. Đặc biệt, khái niệm hàm khả vi hai lần theo nghĩa mở rộng là trọng tâm. Nó cung cấp cách tiếp cận để định nghĩa các đạo hàm bậc hai cho các hàm không trơn. Việc này rất quan trọng để xây dựng các điều kiện tối ưu bậc hai. Coderivative bậc hai và tính khả vi epi bậc hai cũng được khám phá. Chúng là các công cụ mạnh mẽ để phân tích cấu trúc của các ánh xạ đa trị. Điều này giúp hiểu sâu hơn về tính chất của các bài toán tối ưu không trơn.

2.1. Nền tảng đạo hàm dưới và đồ thị dưới

Đạo hàm dưới là khái niệm cơ bản trong giải tích biến phân. Nó khái quát hóa đạo hàm cho hàm không khả vi. Đạo hàm đồ thị dưới gradient mô tả tốc độ biến thiên của dưới vi phân. Các công cụ này là cần thiết để phân tích các hàm lồi và không lồi. Chúng tạo cơ sở cho việc nghiên cứu các điều kiện tối ưu bậc hai. Việc hiểu rõ các khái niệm này giúp giải quyết vấn đề tối ưu hóa không trơn hiệu quả hơn.

2.2. Hàm khả vi hai lần theo nghĩa mở rộng

Khái niệm hàm khả vi hai lần theo nghĩa mở rộng là trọng tâm. Nó cho phép định nghĩa một 'đạo hàm bậc hai' cho các hàm không trơn. Điều này rất quan trọng để mở rộng điều kiện tối ưu bậc hai. Nó cũng cho phép sử dụng ma trận Hessian suy rộng. Các khái niệm này giúp phân tích độ cong của hàm. Chúng là nền tảng để nghiên cứu tính tăng trưởng bậc hai và ổn định của lời giải.

2.3. Coderivative bậc hai và Epi khả vi bậc hai

Coderivative bậc hai là một khái niệm nâng cao. Nó mô tả hành vi bậc hai của ánh xạ đa trị. Tính khả vi epi bậc hai là một thuộc tính quan trọng. Nó liên quan đến cấu trúc của đồ thị dưới gradient. Các công cụ này rất hữu ích trong việc xây dựng điều kiện tối ưu bậc hai. Chúng cho phép phân tích sâu hơn về tính ổn định và độ nhạy của các bài toán tối ưu. Cả hai đều đóng vai trò then chốt trong giải tích biến phân bậc hai.

III.Tăng trưởng bậc hai và tính dưới chính quy mêtric mạnh

Chương này tập trung vào điều kiện tăng trưởng bậc hai. Đây là một thuộc tính quan trọng của điểm tối ưu. Điều kiện này đảm bảo rằng hàm mục tiêu tăng đủ nhanh xung quanh điểm cực tiểu. Nó là một điều kiện đủ cho sự ổn định của lời giải. Tính dưới chính quy mêtric mạnh của dưới vi phân cũng được nghiên cứu. Đây là một thuộc tính quan trọng của ánh xạ đa trị. Nó liên quan đến sự ổn định của hệ thống biến phân. Tài liệu thiết lập mối quan hệ tương đương giữa hai khái niệm này. Việc này cung cấp hiểu biết sâu sắc về cấu trúc của các điểm cực tiểu. Nó cũng cho phép chuyển đổi giữa các điều kiện tối ưu khác nhau. Phân tích này là nền tảng để phát triển các thuật toán hiệu quả.

3.1. Định nghĩa điều kiện tăng trưởng bậc hai

Điều kiện tăng trưởng bậc hai là một thuộc tính của hàm. Nó đảm bảo rằng hàm mục tiêu tăng với tốc độ ít nhất là bậc hai. Điều này giúp xác định các cực tiểu địa phương mạnh. Nó cũng là một điều kiện đủ cho tính ổn định của lời giải. Điều kiện này rất quan trọng trong phân tích lỗi và tốc độ hội tụ của thuật toán. Nó cũng là một yếu tố then chốt trong việc xây dựng các điều kiện tối ưu bậc hai.

3.2. Tính dưới chính quy mêtric mạnh của dưới vi phân

Tính dưới chính quy mêtric mạnh là một thuộc tính của ánh xạ đa trị. Nó đặc trưng cho sự nhạy cảm của ánh xạ đối với các nhiễu loạn nhỏ. Trong ngữ cảnh của dưới vi phân, nó liên quan đến tính ổn định của tập nghiệm. Điều này có ý nghĩa quan trọng trong phân tích ổn định và độ nhạy của lời giải. Nó cũng là một công cụ mạnh mẽ trong giải tích biến phân bậc hai. Điều này hỗ trợ nghiên cứu các bất đẳng thức biến phân.

3.3. Quan hệ tương đương quan trọng trong giải tích

Tài liệu thiết lập quan hệ tương đương giữa điều kiện tăng trưởng bậc hai và tính dưới chính quy mêtric mạnh của dưới vi phân. Đây là một kết quả lý thuyết quan trọng. Nó liên kết hai khái niệm then chốt trong giải tích biến phân. Việc này cung cấp cái nhìn sâu sắc về cấu trúc của bài toán tối ưu. Nó cũng tạo ra các công cụ mới để phân tích và kiểm tra các điều kiện tối ưu bậc hai. Điều này có ý nghĩa cho việc phát triển lý thuyết và ứng dụng.

IV.Điều kiện tối ưu bậc hai trong các bài toán quy hoạch nón

Chương này áp dụng các công cụ giải tích biến phân bậc hai. Nó phát triển điều kiện tối ưu bậc hai cho một lớp bài toán quy hoạch nón. Quy hoạch nón là một dạng bài toán tối ưu quan trọng. Nó có nhiều ứng dụng trong kỹ thuật, tài chính và khoa học dữ liệu. Điều kiện tối ưu bậc hai là cần thiết để phân biệt cực tiểu địa phương. Nó cũng giúp xác định tính mạnh của lời giải. Tài liệu này cung cấp các điều kiện cần và đủ cho cực tiểu địa phương mạnh. Nó sử dụng các khái niệm như đạo hàm dưới bậc hai và ma trận Hessian suy rộng. Việc này mở rộng kết quả từ tối ưu hóa lồi sang các lớp bài toán tổng quát hơn. Phân tích này hỗ trợ việc phát triển các thuật toán hiệu quả và robust.

4.1. Điều kiện cần tối ưu bậc hai cho quy hoạch

Điều kiện cần tối ưu bậc hai được thiết lập. Các điều kiện này sử dụng các công cụ của giải tích biến phân bậc hai. Chúng cần thiết để một điểm là cực tiểu địa phương. Điều kiện này mở rộng khái niệm đạo hàm bậc hai truyền thống. Nó áp dụng cho các hàm không trơn trong quy hoạch nón. Việc này giúp xác định các ứng cử viên cho lời giải tối ưu. Nó cung cấp một tiêu chí kiểm tra ban đầu.

4.2. Đặc trưng cực tiểu địa phương mạnh của lời giải

Đặc trưng cho cực tiểu địa phương mạnh được cung cấp. Cực tiểu địa phương mạnh có vai trò quan trọng trong phân tích ổn định. Nó đảm bảo rằng lời giải không quá nhạy cảm với các nhiễu loạn nhỏ. Tài liệu sử dụng các khái niệm về đạo hàm dưới bậc hai và coderivative bậc hai. Việc này cung cấp một công cụ mạnh mẽ để xác định các lời giải robust. Nó cũng là cần thiết cho phân tích ổn định và độ nhạy.

4.3. Bất đẳng thức biến phân liên quan đến đạo hàm

Bất đẳng thức biến phân đóng vai trò quan trọng. Nó liên quan đến điều kiện tối ưu bậc hai trong quy hoạch nón. Các bất đẳng thức này giúp mô tả hành vi của các nghiệm. Nó cũng là cơ sở để phát triển các phương pháp giải. Phân tích bất đẳng thức biến phân sử dụng đạo hàm parabolic. Điều này mang lại hiểu biết sâu sắc về cấu trúc của bài toán. Nó cũng góp phần vào việc thiết kế thuật toán.

V.Ứng dụng thực tiễn của giải tích biến phân bậc hai

Các công cụ và kết quả từ giải tích biến phân bậc hai có nhiều ứng dụng. Nó đặc biệt hữu ích trong việc giải quyết các vấn đề tối ưu hóa không trơn. Ví dụ, phân tích ổn định và độ nhạy của lời giải là một ứng dụng chính. Nó giúp đánh giá mức độ tin cậy của các quyết định tối ưu. Các mô hình tối ưu trong kỹ thuật, kinh tế và khoa học dữ liệu thường có tính chất không trơn. Việc áp dụng lý thuyết này giúp cải thiện hiệu suất thuật toán. Nó cũng tăng cường khả năng hiểu và kiểm soát các hệ thống phức tạp. Giải tích biến phân bậc hai cung cấp khung lý thuyết mạnh mẽ. Nó hỗ trợ phát triển các phương pháp giải quyết vấn đề hiệu quả hơn.

5.1. Phân tích ổn định và độ nhạy của lời giải

Giải tích biến phân bậc hai cung cấp công cụ cho phân tích ổn định. Nó giúp đánh giá mức độ nhạy cảm của lời giải tối ưu. Điều này quan trọng khi có các nhiễu loạn dữ liệu. Phân tích độ nhạy xác định cách các thay đổi nhỏ ảnh hưởng đến kết quả. Nó cũng giúp trong việc thiết kế các hệ thống robust. Các công cụ như đạo hàm dưới bậc hai đóng vai trò trung tâm.

5.2. Ứng dụng trong các mô hình tối ưu phức tạp

Các kết quả được áp dụng rộng rãi trong mô hình tối ưu. Nó bao gồm quy hoạch phi tuyến, quy hoạch bán xác định và học máy. Đặc biệt, các bài toán có ràng buộc phức tạp hoặc hàm mục tiêu không trơn. Giải tích biến phân bậc hai cung cấp khung lý thuyết. Nó giúp xây dựng các thuật toán hiệu quả hơn. Điều này dẫn đến các giải pháp tối ưu đáng tin cậy hơn trong thực tế.

VI.Kết luận và hướng nghiên cứu tương lai trong phân tích

Tài liệu này đã đóng góp đáng kể vào lĩnh vực giải tích biến phân bậc hai. Nó phát triển các công cụ vi phân suy rộng mới. Nó cũng thiết lập các điều kiện tối ưu bậc hai cho các lớp bài toán rộng. Các mối quan hệ tương đương giữa các khái niệm chính đã được chứng minh. Các kết quả này mở ra hướng tiếp cận mới. Nó giúp giải quyết các vấn đề tối ưu hóa không trơn phức tạp. Nghiên cứu cũng mở đường cho các ứng dụng thực tiễn. Nó bao gồm phân tích ổn định và thiết kế thuật toán. Hướng nghiên cứu tương lai có thể mở rộng các khái niệm này. Nó cũng có thể áp dụng cho các lớp bài toán rộng hơn.

6.1. Tóm tắt các đóng góp chính của nghiên cứu

Nghiên cứu đã đóng góp vào giải tích biến phân bậc hai. Nó phát triển khái niệm hàm khả vi hai lần theo nghĩa mở rộng. Nó thiết lập điều kiện tăng trưởng bậc hai. Mối quan hệ tương đương với tính dưới chính quy mêtric mạnh được chứng minh. Điều kiện tối ưu bậc hai cho quy hoạch nón cũng được xây dựng. Các kết quả này làm phong phú lý thuyết tối ưu hóa không trơn.

6.2. Đề xuất các hướng nghiên cứu mới về tối ưu

Nghiên cứu đề xuất các hướng phát triển trong tương lai. Nó có thể mở rộng các khái niệm cho các không gian trừu tượng hơn. Việc này bao gồm không gian Banach hoặc các dạng điều kiện ràng buộc khác. Nó cũng có thể tập trung vào các ứng dụng mới. Ví dụ, trong các mô hình học máy phức tạp hoặc tối ưu hóa ngẫu nhiên. Việc phát triển thuật toán dựa trên các điều kiện bậc hai cũng là một hướng đi quan trọng. Nó sẽ giúp tối ưu hóa không trơn.

Mục lục chi tiết luận án

LỜI CAM ĐOAN
LỜI CẢM ƠN
MỘT SỐ KÍ HIỆU ĐƯỢC SỬ DỤNG TRONG LUẬN ÁN
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT
MỞ ĐẦU
1. CHƯƠNG 1: MỘT SỐ KẾT QUẢ VỀ PHÉP TÍNH VI PHÂN SUY RỘNG TRONG GIẢI TÍCH BIẾN PHÂN
1.1. Các khái niệm và tính chất bổ trợ
1.2. Hàm khả vi hai lần theo nghĩa mở rộng
1.3. Kết luận Chương 1
2. CHƯƠNG 2: ĐIỀU KIỆN TĂNG TRƯỞNG BẬC HAI VÀ TÍNH DƯỚI CHÍNH QUY MÊTRIC MẠNH CỦA DƯỚI VI PHÂN
2.1. Điều kiện tối ưu cho hàm chính thường nửa liên tục dưới dựa vào đạo hàm đồ thị dưới gradient
2.2. Quan hệ tương đương giữa điều kiện tăng trưởng bậc hai và tính dưới chính quy mêtric mạnh của dưới vi phân
2.3. Kết luận Chương 2
3. CHƯƠNG 3: ĐIỀU KIỆN TỐI ƯU BẬC HAI CHO MỘT LỚP BÀI TOÁN QUY HOẠCH NÓN
3.1. Điều kiện cần tối ưu bậc hai
3.2. Đặc trưng cực tiểu địa phương mạnh
3.3. Kết luận Chương 3
KẾT LUẬN CHUNG VÀ KIẾN NGHỊ
DANH MỤC CÔNG TRÌNH CỦA NCS CÓ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Xem trước tài liệu
Tải đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Một số vấn đề trong giải tích biến phân bậc hai và ứng dụng

Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung

Tải đầy đủ (127 trang)

Trích đoạn nội dung luận án

Tải xuống để đọc toàn bộ

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC VINH HÀ ANH TUẤN MỘT SỐ VẤN ĐỀ TRONG GIẢI TÍCH BIẾN PHÂN BẬC HAI VÀ ỨNG DỤNG LUẬN ÁN TIẾN SĨ TOÁN HỌC NGHỆ AN - 2023 luan an BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC VINH HÀ ANH TUẤN MỘT SỐ VẤN ĐỀ TRONG GIẢI TÍCH BIẾN PHÂN BẬC HAI VÀ ỨNG DỤNG Chuyên ngành: Toán Giải tích Mã số: 9 46 01 02 LUẬN ÁN TIẾN SĨ TOÁN HỌC NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS. Nguyễn Huy Chiêu NGHỆ AN - 2023 luan an LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận án tiến sĩ “Một số vấn đề trong giải tích biến phân bậc hai và ứng dụng” là công trình nghiên cứu của riêng tôi, dưới sự hướng dẫn của PGS. Nguyễn Huy Chiêu. Các kết quả viết chung với các tác giả khác đã được sự đồng ý của các đồng tác giả khi đưa vào luận án.

Các kết quả được trình bày trong luận án là mới và chưa được công bố trong bất kì công trình nghiên cứu nào từ trước đến nay. Tác giả Hà Anh Tuấn luan an LỜI CẢM ƠN Luận án được hoàn thành tại trường Đại học Vinh dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS. Nguyễn Huy Chiêu. Tác giả xin được bày tỏ lòng cảm ơn sâu sắc nhất đến thầy hướng dẫn - Người đã đặt bài toán, định hướng nghiên cứu.

Thầy đã dành nhiều công sức, kiên nhẫn, tận tình chỉ bảo, dẫn dắt, giảng dạy cho tôi về những kiến thức, kinh nghiệm và tư duy của người làm Toán. Tôi xin cảm ơn Trường đại học Vinh, Khoa Toán học, phòng Đào tạo Sau đại học, các phòng chức năng của Nhà trường, quý thầy cô trong Bộ môn Toán Giải tích, Hội đồng khoa học Khoa Toán đã cho tôi một môi trường học tập và nghiên cứu lý tưởng và tạo điều kiện thuận lợi để tôi có thể hoàn thành luận án này. Tôi xin gửi lời cảm ơn Ban giám hiệu, Ban chủ nhiệm khoa Cơ bản, anh chị em và bạn bè đồng nghiệp tại Trường Đại học Giao thông Vận tải TP Hồ Chí Minh. Xin chân thành cảm ơn TS.

Trần Thái An Nghĩa (Đại học Oakland, Mỹ) và TS. Lê Văn Hiển (Đại học Hà Tĩnh) đã có những trao đổi, chia sẻ kinh nghiệm nghiên cứu và đóng góp nhiều ý kiến quý báu. Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn đến Bố Mẹ, cảm ơn anh, chị, em và những người thân trong gia đình, những người đã luôn động viên, kiên nhẫn và mong đợi kết quả học tập của tôi. Đặc biệt, tôi xin gửi lời cảm ơn tới vợ tôi Hoàng Yến và các con Huy Hoàng, Bá Dương, những người đã luôn hy sinh rất nhiều, luôn lo lắng và mong mỏi tôi tiến bộ từng ngày.

Tôi xin được dành tặng luận án này cho những người mà tôi yêu thương. Nghệ An, ngày 10 tháng 03 năm 2022 Tác giả Hà Anh Tuấn luan an 1 MỤC LỤC Mở đầu 7 Chương 1. Một số kết quả về phép tính vi phân suy rộng trong giải tích biến phân 15 1. Các khái niệm và tính chất bổ trợ.

Hàm khả vi hai lần theo nghĩa mở rộng. Kết luận Chương 1. Điều kiện tăng trưởng bậc hai và tính dưới chính quy mêtric mạnh của dưới vi phân 60 2. Điều kiện tối ưu cho hàm chính thường nửa liên tục dưới dựa vào đạo hàm đồ thị dưới gradient.

Quan hệ tương đương giữa điều kiện tăng trưởng bậc hai và tính dưới chính quy mêtric mạnh của dưới vi phân. Kết luận Chương 2. Điều kiện tối ưu bậc hai cho một lớp bài toán quy hoạch nón 93 3. Điều kiện cần tối ưu bậc hai.

Đặc trưng cực tiểu địa phương mạnh. Kết luận Chương 3. 113 Kết luận chung và kiến nghị 114 Danh mục công trình của NCS có liên quan đến luận án 116 Tài liệu tham khảo 117 luan an 3 MỘT SỐ KÍ HIỆU ĐƯỢC SỬ DỤNG TRONG LUẬN ÁN ∃x tồn tại phần tử x ∀x với mọi phần tử x f :X→Y ánh xạ đơn trị từ X vào Y F :X⇒Y ánh xạ đa trị từ X vào Y gphF đồ thị của ánh xạ F : X ⇒ Y domF miền hữu hiệu của ánh xạ F : X ⇒ Y rgeF ảnh của ánh xạ F : X ⇒ Y Br (x) hình cầu đóng tâm x bán kính r > 0 B hình cầu đơn vị đóng ∇f (x) đạo hàm của ánh xạ f tại x R tập hợp số thực R− tập hợp số thực không dương R+ tập hợp số thực không âm R tập số thực mở rộng R ∪ {±∞} Rn không gian Ơclit thực n chiều Rn+ tập hợp các phần tử trong Rn có mọi tọa độ không âm Rn− tập hợp các phần tử trong Rn có mọi tọa độ không dương ∅ tập hợp rỗng x∈X x là phần tử trong không gian X Ω⊂X Ω là tập hợp con của X luan an 4 h.i tích vô hướng trong không gian Rn k.k chuẩn sinh bởi tích vô hướng h.i trong Rn p tức là kxk = hx, xi với mọi x ∈ Rn AT ma trận chuyển vị của ma trận A intΩ phần trong của tập hợp Ω convΩ bao lồi của tập hợp Ω Ω⊥ phần bù trực giao của tập hợp Ω trong Rn Ωo nón cực của Ω trong Rn clΩ bao đóng của tập Ω {xi } dãy phần tử trong Rn ϕ x → x̄ x → x̄ và ϕ(x) → ϕ(x̄) Ω x → x̄ x → x̄ và x ∈ Ω ε↓0 ε → 0 và ε ≥ 0 d(x, Ω) khoảng cách Ơclit từ phần tử x đến tập hợp Ω δΓ hàm chỉ của tập Γ o(t) vô cùng bé bậc cao hơn t o(t2 ) vô cùng bé bậc cao hơn t2 P := Q P được định nghĩa bởi Q  kết thúc chứng minh lim inf ψ giới hạn dưới của hàm số ψ lim sup ψ giới hạn trên của hàm số ψ NbΩ (x) nón pháp tuyến chính quy của tập hợp Ω tại x NΩ (x) nón pháp tuyến qua giới hạn của tập hợp Ω tại x TΩ (x) nón tiếp tuyến của tập Ω tại x DF đạo hàm đồ thị của ánh xạ F D(∂f ) đạo hàm đồ thị dưới gradient của hàm f ∂f b dưới vi phân chính quy của hàm số f ∂f dưới vi phân qua giới hạn của hàm số f ∂p f dưới vi phân gần kề của hàm số f  σ ·, Ω hàm tựa của tập hợp Ω luan an 5 Λ(x, x∗ ) tập hợp các nhân tử Lagrange tương ứng với (x, x∗ ) ΛG (x̄) tập hợp các nhân tử Lagrange mở rộng Λ(x, x∗ ; v) tập hợp nhân tử theo hướng v KΓ (x, x∗ ) nón tới hạn của tập hợp Γ tại (x, x∗ ) Kf (x, x∗ ) nón tới hạn của hàm f tại (x, x∗ ) L(x, λ) hàm Lagrange LG (x, α, λ) hàm Lagrange mở rộng Pu bài toán tối ưu phụ thuộc vào tham số u Du bài toán đối ngẫu của bài toán Pu subregF (x̄|ȳ) môđun tính dưới chính quy mêtric của ánh xạ F tại (x̄, ȳ) QG(f, x̄) môđun chính xác của điều kiện tăng trưởng bậc hai tại x̄ luan an 6 DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT MFCQ điều kiện chuẩn hóa ràng buộc Mangasarian-Fromovitz MSCQ điều kiện chuẩn hóa ràng buộc dưới chính quy mêtric RCQ điều kiện chuẩn hóa ràng buộc Robinson luan an 7 MỞ ĐẦU Giải tích biến phân là một lĩnh vực toán học được hình thành và phát triển do nhu cầu nghiên cứu các bài toán tối ưu, cân bằng và điều khiển, trong đó phép tính vi phân suy rộng nằm ở vị trí trung tâm [32, 46]. Tên gọi “Giải tích biến phân” cho lĩnh vực toán học này được đề xuất năm 1998 bởi Rockafellar và Wets [46] và sau đó được chấp nhận rộng rãi.

Tuy nhiên, các khái niệm cơ bản, những ý tưởng chính và nhiều kết quả quan trọng của giải tích biến phân đã tồn tại từ lâu [21, 32, 46]. Giải tích biến phân bậc hai là một bộ phận của giải tích biến phân, nghiên cứu các cấu trúc vi phân suy rộng bậc hai và các vấn đề liên quan. Những cấu trúc này xuất hiện một cách tự nhiên khi khảo sát các hệ biến phân được mô tả thông qua dưới vi phân hoặc nón pháp tuyến [9, 25]. Cấu trúc vi phân suy rộng bậc hai cũng xuất hiện khi nghiên cứu các bài toán tối ưu không trơn và tối ưu có ràng buộc [9, 33, 45, 46].

Những năm gần đây, giải tích biến phân bậc hai luôn thu hút được sự quan tâm nghiên cứu của nhiều nhà toán học và có nhiều kết quả thú vị theo hướng này đã được thiết lập [4, 9, 23, 32, 33, 46]. Phép tính vi phân suy rộng có nhiều ứng dụng trong lý thuyết tối ưu và tối ưu số [29, 32, 33, 37, 46]. Đặc biệt, nó giúp mở rộng và hợp nhất các điều kiện cực trị cho nhiều lớp bài toán tối ưu [33]. Chẳng hạn, dưới vi phân bậc nhất đã được dùng để thiết lập các quy tắc Fermat suy rộng.

Từ đó, nhờ hệ thống quy tắc tính toán, người ta dẫn ra được các quy tắc nhân tử Lagrange suy rộng [32, 33, 46]. Tương tự như các cấu trúc vi luan an 8 phân suy rộng bậc nhất, các cấu trúc vi phân suy rộng bậc hai cũng có vai trò quan trọng trong việc nghiên cứu các điều kiện tối ưu. Điều kiện cần và điều kiện đủ cực trị cho hàm chính thường nửa liên tục dưới biểu diễn được thông qua tính nửa xác định dương và xác định dương của dưới đạo hàm bậc hai [46]. Tập tiếp xúc bậc hai được dùng để thiết lập điều kiện cực trị cho các bài toán tối ưu có ràng buộc [7, 9].

Dưới vi phân bậc hai Fréchet đã được dùng trong các điều kiện cần cực trị cho bài toán tối ưu trơn không ràng buộc [14] và có ràng buộc tuyến tính [1]. Từ phương diện tối ưu số, các điều kiện tối ưu đóng vai trò thiết yếu trong việc thiết kế và phân tích sự hội tụ của các thuật toán [38]. Mặt khác, khi giải các bài toán thực tế [49] người ta thường cần sự hỗ trợ của máy tính và kết quả thu được là những lời giải số (với một tiêu chuẩn dừng nào đó, sau hữu hạn bước lặp, máy tính sẽ xuất ra một nghiệm, gọi là lời giải số). Do nhiều nguyên nhân khác nhau, nhiễu và sai số xuất hiện trong quá trình giải là không thể tránh khỏi.

Điều này dẫn đến độ tin cậy của một lời giải số phụ thuộc rất lớn vào đặc tính ổn định của bài toán. Chính vì thế, người ta rất quan tâm đến các điều kiện tối ưu đảm bảo một sự ổn định nào đó của nghiệm [36, 40, 43].

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Trích dẫn luận án này

Hà Anh Tuấn (2023). Giải tích biến phân bậc hai: Vấn đề và ứng dụng trong toán học [Luận án tiến sĩ, Trường Đại học Vinh]. LuanAn.net. https://luanan.net/toan-hoc/giai-tich/giai-tich-bien-phan-bac-hai-van-de-ung-dung-ha-anh-tuan

Câu hỏi thường gặp

Luận án "Giải tích biến phân bậc hai: Vấn đề và ứng dụng trong toán học" nghiên cứu về vấn đề gì?

Giải tích biến phân bậc hai nghiên cứu các vấn đề tối ưu hóa và ứng dụng trong toán học, vật lý và khoa học kỹ thuật.

Luận án "Giải tích biến phân bậc hai: Vấn đề và ứng dụng trong toán học" được bảo vệ tại trường nào?

Luận án này được bảo vệ tại Trường Đại học Vinh. Năm bảo vệ: 2023.

Luận án "Giải tích biến phân bậc hai: Vấn đề và ứng dụng trong toán học" thuộc chuyên ngành gì?

Luận án "Giải tích biến phân bậc hai: Vấn đề và ứng dụng trong toán học" thuộc chuyên ngành Toán Giải tích. Danh mục: Giải Tích.

Luận án "Giải tích biến phân bậc hai: Vấn đề và ứng dụng trong toán học" có bao nhiêu trang?

Luận án "Giải tích biến phân bậc hai: Vấn đề và ứng dụng trong toán học" có 127 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.

Cách tải luận án "Giải tích biến phân bậc hai: Vấn đề và ứng dụng trong toán học" về máy như thế nào?

Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.

Luận án liên quan

Chia sẻ tài liệu: Facebook Twitter