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title: Josh's Note — 凸优化<br>Part 2.1 凸函数—基本性质和例子
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- - Josh 的学习笔记
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- 凸优化
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- 凸函数
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- - 数学
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- 凸优化
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- 凸优化
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- 凸函数
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abbrlink: 320f661c
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date: 2024-06-14 20:29:26
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# 1. 定义
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$
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\newcommand{\TT}{\mathrm{T}}
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\def\dom{\mathop{\bf dom}}
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\def\diag{\mathop{\bf diag}}
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$  函数 $f:\mathbf{R}^n\to\mathbf{R}$ 是凸的，如果 $\dom f$ 是凸集，且对于任意 $x,y\in\dom f$ 和任意 $0\leqslant\theta\leqslant1$，有
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$$\begin{equation}\label{DefinitionOfConvexFunction}
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f(\theta x+(1-\theta)y)\leqslant\theta f(x)+(1-\theta)f(y)
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\end{equation}$$
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  从几何意义上看，上述不等式意味着点 $(x,f(x))$ 和 $(y,f(y))$ 之间的线段，即从 $x$ 到 $y$ 的**弦**（*chord*），在函数 $f$ 的图像上方(如[图 1](#图1)所示)。称函数 $f$ 是**严格凸**（*strictly convex*）的，如果式 $\eqref{DefinitionOfConvexFunction}$ 中的不等式当 $x\neq y$ 以及 $0<\theta<1$ 时严格成立。称函数 $f$ 是**凹**（*concave*）的，如果函数 $-f$ 是凸的，称函数 $f$ 是**严格凹**（*strictly concave*）的，如果 $-f$ 严格凸。
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<a id="图1"></a>
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{width=400px}
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<!-- more -->
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  对于仿射函数，不等式 $\eqref{DefinitionOfConvexFunction}$ 总成立，因此所有的仿射函数（包括线性函数）是既凸且凹的。反之，若某个函数是既凸又凹的，则其是仿射函数。函数是凸的，当且仅当其在与其定义域相交的任何直线上都是凸的。换言之，函数 $f$ 是凸的，当且仅当对于任意 $x\in\dom f$ 和任意向量 $v$，函数 $g(t)=f(x+tv)$ 是凸的（其定义域为 $\{t\mid x+tv\in\dom f\}$）。这个性质非常有用，因为它容许我们通过将函数限制在直线上来判断其是否是凸函数。
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  对凸函数的**分析**（*analysis*）已经相当地透彻，这里不再继续深入。例如有这样一个简单的结论，．凸函数在其定义域相对内部是连续的；它只可能在相对边界上不连续。
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# 2. 扩展值延伸
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  通常可以定义凸函数在定义域外的值为 $\infty$，从而将这个凸函数延伸至全空间 $\mathbf{R}^n$。如果 $f$ 是凸函数，我们定义它的**扩展值延伸**（*extended-value extension*）$\tilde{f}:\mathbf{R}^n\to\mathbf{R}\cup\{\infty\}$如下
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$$
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\tilde{f}(x)=\begin{cases}
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f(x)&x\in\textbf{dom}f\\\infty&x\not\in\textbf{dom}f
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\end{cases}
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$$
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延伸函数 $\tilde{f}$ 是定义在全空间 $\mathbf{R}^n$ 上的，取值集合为 $\mathbf{R}\cup\{\infty\}$。我们也可以从延伸函数 $\tilde{f}$ 的定义中确定原函数 $f$ 的定义域，即 $\dom f=\{x\mid\tilde{f}(x)<\infty\}$。
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  这种延伸可以简化符号描述，此时我们就不需要明确描述定义域或者每次提到 $f(x)$ 时都限定“对于所有的 $x\in\dom f$”。以基本不等式 $\eqref{DefinitionOfConvexFunction}$ 为例，对于延伸函数 $\tilde{f}$, 可以描述为：对于任意 $x$ 和 $y$，以及 $0<\theta<1$，有
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$$
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\tilde{f}(\theta x+(1-\theta)y)\leqslant\theta\tilde{f}(x)+(1-\theta)\tilde{f}(y)
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$$
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（当 $\theta=0$ 或 $\theta=1$ 时不等式总成立。）当然此时我们应当利用扩展运算和序来理解这个不等式。若 $x$ 和 $y$ 都在 $\dom f$内，上述不等式即为不等式 $\eqref{DefinitionOfConvexFunction}$；如果有任何一个在 $\dom f$ 外，上述不等式的右端为$\infty$，不等式仍然成立。再看一个这种表示的例子，设 $f_1$ 和 $f_2$ 是 $\mathbf{R}^n$ 上的两个凸函数。逐点和函数 $f=f_1+f_2$ 的定义域为 $\dom f=\dom f_1\cap\dom f_2$，对于任意 $x\in\dom f$，有 $f(x)=f_1(x)+f_2(x)$。利用扩展值延伸我们可以简单地描述为，对于任意 $x$，$\tilde{f}(x)=\tilde{f}_1(x)+\tilde{f}_2(x)$。在这个方程里，函数 $f$ 的定义域被自动定义为 $\dom f=\dom f_1\cap\dom f_2$，因为当 $x\not\in\dom f_1$ 或者 $x\not\in\dom f_2$ 时，$\tilde{f}(x)=\infty$。在此例中，我们就可以利用扩展运算来自动定义定义域。
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  在不会造成歧义的情况下，我们用同样的符号来表示一个凸函数及其延伸函数。即假设所有的凸函数都隐含地被延伸了，也就是在定义域外都被定义为 $\infty$。
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> **举例** **凸集的示性函数**。设 $C\subseteq\mathbf{R}^n$ 是一个凸集，考虑（凸）函数 $I_C$，其定义域为 $C$，对于所有的 $x\in C$，有 $I_C(x)=0$。换言之，此函数在集合 $C$ 上一直为零。其扩展值延伸可以描述如下
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>
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> $$
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> \tilde{I}_C(x)=\begin{cases}0&x\in C\\\infty&x\not\in C.\end{cases}
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> $$
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>
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> 凸函数 $\tilde{I}_C$ 被称作集合 $C$ 的**示性函数**（*indicator function*）。
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>
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> 利用示性函数 $\tilde{I}_C$，可以更加灵活地定义符号描述。例如，对于在集合 $C$ 上极小化函数 $f$（假设其定义在整个 $\mathbf{R}^n$ 空间）的问题，我们可以给出等价的问题，即在 $\mathbf{R}^n$ 上极小化函数 $f+\tilde{I}_C$。事实上，函数 $f+\tilde{I}_C$（按照我们的约定）等价于定义在集合 $C$ 上的函数 $f$。
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  类似地，可以通过定义凹函数在定义域外都为 $-\infty$ 对其进行延伸。
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# 3. 一阶条件
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  假设 $f$ 可微（即其梯度$\nabla f$在开集 $\dom f$内处处存在），则函数 $f$ 是凸函数的充要条件是 $\dom f$ 是凸集且对于任意 $x,y\in\dom f$，下式成立
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$$\begin{equation}\label{FirstOrderCondition}
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f(y)\geqslant f(x)+\nabla f(x)^\TT (y-x)
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\end{equation}$$
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[图 2](#图2) 描述了上述不等式。
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<a id="图2"></a>
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{width=500px}
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  由 $f(x)+\nabla f(x)^\TT (y-x)$ 得出的仿射函数 $y$ 即为函数 $f$ 在点 $x$ 附近的 Taylor 近似。不等式 $\eqref{FirstOrderCondition}$ 表明，对于一个凸函数，其一阶 Taylor 近似实质上是原函数的一个**全局下估计**（*global underestimator*）。反之，如果某个函数的一阶 Taylor 近似总是其全局下估计，那么这个函数是凸的。
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  不等式 $\eqref{FirstOrderCondition}$ 说明从一个凸函数的**局部信息**（*local information*）（即它在某点的函数值及导数），可以得到一些全局信息（*global information*）（如它的全局下估计）。这也许是凸函数的最重要的信息，由此可以解释凸函数以及凸优化问题的一些非常重要的性质。下面是一个简单的例子，由不等式 $\eqref{FirstOrderCondition}$ 可以知道，如果 $\nabla f(x)=0$，那么对于所有的 $y\in\dom f$，存在 $f(y)\geqslant f(x)$，即 $x$ 是函数 $f$ 的全局极小点。
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  严格凸性同样可以由一阶条件刻画：函数 $f$ 严格凸的充要条件是 $\dom f$ 是凸集且对于任意 $x,y\in\dom f$，$x\neq y$，有
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$$\begin{equation}\label{StrictFirstOrderCondition}
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f(y)>f(x)+\nabla f(x)^\TT (y-x)
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\end{equation}$$
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  对于凹函数，亦存在与之对应的一阶条件：函数 $f$ 是凹函数的充要条件是 $\dom f$ 是凸集且对于任意 $x,y\in\dom f$，下式成立
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$$
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f(y)\leqslant f(x)+\nabla f(x)^\TT (y-x)
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$$
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## 3.1 一阶凸性条件的证明
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  为了证明式 $\eqref{FirstOrderCondition}$，先考虑 $n=1$ 的情况：我们证明可微函数 $f:\mathbf{R}\to\mathbf{R}$ 是凸函数的充要条件是对于 $\dom f$ 内的任意 $x$ 和 $y$，有
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$$\begin{equation}\label{FirstOrderConditionWhenNEquals1}
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f(y)\geqslant f(x)+f'(x)(y-x)
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\end{equation}$$
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  首先假设 $f$ 是凸函数，且 $x,y\in\dom f$。因为 $\dom f$ 是凸集（某个区间），对于任意 $0<t\leqslant1$，我们有 $x+t(y-x)\in\dom f$，由函数 $f$ 的凸性可得
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$$
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f(x+t(y-x))\leqslant(1-t)f(x)+tf(y)
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$$
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将上式两端同除 $t$ 可得
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$$
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f(y)\geqslant f(x)+\frac{f(x+t(y-x))-f(x)}{t}
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$$
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令 $t\to 0$，可以得到不等式 $\eqref{FirstOrderConditionWhenNEquals1}$。
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  为了证明充分性，假设对$\dom f$（某个区间）内的任意 $x$ 和 $y$，函数满足不等式 $\eqref{FirstOrderConditionWhenNEquals1}$。选择任意 $x\neq y,0\leqslant\theta\leqslant1$，令 $z=\theta x+(1-\theta)y$。两次应用不等式 $\eqref{FirstOrderConditionWhenNEquals1}$ 可得
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$$
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f(x)\geqslant f(z)+f'(z)(x-z),\quad f(y)\geqslant f(z)+f'(z)(y-z)
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$$
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将第一个不等式乘以$\theta$，第二个不等式乘以$1-\theta$，并将二者相加可得
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$$
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\theta f(x)+(1-\theta)f(y)\geqslant f(z)
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$$
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从而说明了函数$f$是凸的。
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  现在来证明一般情况，即 $f:\mathbf{R}^n\to\mathbf{R}$。设 $x,y\in\mathbf{R}^n$，考虑过这两点的直线上的函数 $f$，即函数 $g(t)=f(ty+(1-t)x)$，此函数对 $t$ 求导可得 $g'(t)=\nabla f(ty+(1-t)x)^\TT(y-x)$。
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  首先假设函数 $f$ 是凸的，则函数 $g$ 是凸的，由前面的讨论可得 $g(1)\geqslant g(0)+g^{\prime}(0)$，即
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$$
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f(y)\geqslant f(x)+\nabla f(x)^\TT (y-x)
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$$
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再假设此不等式对于任意 $x$ 和 $y$ 均成立，因此若 $ty+(1-t)x\in\dom f$ 以及 $\tilde{t}y+(1-\tilde{t})x\in\dom f$，有
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$$
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f(ty+(1-t)x)\geqslant f(\tilde{t}y+(1-\tilde{t})x)+\nabla f(\tilde{t}y+(1-\tilde{t})x)^\TT (y-x)(t-\tilde{t})
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$$
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即 $g(t)\geqslant g(\tilde{t})+g^{\prime}(\tilde{t})(t-\tilde{t})$，说明了函数 $g$ 是凸的。
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# 4 二阶条件
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  现在假设函数 $f$ 二阶可微，即对于开集 $\dom f$ 内的任意一点，它的 Hessian 矩阵或者二阶导数 $\nabla^2f$ 存在，则函数 $f$ 是凸函数的充要条件是，其 Hessian 矩阵是半正定阵：即对于所有的 $x\in\dom f$，有
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$$
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\nabla^2f(x)\succeq0
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$$
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对于 $\mathbf{R}$ 上的函数，上式可以简化为一个简单的条件 $f^{\prime\prime}(x)\geqslant0$（$\dom f$ 是凸的，即一个区间），此条件说明函数 $f$ 的导数是非减的。条件 $\nabla^2f(x)\succeq0$ 从几何上可以理解为函数图像在点 $x$ 处具有正（向上）的曲率。
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  类似地，函数 $f$ 是凹函数的充要条件是，$\dom f$ 是凸集且对于任意 $x\in$ $\dom f$，$\nabla ^{2}f( x)$ $\preceq$ 0。严格凸的条件可以部分由二阶条件刻画。如果对于任意的 $x\in\dom f$ 有 $\nabla^2f(x)\succ0$，则函数 $f$ 严格凸。反过来则不一定成立：例如，函数 $f:\mathbf{R}\to\mathbf{R}$，其表达式为 $f(x)=x^4$，它是严格凸的，但是在 $x=0$处，二阶导数为零。
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> **举例** **二次函数**。考虑二次函数 $f:\mathbf{R}^n\to\mathbf{R}$，其定义域为 $\dom f=\mathbf{R}^n$，其表达式为
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>
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> $$
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> f(x)=(1/2)x^\TT Px+q^\TT x+r
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> $$
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>
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> 其中 $P\in\mathbf{S}^{n},q\in\mathbf{R}^{n},r\in\mathbf{R}$。因为对于任意 $x,\nabla^2f(x)=P$，所以函数 $f$ 是凸的，当且仅当 $P\succeq0$（$f$是凹的当且仅当$P\preceq0$）。
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>
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> 对于二次函数，严格凸比较容易表达：函数 $f$ 是严格凸的，当且仅当 $P\succ0$（函数是严格凹的当且仅当 $P\prec0$）。
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> **注释** 在判断函数的凸性和凹性时，不管是一阶条件还是二阶条件，$\dom f$ 必须是凸集这个前提条件必须满足。例如，考虑函数 $f(x)=1/x^2$，其定义域为 $\ dom f=\{x\in$ $\mathbf{R}\mid x\neq0\}$，对于所有 $x\in\dom f$ 均满足 $f^\prime\prime(x)>0$，但是函数 $f(x)$ 并不是凸函数。
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# 5. 例子
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  前文已经提到所有的线性函数和仿射函数均为凸函数（同时也是凹函数），并描述了凸和凹的二次函数。本节绘出更多的凸函数和凹函数的例子。首先考虑 $\mathbf{R}$ 上的一些函数，其自变量为 $x$。
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- **指数函数**。对任意 $a\in\mathbf{R}$，函数 $e^ax$ 在 $\mathbf{R}$ 上是凸的。
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- **幂函数**。当 $a\geqslant1$ 或 $a\leqslant0$ 时，$x^a$ 在 $\mathbf{R}_{++}$ 上是凸函数，当 $0\leqslant a\leqslant1$ 时，$x^a$ 在 $\mathbf{R}_{++}$ 上是凹函数。
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- **绝对值幂函数**。当 $p\geqslant1$ 时，函数 $|x|^p$在 $\mathbf{R}$ 上是凸函数。
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- **对数函数**。函数 $\log x$ 在 $\mathbf{R}_{++}$ 上是凹函数。
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- **负熵**。函数 $x\log x$ 在其定义域上是凸函数。（定义域为 $\mathbf{R}_{++}$ 或者 $\mathbf{R}_+$，当 $x=0$ 时定义函数值为 0。）
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  我们可以通过基本不等式 $\eqref{DefinitionOfConvexFunction}$ 或者二阶导数半正定或半负定来判断上述函数是凸的或是凹的。以函数 $f(x)=x\log x$ 为例，其导数和二阶导数为
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$$
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f'(x)=\log x+1,\quad f''(x)=1/x
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$$
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即对于 $x>0$，有 $f^\prime\prime(x)>0$。所以负熵函数是（严格）凸的。
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下面给出 $\mathbf{R}^n$ 上的一些例子。
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**范数**。 $\mathbb{R}^n$ 上的任意范数均为凸函数。
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**最大值函数**。函数 $f(x)=\max\{x_1,\cdots,x_n\}$ 在 $\mathbb{R}^n$ 上是凸的。
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**二次-线性分式函数**。函数 $f(x,y)=x^2/y$，其定义域为
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$$
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\dom f= \mathbf{R} \times \mathbf{R} _{+ + }= \{ ( x, y) \in \mathbf{R} ^{2}\mid y> 0\}
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$$
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是凸函数（如[图 3](#图3)所示）。
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<a id="图3"></a>
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{width=400px}
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**指数和的对数**。函数 $f(x)=\log\left(e^{x_1}+\cdots+e^{x_n}\right)$ 在 $\mathbf{R}^n$上是凸函数。这个函数可以看成最大值函数的可微（实际上是解析）近似，因为对任意 $x$，下面的不等式成立
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$$
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\max\{x_{1},\cdots,x_{n}\}\leqslant f(x)\leqslant\max\{x_{1},\cdots,x_{n}\}+\log n
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$$
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（第二个不等式当 $x$ 的所有分量都相等时是紧的。）[图 4](#图4) 描述了当 $n=2$ 时 $f$ 的图像。
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<a id="图4"></a>
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{width=400px}
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**几何平均**。几何平均函数$f(x)=\left(\prod_i=1^nx_i\right)^{1/n}$在定义域 dom $f=\mathbf{R}_++^n$上是凹函数。
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**对数-行列式**。函数$f(X)=\log\det X$在定义域$\dom f=\mathbf{S}_{++}^n$上是凹函数。
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  判断上述函数的凸性（或者凹性）可以有多种途径，可以直接验证不等式(3.1) 是否成立，亦可以验证其 Hessian 矩阵是否半正定，或者可以将函数转换到与其定义域相交的任意直线上，通过得到的单变量函数判断原函数的凸性。
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**范数**。如果函数 $f:\mathbf{R}^n\to\mathbf{R}$ 是范数，任取 $0\leqslant\theta\leqslant1$，有
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$$
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f(\theta x+(1-\theta)y)\leqslant f(\theta x)+f((1-\theta)y)=\theta f(x)+(1-\theta)f(y)
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$$
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上述不等式可以由三角不等式得到，当范数满足齐次性时，上述不等式取等号。
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**最大值函数**。对任意 $0\leqslant\theta\leqslant1$，函数 $f(x)=\max_ix_i$ 满足
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$$\begin{aligned}
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f(\theta x+(1-\theta)y)&=\max_{i}(\theta x_{i}+(1-\theta)y_{i})
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\\
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&\leqslant\theta\max_{i}x_{i}+(1-\theta)\max_{i}y_{i}
|
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\\
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&=\theta f(x)+(1-\theta)f(y)
|
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\end{aligned}$$
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**二次线性分式函数**。为了说明二次-线性分式函数 $f( x, y) = x^2/ y$ 是凸的，我们注意
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到，对于 $y>0$，有
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$$
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\nabla^2f(x,y)=\dfrac{2}{y^3}\left[\begin{array}{cc}
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y^2&-xy\\-xy&x^2
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\end{array}\right]=\dfrac{2}{y^3}\left[\begin{array}{c}
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y\\-x
|
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\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}
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||||
y\\-x
|
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\end{array}\right]^\TT \succeq0
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$$
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指数和的对数。 指数和的对数函数的 Hessian 矩阵为
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$$
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\nabla^{2}f(x)=\frac{1}{(\mathbf{1}^\TT z)^{2}}\left((\mathbf{1}^\TT z)\diag(z)-zz^\TT\right)
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$$
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其中 $z=(e^{x_1},\cdots,e^{x_n})$。为了说明 $\nabla^2f(x)\succeq0$，我们证明对任意 $v$，有 $v^\TT \nabla^2f(x)v\geqslant0$，即
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$$
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||||
v^\TT \nabla^{2}f(x)v=\frac{1}{(\mathbf{1}^\TT z)^{2}}\left(\left(\sum_{i=1}^{n}z_{i}\right)\left(\sum_{i=1}^{n}v_{i}^{2}z_{i}\right)-\left(\sum_{i=1}^{n}v_{i}z_{i}\right)^{2}\right)\geqslant0
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$$
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上述不等式可以应用 Cauchy-Schwarz 不等式 $(a^\TT a)(b^\TT b)\geqslant(a^\TT b)^2$ 得到，此时向量 $a$ 和 $b$ 的分量为 $a_i= v_i\sqrt {z_i}$, $b_i= \sqrt {z_i}$。
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||||
**几何平均**。类似地，我们说明，几何平均函数 $f(x)=\left(\prod_{i=1}^nx_i\right)^{1/n}$ 在定义域 $\dom f=\mathbf{R}_{++}^{n}$上是凹的。其 Hessian 矩阵 $\nabla^2f(x)$ 可以通过下面两个式子给出
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$$
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\frac{\partial^{2}f(x)}{\partial x_{k}^{2}}=-(n-1)\frac{\left(\displaystyle\prod_{i=1}^{n}x_{i}\right)^{1/n}}{n^{2}x_{k}^{2}},\quad\frac{\partial^{2}f(x)}{\partial x_{k}\partial x_{l}}=\frac{\left(\displaystyle\prod_{i=1}^{n}x_{i}\right)^{1/n}}{n^{2}x_{k}x_{l}}\quad\forall\:k\neq l
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$$
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因此 $\nabla^2f(x)$ 具有如下表达式
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$$\nabla^{2}f(x)=-\frac{\displaystyle\prod_{i=1}^{n}x_{i}^{1/n}}{n^{2}}\left(n\:\mathbf{diag}(1/x_{1}^{2},\cdots,1/x_{n}^{2})-qq^{T}\right)
|
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$$
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其中，$q_i=1/x_i$。我们需要证明 $\nabla^2f(x)\preceq0$，即对于任意向量 $v$，有
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$$
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v^TT \nabla^2f(x)v=-\frac{\displaystyle\prod_{i=1}^nx_i^{1/n}}{n^2}\left(n\sum_{i=1}^nv_i^2/x_i^2-\left(\sum_{i=1}^nv_i/x_i\right)^2\right)\leqslant0
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$$
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这同样可以应用 Cauchy-Schwarz 不等式 $(a^TT a)(b^TT b)\geqslant(a^TT b)^2$ 得到，只需令向量 $a=1$，向量 $b$ 的分量 $b_i=v_i/x_i$。
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**对数-行列式**。对于函数 $f(X)=\log\det X$，我们可以将其转化为任意直线上的单变量函数来验证它是凹的。令 $X=Z+tV$，其中 $Z,V\in\mathbf{S}^n$，定义 $g(t)=f(Z+tV)$，自变量 $t$ 满足 $Z+tV\succ0$。不失一般性，假设 $t=0$ 满足条件，即 $Z\succ0$。我们有
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$$\begin{aligned}
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g(t)&=\log\det(Z+tV)
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\\
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&=\log\det(Z^{1/2}(I+tZ^{-1/2}VZ^{-1/2})Z^{1/2})
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\\
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&=\sum_{i=1}^{n}\log(1+t\lambda_{i})+\log\det Z
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\end{aligned}$$
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其中 $\lambda_1,\cdots,\lambda_n$ 是矩阵 $Z^-1/2VZ^{-1/2}$ 的特征值。因此下式成立
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$$
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g'(t)=\sum_{i=1}^{n}\frac{\lambda_{i}}{1+t\lambda_{i}},\quad g''(t)=-\sum_{i=1}^{n}\frac{\lambda_{i}^{2}}{(1+t\lambda_{i})^{2}}
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$$
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因为 $g^{\prime\prime}(t)\leqslant0$，函数 $f$ 是凹的。
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# 6. 下水平集
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  函数 $f: \mathbf{R} ^{n}\to \mathbf{R}$ 的 $\alpha$-下水平集定义为
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$$
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C_{\alpha}=\{x\in\mathbf{dom}f\mid f(x)\leqslant\alpha\}
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$$
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对于任意 $\alpha$ 值，凸函数的下水平集仍然是凸集。证明可以由凸集的定义直接得到：如果 $x,y\in C_{\alpha }$，则有 $f( x) \leqslant \alpha$，$f( y) \leqslant \alpha$，因此对于任意$0\leqslant\theta\leqslant1$，$f(\theta x+(1-\theta)y)\leqslant\alpha$，即 $\theta x+(1-\theta)y\in C_{\alpha}$。
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  反过来不一定正确：某个函数的所有下水平集都是凸集，但这个函数可能不是凸函数。例如，函数 $f(x)=-e^x$ 在 $\mathbf{R}$ 上不是凸函数（实质上，它是严格凹函数），但是其所有下水平集均为凸集。
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  如果 $f$ 是凹函数，则由 $\{x\in\mathbf{dom}f\mid f(x)\geqslant\alpha\}$ 定义的 $\alpha$-上水平集也是凸集。下水平集的性质可以用来判断集合的凸性，若某个集合可以描述为一个凸函数的下水平集，或者一个凹函数的上水平集，则其是凸集。
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> **举例** 对于 $x\in\mathbf{R}_+^n$，其几何平均和算术平均分别为
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>
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> $$
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> G(x)=\left(\prod_{i=1}^{n}x_{i}\right)^{1/n},\quad A(x)=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}x_{i}
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> $$
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>
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> （在 $G$ 中，定义 $0^{1/n}=0$）。算术几何平均不等式为 $G(x)\leqslant A(x)$。
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> 设 $0\leqslant\alpha\leqslant1$，考虑集合
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>
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> $$
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> \{x\in\mathbf{R}_{+}^{n}\mid G(x)\geqslant\alpha A(x)\}
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> $$
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>
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> 即使得几何平均至少大于等于算术平均的 $\alpha$ 倍的集合。此集合是凸集，因为它是凹函数
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$G(x)=\alpha A(x)$ 的 $0$-上水平集。事实上，这个每合是正齐次的，因此它是凸锥
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# 参考文献
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1. Stephen P. Boyd and Lieven Vandenberghe, *Convex optimization*. Cambridge, UK: Cambridge University Press, 2004.
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2. Stephen P. Boyd and Lieven Vandenberghe, *凸优化*. 北京: 清华大学出版社, 2013.
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