1) γ-vex
γ凸
1.
The optimality conditions of the constraint nonsmooth programming problem are discussed on R, under γ-vexity assumptions, by using γ-subdifferentiation.
借助于γ次微分,在γ凸条件下,在一维空间R上讨论了约束非光滑优化问题的最优性条件。
2) Γ-convex
Γ-凸的
3) Γ-convex subset
Γ-凸子集
4) Γ-convex function
Γ-凸函数
5) γ-convexity
γ-凸性
1.
By means of γ-subdifferential and γ-convexity some results on maximum entropy method for γ-convex programming are introduced.
利用γ－次微分和γ－凸性的概念，给出了一类γ－凸规划极大熵方法的几个结果：（１）如果ｘ是γ－凸规划的严格局部最优解，那么ｘ也是它的唯一最优解；（２）设ｘｐ是问题：ｍｉｎｆ（ｘ），ｘ∈Ωｐ｛ｘ｜ｇｐ（ｘ）≤０｝的严格局部有限最优解，ｘ是问题ｍｉｎｆ（ｘ），ｘ∈Ω＝｛ｘ｜ｇｉ（ｘ）≤０，ｉ＝１，…，ｍ｝的严格局部有限最优解，如果ｘ∈ｂｄΩ，那么ｇｐ（ｘｐ）＝０；（３）设ｘ∈ｂｄΩ，如果ｘｐ和ｘ同（２），那么ｘｐ→ｘ，ｐ→∞。
6) Γ convex hull
Γ凸包
补充资料：凸凸
1.高出貌。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条