1) closed convex function
闭凸函数
2) convex closure of saddle function
鞍函数的凸闭包
3) superclosure of concave-convex function
凹凸函数的上闭包
4) lower closure of concave-convex function
凹凸函数的下闭包
5) E-convex function
E-凸函数
1.
Strong E-convex set,strong E-convex function and strong E-convex programming;
强E-凸集,强E-凸函数和强E-凸规划
2.
On level sets of E-convex function and E-quasiconvex function
有关E-凸函数和E-拟凸函数的水平集
6) convex function
凸函数
1.
The conditions for n variables continuous function of convex function;
关于n元连续函数为凸函数的条件
2.
The minimizer set of the convex function and the limit point set of neural network governed by gradient of the function;
凸函数极小值点集与梯度神经网络的极限点集
3.
Comparison and maximum principles for convex functions on Grushin-type planes;
Grushin型平面上凸函数的比较原理和极大值原理
补充资料：凸函数
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凸函数
凸函数是一个定义在某个向量空间的凸子集c（区间）上的实值函数f
设f为定义在区间ｉ上的函数，若对ｉ上的任意两点ｘ１，ｘ２和任意的实数λ∈（０，１），总有
f(λx1+(1-λ)x2)≤λf(x1)+(1-λ)f(x2),
则f称为ｉ上的凸函数.
判定方法可利用定义法、已知结论法以及函数的二阶导数
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。