考虑以原点为中心并且对称的凸体K
f(L)=E(√xT⋅x)
可以将常数因子近似地用于该度量。
一些注意事项-关于本身就是答案的第一个直观猜测是错误的。例如,认为是非常高尺寸的薄圆柱体。然后,通过让具有更多接近原点的体积,我们可以得出使得。K K L f (L )< f (K )L
考虑以原点为中心并且对称的凸体K
f(L)=E(√xT⋅x)
可以将常数因子近似地用于该度量。
一些注意事项-关于本身就是答案的第一个直观猜测是错误的。例如,认为是非常高尺寸的薄圆柱体。然后,通过让具有更多接近原点的体积,我们可以得出使得。K K L f (L )< f (K )L
Answers:
如果我们将K和L都限制为椭圆形,那么使用SDP可以以任何精度解决您的问题。我知道这不是您最初要求的,但是即使对于这种受限情况,我们似乎也没有解决方案,也许总的来说可以提供帮助。
所以我们可以说Ë是输入椭球,我们期待找到一个最佳封闭椭球Ĵ。存在一个线性地图˚F ST Ê = ˚F 乙2和地图ģ ST Ĵ = g ^ 乙2,其中乙2是单位球。然后Ë X 〜Ĵ [ ‖ X ‖ 2 2 ] = 1
因此,SDP的定义如下:给定一个对称的PSD矩阵M,找到一个对称的PSD矩阵N st N - M为PSD,并将T r(N )最小化。Ñ可以通过求解SDP然后一个SVD会给轴和轴的长度来找到Ĵ。
(如评论中所述,以下方法无效。获得的对象不是凸形的。尽管如此,它表征了具有最小预期距离的“星形”对象。)
我认为最佳对象是K和以原点为中心的球的并集。这是我的想法。通过您的定义˚F (大号),
˚F (大号)〜∫ 小号 d - 1 ∫ ř 大号 0 X d(X d / X d 大号)
确实,考虑另一个凸物体K ',使得g (K ')= g (K )。然后ķ * ⊆ ķ ',否则我们成长的一部分ķ '内ķ *使g ^ (ķ ')更小。在另一方面,ķ ' ⊆ ķ *,否则,由同样的想法,我们可以收缩的部分ķ ' ∖ ķ外ķ *
以下解决方案基于此假设/猜想[待证明]:
猜想:上凸函数的期望值CONV(ķ ⋃ ķ ')大于在期望之间的较大的较小ķ并且在期望ķ '。
[仅对于K ,K '凸,我们将需要上述条件,但通常可能是正确的]
现在取任意集合K,并以原点为中心对其进行旋转R,得到R (K )。您将拥有f (K )= f (R (K )),因为旋转使K的元素长度不变。如果我是正确的关于猜想,˚F (CONV(ķ ⋃ [R (ķ )))≤ ˚F (ķ )。因为对于任何最优L