4. Ãbung zu âNichtlineare Optimierung: Grundlagenâ (WS 2012 ... - M1
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Technische Universität München<br />
Zentrum Mathematik, <strong>M1</strong><br />
Prof. Dr. Boris Vexler<br />
Dr. Dominik Meidner<br />
<strong>4.</strong> Übung <strong>zu</strong> „Nichtlineare <strong>Optimierung</strong>: Grundlagen“ (<strong>WS</strong> <strong>2012</strong>/13)<br />
Aufgabe <strong>4.</strong>1 (ca. 8 Punkte):<br />
als<br />
Wir betrachten die quadratische Funktion f : R n → R, gegeben<br />
f(x) = 1 2 xT Ax + b T x<br />
mit einer symmetrischen, positiv definiten Matrix A ∈ R n×n und b ∈ R n . Weiter sei s ∈ R n<br />
eine Abstiegsrichtung von f im Punkt x ∈ R n und ¯σ = arg min σ≥0 ϕ(σ) mit ϕ(σ) = f(x + σs)<br />
bezeichne die durch die Minimierungsregel gelieferte Schrittweite.<br />
a) Erläutern Sie, warum ¯σ > 0 gilt.<br />
b) Stellen Sie die Taylor-Entwicklung von ϕ um σ = 0 auf und folgern Sie, dass ¯σ wohldefiniert<br />
und eindeutig bestimmt ist.<br />
c) Zeigen Sie, dass ¯σ für alle γ ∈ (0, 1 2 ] der Armijo-Bedingung f(x + ¯σs) − f(x) ≤ ¯σγ∇f(x)T s<br />
genügt, aber für kein γ > 1 2 .<br />
d) Zeigen Sie, dass ¯σ außerdem für jedes η ≥ 0 die zweite Bedingung der Powell-Wolfe-Schrittweitenregel<br />
∇f(x + ¯σs) T s ≥ η∇f(x) T s erfüllt.<br />
Aufgabe <strong>4.</strong>2 (ca. 2.5 Punkte): Bewertung: -0.5/0/0.5 Punkte für falsche/keine/richtige<br />
Antwort. In der Gesamtwertung dieser Aufgabe können keine negativen Punkte erzielt werden,<br />
d. h. bei einer negativen Gesamtpunktzahl wird diese Aufgabe mit null Punkten bewertet.<br />
In dieser Aufgabe sei f : R n → R stets eine stetig differenzierbare Funktion.<br />
a) Wir wenden das Gradientenverfahren mit Armijo-Regel (Algorithmus 7.1) auf f an. Sei<br />
¯x ein Häufungspunkt von (x k ) und (x k ) K eine Teilfolge mit (x k ) K → ¯x. Dann gilt: Die<br />
Schrittweitenteilfolge (σ k ) K ist <strong>zu</strong>lässig. wahr □ falsch □<br />
b) Die Armijo-Regel kann <strong>zu</strong> Schrittweiten führen, die größer als Eins sind.<br />
wahr □<br />
c) Die Powell-Wolfe-Regel kann <strong>zu</strong> Schrittweiten führen, die größer als Eins sind.<br />
wahr □<br />
falsch □<br />
falsch □<br />
d) Die Powell-Wolfe-Regel garantiert, dass die Richtungsableitung von f in Richtung s k im<br />
Punkt x k kleiner ist als die Richtungsableitung von f in Richtung s k im Punkt x k+1 .<br />
wahr □ falsch □<br />
e) Algorithmus 9.3 kann keine Schrittweiten generieren, die aus R \ Q sind.<br />
wahr □<br />
Hinweis: Diese Aufgabe ist nicht relevant für den Notenbonus!<br />
falsch □<br />
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Aufgabe <strong>4.</strong>3 (ca. 3 Punkte):<br />
f : R 2 → R gegeben durch<br />
Wir betrachten das <strong>Optimierung</strong>sproblem min x∈R 2 f(x) mit<br />
f(x) = 1 8 x4 1 − 3 4 x2 1 + x 1 x 2 + x 2 2 + 2x 2 .<br />
Zur Lösung nutzen wir ein allgemeines Abstiegsverfahren mit Startpunkt x 0 = (0, −1) T und<br />
Suchrichtung s k = −∇f(x k ).<br />
a) Zeigen Sie, dass die Armijo-Schrittweitenregel im ersten Schritt für jedes γ ∈ (0, 1) die<br />
Schrittweite σ0<br />
A = 1 generiert.<br />
b) Es sei nun sogar γ ∈ (0, 1 2<br />
) und <strong>zu</strong>dem η ∈ (0, 1) mit γ < η gegeben. Zeigen Sie, dass die<br />
Schrittweite σ0<br />
A = 1 nicht die Powell-Wolfe-Bedingungen erfüllt. Gibt es überhaupt eine<br />
Schrittweite σ0 PW > 0, welche die Powell-Wolfe-Bedingungen erfüllt? Begründen Sie Ihre<br />
Antwort!<br />
Aufgabe <strong>4.</strong>4 (ca. 10 Punkte): Es sei f : R n → R stetig differenzierbar und x 0 ∈ R n so, dass<br />
die Niveaumenge N f (x 0 ) = { x ∈ R n | f(x) ≤ f(x 0 ) } kompakt ist. Weiter sei x ∈ N f (x 0 ) und<br />
s ∈ R n eine Abstiegsrichtung von f in x. Die Curry-Schrittweitenregel berechnet ¯σ > 0 als den<br />
kleinsten positiven stationären Punkt der Funktion ϕ: R → R definiert durch ϕ(σ) = f(x + σs):<br />
¯σ := min { σ > 0 | ϕ ′ (σ) = 0 } .<br />
a) Zeigen Sie die Wohldefiniertheit der Curry-Regel.<br />
Hinweis: Gehen Sie hier<strong>zu</strong> <strong>zu</strong>nächst davon aus, dass kein positiver stationärer Punkt von ϕ<br />
existiert und verwenden Sie den Mittelwertsatz, um einen Widerspruch <strong>zu</strong>r Kompaktheit<br />
der Niveaumenge N f (x 0 ) <strong>zu</strong> erzeugen. Zeigen Sie dann weiter, dass es unter den positiven<br />
stationären Punkten von ϕ tatsächlich einen kleinsten gibt.<br />
b) Zeigen Sie nun mit dem Zwischenwertsatz, dass ein kleinstes 0 < ˆσ < ¯σ existiert mit<br />
∇f(x + ˆσs) T s = 1 2 ∇f(x)T s.<br />
c) Zeigen Sie mit Hilfe von Teil b): f(x) − f(x + ¯σs) ≥ − 1 2 ˆσ∇f(x)T s.<br />
d) Nutzen Sie aus, dass N f (x 0 ) kompakt und ∇f stetig ist, um mit Hilfe von Teil b) <strong>zu</strong> zeigen,<br />
dass für ε > 0 ein von x und s unabhängiges δ(ε) > 0 existiert mit<br />
− 1 ∇f(x) T s<br />
≥ ε =⇒ ‖ˆσs‖ ≥ δ(ε)<br />
2 ‖s‖<br />
e) Verwenden Sie nun die Teile c) und d), um <strong>zu</strong> zeigen, dass jede Schrittweitenteilfolge (σ k ) K ,<br />
die durch Algorithmus 8.1 mit Startpunkt x 0 und der Curry-Schrittweitenregel erzeugt wird,<br />
<strong>zu</strong>lässig ist.<br />
Hinweis: Schauen Sie sich die Beweise der Sätze 9.1 und 9.5 an.<br />
Abgabe:<br />
• Bis Donnerstag, 20.12.<strong>2012</strong>, 16:00 Uhr im Briefkasten.<br />
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