凸集:在向量空间中,一个集合 \(C\) 若满足:对任意 \(x,y \in C\) 和任意 \(t \in [0,1]\),线段上的点 \((1-t)x+ty\) 仍属于 \(C\),则称 \(C\) 为凸集。
(常见于几何、线性代数与凸优化;在更一般的语境里也可讨论“凸性”在度量空间/仿射空间中的版本。)
/ˈkɑːn.vɛks sɛt/
A ball in 2D is a convex set.
二维的圆盘是一个凸集。
In convex optimization, the feasible region is often required to be a convex set so that any weighted average of feasible points remains feasible.
在凸优化中,可行域常被要求是凸集,这样任意两个可行点的加权平均仍然可行。
convex 源自拉丁语 convexus,意为“向外弯曲的、拱起的”,来自 *con-*(一起、整体)+ 与“弯曲”相关的词根;set 来自古英语 set(集合、组)。数学上的 convex set 是将几何里的“凸”概念与集合论的“集合”结合形成的术语,强调“连线仍在集合内”的性质。