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【24h】

Local minima, marginal functions, and separating hyperplanes in discrete optimization

机译:离散优化中的局部极小值,边际函数和分离超平面

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摘要

The goal of this Note is to prove results in optimization of two integer variables which correspond to fundamental results in convex analysis of real variables, viz. that a local minimum of a convex function is global; that the marginal function of a convex function is convex; and that two disjoint convex sets can be separated by a hyperplane.
机译:本注释的目的是证明两个整数变量的优化结果,这些结果对应于实变量凸分析的基本结果,即。凸函数的局部最小值是全局的;凸函数的边际函数是凸的;并且两个不相交的凸集可以被一个超平面分开。

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