Théorème bipolaire

En mathématiques, le théorème bipolaire est un théorème d'analyse convexe qui fournit les conditions nécessaires et suffisantes pour qu'un cône soit égal à son cône bipolaire. Le théorème bipolaire peut être vu comme un cas particulier du théorème de Fenchel-Moreau[1].

Énoncé du théorème

Pour tout ensemble non vide C X {\displaystyle C\subset X}  d'un espace vectoriel  X {\displaystyle X} , le cône bipolaire  C = ( C ) {\displaystyle C^{\circ \circ }=(C^{\circ })^{\circ }} est donné par

C = cl ( co { λ c : λ 0 , c C } ) {\displaystyle C^{\circ \circ }=\operatorname {cl} (\operatorname {co} \{\lambda c:\lambda \geq 0,c\in C\})}

co {\displaystyle \operatorname {co} } désigne l'enveloppe convexe[2],[3]

Cas particulier

C X {\displaystyle C\subset X} est un cône convexe non vide et fermé si et seulement si C + + = C = C {\displaystyle C^{++}=C^{\circ \circ }=C} , où   C + + = ( C + ) + {\displaystyle C^{++}=(C^{+})^{+}} , et  ( ) + {\displaystyle (\cdot )^{+}} désigne le cône dual positif[3],[4].

Plus généralement, si C {\displaystyle C} est un cône convexe non vide alors le cône bipolaire est donné par

C = cl C . {\displaystyle C^{\circ \circ }=\operatorname {cl} C.}

Lien avec le théorème de Fenchel-Moreau 

Si f ( x ) = δ ( x | C ) = { 0 si  x C + sinon {\displaystyle f(x)=\delta (x|C)={\begin{cases}0&{\text{si }}x\in C\\+\infty &{\text{sinon}}\end{cases}}} est la fonction indicatrice d'un cône C {\displaystyle C} . Alors la fonction convexe conjuguée  f ( x ) = δ ( x | C o ) = δ ( x | C ) = sup x C x , x {\displaystyle f^{*}(x^{*})=\delta (x^{*}|C^{o})=\delta ^{*}(x^{*}|C)=\sup _{x\in C}\langle x^{*},x\rangle } est la fonction d'appui de C {\displaystyle C} , et f ( x ) = δ ( x | C o o ) {\displaystyle f^{**}(x)=\delta (x|C^{oo})} . Donc C = C o o {\displaystyle C=C^{oo}} si et seulement si f = f {\displaystyle f=f^{**}} [2],[4].

Le théorème de Fenchel-Moreau peut être vu comme une généralisation du théorème bipolaire.

Références

  1. (en) Jonathan Borwein et Adrian Lewis, Convex Analysis and Nonlinear Optimization : Theory and Examples, New York, Springer, , 2e éd., 310 p. (ISBN 978-0-387-29570-1, lire en ligne), p. 76-77.
  2. a et b Borwein et Lewis 2006, p. 54
  3. a et b (en) Stephen P. Boyd et Lieven Vandenberghe, Convex Optimization, Cambridge University Press, , 716 p. (ISBN 978-0-521-83378-3, lire en ligne), p. 51-53.
  4. a et b (en) R. Tyrrell Rockafellar, Convex Analysis, Princeton, NJ, Princeton University Press, (1re éd. 1970), 451 p. (ISBN 978-0-691-01586-6, lire en ligne), p. 121-125.
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