$f(a_\epsilon) < m + \epsilon$什么意思
时间: 2024-04-22 16:27:36 浏览: 10
在证明中,$m=\inf_{a\in A} f(a)$ 表示 $A$ 的下确界,即 $m$ 是 $A$ 中最小的元素。$f(a_\epsilon)$ 表示函数 $f$ 在 $A$ 中找到的一个元素 $a_\epsilon$ 的函数值。因为 $m$ 是 $A$ 的下确界,所以对于任意正数 $\epsilon$,存在一个元素 $a_\epsilon$,满足 $f(a_\epsilon) < m + \epsilon$。这是因为如果 $f(a_\epsilon) \geq m + \epsilon$ 对于所有的 $a_\epsilon$ 都成立,则 $m + \epsilon$ 就是 $f$ 在 $A$ 中的一个更小的下界,这与 $m$ 是下确界的定义相矛盾。因此,我们可以找到一个 $a_\epsilon$,使得 $f(a_\epsilon) < m + \epsilon$。
相关问题
设f∈C[a,b],证明 f[a,b]=[m,M]
首先,我们需要证明 $f[a,b]\subseteq[m,M]$ 和 $[m,M]\subseteq f[a,b]$ 。
证明 $f[a,b]\subseteq[m,M]$ :
由于 $f$ 在 $[a,b]$ 上连续,所以 $f$ 在 $[a,b]$ 上一定存在最小值 $m$ 和最大值 $M$。因此,对于 $f$ 在 $[a,b]$ 上的任意一个值 $y$,都有 $m\leq f(x) \leq M$,其中 $x\in[a,b]$。因此,$f[a,b]\subseteq[m,M]$。
证明 $[m,M]\subseteq f[a,b]$ :
我们需要证明,对于 $[m,M]$ 中的任意一个数 $y$,都存在 $[a,b]$ 中的一个点 $x$,使得 $f(x)=y$。
由于 $f$ 在 $[a,b]$ 上连续,所以对于任意一个 $\epsilon>0$,存在 $\delta>0$,使得当 $|x-x_0|<\delta$ 时,有 $|f(x)-f(x_0)|<\epsilon$。由于 $m$ 和 $M$ 都是 $f$ 在 $[a,b]$ 上的极值,因此对于任意的 $\epsilon>0$,都存在 $x_1,x_2\in[a,b]$,使得 $f(x_1)<m+\epsilon$,$f(x_2)>M-\epsilon$。因此,对于任意的 $y\in[m,M]$,都存在一个 $\epsilon>0$,使得 $y\in(f(x_1),f(x_2))$。由于 $f$ 在 $[x_1,x_2]$ 上连续,因此根据介值定理,存在 $x\in[x_1,x_2]$,使得 $f(x)=y$。因此,$[m,M]\subseteq f[a,b]$。
综上所述,$f[a,b]=[m,M]$。
#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #include <time.h> #define NP 10000 // 种群规模 #define F 0.7 // 缩放因子 #define CR 0.5 // 交叉概率 #define MAX_GENERATION 1000 // 最大迭代次数 #define EPSILON 1e-6 // 收敛精度 double randDouble(double a, double b) { return a + (b - a) * rand() / (RAND_MAX + 1.0); } double z(double x, double y) { return -20 * exp(-0.2 * sqrt(0.5 * (x * x + y * y))) - exp(0.5 * (cos(2 * M_PI * x) + cos(2 * M_PI * y))) + exp(1); } //初始化种群 void init(double (*pop)[2]) { for (int i = 0; i < NP; ++i) { pop[i][0] = randDouble(-5, 5); pop[i][1] = randDouble(-5, 5); } } //变异 void mutate(double (*pop)[2], int r, double (*trial)[2]) { int a, b, c; do { a = rand() % NP; } while (a == r); do { b = rand() % NP; } while (b == r || b == a); do { c = rand() % NP; } while (c == r || c == a || c == b); for (int j = 0; j < 2; ++j) { trial[r][j] = pop[a][j] + F * (pop[b][j] - pop[c][j]); } } //交叉 void crossover(double (*pop)[2], int r, double (*trial)[2]) { int j_rand = rand() % 2; for (int j = 0; j < 2; ++j) { if (randDouble(0, 1) < CR || j == j_rand) { trial[r][j] = pop[r][j]; } } } //选择 void select(double (*pop)[2], double (*trial)[2]) { for (int i = 0; i < NP; ++i) { double f = z(trial[i][0], trial[i][1]); double f_old = z(pop[i][0], pop[i][1]); if (f < f_old) { pop[i][0] = trial[i][0]; pop[i][1] = trial[i][1]; } } } int main() { srand(time(NULL)); //二维 double pop[NP][2]; double trial[NP][2]; init(pop); for (int gen = 0; gen < MAX_GENERATION; ++gen) { for (int i = 0; i < NP; ++i) { mutate(pop, i, trial); crossover(pop, i, trial); } select(pop, trial); double f_best = z(pop[0][0], pop[0][1]); for (int i = 1; i < NP; ++i) { double f = z(pop[i][0], pop[i][1]); if (f < f_best) { f_best = f; } } printf("generation: %d, best: %.6f\n", gen, f_best); } }详细解释这段代码
这段代码实现了查分进化算法来求解函数z(i,j)的最小值。下面逐行进行解释:
```c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#include <time.h>
#define NP 10000 // 种群规模
#define F 0.7 // 缩放因子
#define CR 0.5 // 交叉概率
#define MAX_GENERATION 1000 // 最大迭代次数
#define EPSILON 1e-6 // 收敛精度
```
定义了常量NP表示种群规模,F表示缩放因子,CR表示交叉概率,MAX_GENERATION表示最大迭代次数,EPSILON表示收敛精度。
```c
double randDouble(double a, double b) {
return a + (b - a) * rand() / (RAND_MAX + 1.0);
}
```
定义了一个函数randDouble,用于生成[a,b]范围内的随机实数。
```c
double z(double x, double y) {
return -20 * exp(-0.2 * sqrt(0.5 * (x * x + y * y))) - exp(0.5 * (cos(2 * M_PI * x) + cos(2 * M_PI * y))) + exp(1);
}
```
定义了目标函数z(i,j),这里使用了数学库中的exp函数和cos函数。
```c
void init(double (*pop)[2]) {
for (int i = 0; i < NP; ++i) {
pop[i][0] = randDouble(-5, 5);
pop[i][1] = randDouble(-5, 5);
}
}
```
定义了一个初始化函数init,用于随机生成种群中每个个体的x和y取值。
```c
void mutate(double (*pop)[2], int r, double (*trial)[2]) {
int a, b, c;
do {
a = rand() % NP;
} while (a == r);
do {
b = rand() % NP;
} while (b == r || b == a);
do {
c = rand() % NP;
} while (c == r || c == a || c == b);
for (int j = 0; j < 2; ++j) {
trial[r][j] = pop[a][j] + F * (pop[b][j] - pop[c][j]);
}
}
```
定义了一个变异函数mutate,用于对个体进行变异操作。在变异操作中,随机选择三个不同的个体a、b、c,然后通过公式trial[r][j] = pop[a][j] + F * (pop[b][j] - pop[c][j]) 计算出个体r的新取值trial[r][j]。
```c
void crossover(double (*pop)[2], int r, double (*trial)[2]) {
int j_rand = rand() % 2;
for (int j = 0; j < 2; ++j) {
if (randDouble(0, 1) < CR || j == j_rand) {
trial[r][j] = pop[r][j];
}
}
}
```
定义了一个交叉函数crossover,用于对个体进行交叉操作。在交叉操作中,随机选择一个维度j_rand,然后对于每个维度j,以交叉概率CR的概率将个体的该维度值替换为新个体的该维度值。
```c
void select(double (*pop)[2], double (*trial)[2]) {
for (int i = 0; i < NP; ++i) {
double f = z(trial[i][0], trial[i][1]);
double f_old = z(pop[i][0], pop[i][1]);
if (f < f_old) {
pop[i][0] = trial[i][0];
pop[i][1] = trial[i][1];
}
}
}
```
定义了一个选择函数select,用于根据变异和交叉后的结果,更新种群中每个个体的x和y取值。具体地,对于每个个体i,如果变异后的新个体的适应度值f小于原个体的适应度值f_old,则将该新个体的x和y取值替换原个体的x和y取值。
```c
int main() {
srand(time(NULL));
double pop[NP][2];
double trial[NP][2];
init(pop);
for (int gen = 0; gen < MAX_GENERATION; ++gen) {
for (int i = 0; i < NP; ++i) {
mutate(pop, i, trial);
crossover(pop, i, trial);
}
select(pop, trial);
double f_best = z(pop[0][0], pop[0][1]);
for (int i = 1; i < NP; ++i) {
double f = z(pop[i][0], pop[i][1]);
if (f < f_best) {
f_best = f;
}
}
printf("generation: %d, best: %.6f\n", gen, f_best);
}
}
```
在main函数中,首先使用srand函数初始化随机种子。然后定义了两个二维数组pop和trial,分别表示种群和变异后的种群。接着调用init函数初始化种群。
在进入迭代循环之后,对于每个个体i,先通过mutate函数进行变异操作,然后通过crossover函数进行交叉操作。接着调用select函数选择优秀个体。
在每次迭代之后,通过遍历种群中每个个体,计算出当前最优个体的适应度值f_best,并输出当前迭代次数gen和当前最优适应度值f_best。当达到最大迭代次数MAX_GENERATION时,停止迭代,并输出最终结果。
总之,这段代码实现了查分进化算法来求解函数z(i,j)的最小值。经过不断迭代,可以找到函数z(i,j)的最小值。