6.2 最小范数问题

最小范数问题具有如下形式：

$minimize \, \, \begin{Vmatrix}x \end{Vmatrix}\\ subject \, \, to \, \, Ax=b$

其中 $A \in R^{m\times n},b\in R^{m},x \in R^n$ ， $\begin{Vmatrix} \cdot \end{Vmatrix}$ 为 $R^n$ 上一种范数，A的行向量相互独立， $m \leq n$ ，m=n时唯一可行解是 $x=A^{-1}b$ ，无意义，所以只有当 $m<n$ 时，方程Ax=b不定时，最小范数问题才有意义。

即 $x^*=argmin_{Ax=b}\begin{Vmatrix} x \end{Vmatrix}$

解释：

（1）几何解释：可行集是 $\left \{x|Ax=b \right \}$ 是仿射集合，目标函数是在 $\begin{Vmatrix} \cdot \end{Vmatrix}$ 下x和0的距离。即在仿射集合中找到距离0最近的点。

（2）估计解释：假设x为待估计的变量，有m<n个很好地线性测量值，由Ax=b给出，但是测量值少于待估计的参数，所以会有很多的满足测量值得估计向量，在这些估计向量中找到一个在范数下最小的。

（3）设计解释：x是要设计的变量。b是期望得到的结果，设计中有m个是要求，是一定要达到的，而x的维度是n，所以欧n-m个自由度，允许自由发挥的，所以最小范数问题即在满足m个要求的前提下，可以自由发挥，在这些基础上找到一个最好的设计，即用最小的可能值满足Ax=b。

线性方程组的最小二乘解

$minimize \,\, \begin{Vmatrix}x \end{Vmatrix}_2^2 \\ subject \, \, to \, \, Ax=b$

其对偶函数：

$L(x,v)=\begin{Vmatrix} x \end{Vmatrix}_2^2+v^T(Ax-b)=x^Tx+v^T(Ax-b)$

原问题的KKT条件：

$Ax^*=b\\ \bigtriangledown _xL(x,v)=2x^*+A^Tv^*=0$

由方程二解得 $x^*=-(1/2)A^Tv^*$ ，带入方程一 $-(1/2)AA^Tv^*=b$ ，得到 $v^*=-2(AA^T)^{-1}b,x^*=A^T(AA^T)^{-1}b$

最小罚问题

$minimize \, \, \phi (r_1)+\phi (r_2)+\cdots +\phi(r_m)\\ subject \, \, to \,\, Ax=b$

$\phi:R\rightarrow R$ 称为残差罚函数， $\phi$ 是凸函数且非负的。

来源：https://blog.csdn.net/wangchy29/article/details/87182778

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