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.
Le but de cette Note est de démontrer des résultats dans l'optimisation de deux variables entières qui correspondent aux résultats fondamentaux de l'analyse convexe des variables réelles, à savoir qu'un minimum local d'une fonction convexe est global ; que la fonction marginale d'une fonction convexe est convexe ; et que deux ensembles convexes disjoints peuvent être séparés par un hyperplan.
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Christer O. Kiselman 1
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Christer O. Kiselman. Minima locaux, fonctions marginales et hyperplans séparants dans l'optimisation discrète. Comptes Rendus. Mathématique, Volume 346 (2008) no. 1-2, pp. 49-52. doi : 10.1016/j.crma.2007.10.047. https://comptes-rendus.academie-sciences.fr/mathematique/articles/10.1016/j.crma.2007.10.047/
[1] Theory of capacities, Ann. Inst. Fourier (Grenoble), Volume 5 (1953/1954), pp. 131-295 (1995)
[2] Submodular functions and convexity (A. Bachem; M. Grötschel; B. Korte, eds.), Mathematical Programming—The State of the Art, Springer-Verlag, Berlin, 1983, pp. 235-257
[3] Discrete Convex Analysis, Society for Industrial and Applied Mathematics, Philadelphia, 2003
Cited by Sources:
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