« Fonctionnelle de Minkowski » : différence entre les versions
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En [[analyse convexe]] et en [[Analyse fonctionnelle (mathématiques)|analyse fonctionnelle]], une '''fonction de [[Hermann Minkowski|Minkowski]]''' est une [[Fonction (mathématiques)|fonction]] définie sur un [[espace vectoriel]], à valeurs dans <math>\R\cup\{+\infty\}</math>, dont les [[Ensemble de sous-niveau|ensembles de sous-niveau]] sont obtenus par [[homothétie]] d'un ensemble donné.
De manière plus précise, si <math>\mathbb{E}</math> est l'espace vectoriel, la fonction de Minkowski de l'ensemble <math>P\subset\mathbb{E}</math> est la fonction <math>\mu_P:\mathbb{E}\to\R\cup\{+\infty\}</math>, définie en <math>x\in\mathbb{E}</math> par
<center><math>
\mu_P(x):=\inf\{t>0:x\in t\,P\}.
</math></center>
La fonction de Minkowski d'un ensemble convexe contenant zéro est une [[Jauge (analyse convexe)|jauge]], c'est-à-dire une fonction [[Fonction convexe|convexe]], positive, [[Fonction homogène|positivement homogène de degré un]] et nulle en l'origine.
Cette notion et sa cousine, la [[Jauge (analyse convexe)|jauge]], interviennent en [[Analyse fonctionnelle (mathématiques)|analyse fonctionnelle]] (démonstration de la forme analytique du [[théorème de Hahn-Banach]]), en [[Optimisation (mathématiques)|optimisation]] (problème de [[recouvrement par jauge]]), ''etc''.
== Définition ==
Soient <math>\mathbb{E}</math> un [[espace vectoriel]] sur <math>\R</math>, que l'on supposera [[espace vectoriel topologique|topologique]] chaque fois que nécessaire, et <math>P</math> une partie de <math>\mathbb{E}</math>. On appelle '''fonction de [[Hermann Minkowski|Minkowski]]''' de <math>P</math>, la fonction <math>\mu_P</math> de <math>\mathbb{E}</math> dans <math>\R\cup\{+\infty\}</math> définie en <math>x\in\mathbb{E}</math> par
<center><math>
</math></center>
Dans cette définition, <math>t\,P</math> est l'ensemble des éléments de la forme <math>t\,x</math> avec <math>x\in P</math>. Par cette définition, <math>\mu_P(x)= +\infty </math> s'il n'existe pas de <math>t>0</math> tel que <math>x\in t\,P</math>. Dès lors
<center><math>
\mu_P(0)=
\left\{\begin{array}{ll}
0 & \mbox{si}~ 0\in P \\
+\infty & \mbox{sinon.}
\end{array}\right.
</math></center>
{{Théorème|Propriétés immédiates|Soit <math>P</math> une partie de <math>\mathbb{E}</math>.
# <math>P\subset\{x:\mu_P(x)\leqslant1\}</math>, avec égalité si <math>P</math> est fermé.
▲:<math>p(x)=
# <math>\mu_P</math> est positive.
▲\inf\, \{\lambda >0 \,\mid\, x \in \lambda C \} </math>,
# <math>\mu_P</math> est [[Fonction homogène|positivement homogène de degré un]] : si <math>\alpha>0</math> et <math>x\in\mathbb{E}</math>, on a<br><br><center><math>\mu_P(\alpha x)= \alpha\mu_P(x) = \mu_{\frac{1}{\alpha}P}(x).</math></center>|style=background-color:#ffeedd;border-color:#ff8822;}}
Si <math>P</math> n'est pas convexe ou ne contient pas zéro, on n'a pas nécessairement <math>\{x:\mu_P(x)<1\}\subset P</math>. Voici un contre-exemple : si <math>\mathbb{E}=\R</math>, <math>P=\{1\}</math> et <math>x=1/2</math>, alors <math>\mu_P(x)=1/2</math> mais <math>x\notin P</math>.
On déduit de la propriété 3 ci-dessus que pour <math>\alpha>0</math>, on a
<center><math>
\{x:\mu_P(x)\leqslant\alpha\} = \alpha\,\{x:\mu_P(x)\leqslant1\},
</math></center>
ce qui justifie la définition imprécise donnée dans l'introduction : les [[ensemble de sous-niveau|ensembles de sous-niveaux]] de <math>\mu_P</math> sont d'[[Homothétie|homothétiques]].
== Cas d'un ensemble convexe ==
Dans cette section on considère la fonction de Minkowski associée à un ensemble convexe <math>C</math> de <math>\mathbb{E}</math>, contenant l'origine. Alors <math>\mu_C</math> est une [[Jauge (analyse convexe)|jauge]] et partage beaucoup de propriétés avec celles d'une norme.
== Propriétés de la jauge ==▼
Dans le résultat ci-dessous, l'on note <math>C^\infty</math> le [[cône asymptotique]] d'un convexe fermé non vide <math>C</math>.
{{Théorème|Propriétés de base|Soient <math>C</math>, <math>C_1</math> et <math>C_2</math> des convexes de <math>\mathbb{E}</math> contenant zéro.
=== Jauges ne prenant pas la valeur {{math|+∞}} ===▼
# <math>\mu_C</math> est une [[Jauge (analyse convexe)|jauge]] (elle est donc [[Fonction convexe|convexe]], positive, [[Fonction homogène|positivement homogène de degré un]], [[application sous-linéaire|sous-linéaire]] et nulle en l'origine).
# Pour tout <math>t>\mu_C(x)</math>, on a <math>x\in t\,C</math>.
# <math>\{x:\mu_C(x)<1\}\subset C,</math> avec égalité si <math>C</math> est ouvert.
# Si <math>C_1\subset C_2</math>, alors <math>\mu_{C_2}\leqslant \mu_{C_1}</math>.
# Si <math>C</math> est fermé, alors <math>\mu_{C}</math> est [[Fonction fermée|fermée]] et
<center><math>
\begin{array}{c}
\{x\in\mathbb{E}:\mu_C(x)=0\}=C^\infty,
\\
\forall\,\alpha>0:\quad
\{x\in\mathbb{E}:\mu_C(x)\leqslant\alpha\}=\alpha C,
\\
\mu_C(x)>0
\qquad\Longrightarrow\qquad
x\in \mu_C(x)\,C.
\end{array}
</math></center>|style=background-color:#ffeedd;border-color:#ff8822;}}
{{Théorème|
Il est également immédiat de vérifier que cette condition est en particulier réalisée si 0 est [[intérieur (topologie)|intérieur]] à {{formule|''C''}} ; la réciproque est vraie en dimension finie et facile à vérifier — on peut le faire assez élégamment en remarquant qu'en tant que fonction convexe à valeurs finies et définie partout,
Lorsque 0 est [[intérieur (topologie)|intérieur]] à {{formule|''C''}}, on peut se faire une image mentale simple de la
On peut enfin remarquer que (pour un espace vectoriel réel), si {{formule|''C''}} est symétrique par rapport à 0 avec une
===
Il est clair au vu de la définition que la
Il est dès lors immédiat que (dans un [[espace vectoriel normé]]) la
La réciproque est vraie pour un convexe fermé en dimension finie, et se démontrerait en exploitant la [[espace compact|compacité]] de la sphère de rayon 1 :
{{Théorème|
== Exemples d'utilisation ==
* Dans la théorie des [[espace vectoriel topologique|espaces vectoriels topologiques]], c'est par l'introduction d'une collection appropriée de
* En géométrie des [[ensemble convexe|convexes]], la
== Annexes ==
{{Ouvrage|langue=en|auteur1=Jean-Baptiste Hiriart-Urruty|auteur2=Claude Lemaréchal|titre=Fundamentals of convex analysis|lieu=Berlin New York|éditeur=Springer|collection=Grundlehren Text|année=2001|isbn=3-540-42205-6|passage=128-130}}▼
=== Article connexe ===
* [[Jauge (analyse convexe)]]
=== Bibliographie ===
▲* {{Ouvrage|langue=en|auteur1=Jean-Baptiste Hiriart-Urruty|auteur2=Claude Lemaréchal|titre=Fundamentals of convex analysis|lieu=Berlin New York|éditeur=Springer|collection=Grundlehren Text|année=2001|isbn=3-540-42205-6|passage=128-130}}
* {{en}} R.T. Rockafellar (1970). ''Convex Analysis''. Princeton Mathematics Ser. 28. Princeton University Press, Princeton, New Jersey.
{{Palette|Convexité}}
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{{Portail mathématiques}}
[[Catégorie:Géométrie convexe]]▼
[[Catégorie:Analyse convexe]]
[[Catégorie:Fonction arithmétique|Minkowski]]
[[Catégorie:Fonction remarquable|Minkowski]]
▲[[Catégorie:Géométrie convexe]]
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