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可行領域をより正確に推定するために、研究者たちは各データクラスタの凸包を計算した。
証明では、彼女はその点を三角形の頂点の、係数がすべて非負で合計が1になる線形結合として表した。
研究は実行可能領域の非凸性を強調し、それが大域的最適解の発見を困難にすることを示した。
そのアルゴリズムは、実行可能領域の形状を推定するために、サンプル点の凸結合を計算します。
多くの機械学習アルゴリズムは、実行可能領域が複数の凸集合で構成されていると仮定している。
博物館の展示には初期の望遠鏡で使われていた古い凸レンズが並んでいました。
彫刻家はさらに彫る前に大理石の曲線の凸度を測った。
金属板は熱で凸状に反り、穏やかなドームを形成した。
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