最終更新日:2025/12/03

In many optimization problems, computing the concave envelope of a nonconcave function defined on a set S⊆ℝⁿ can provide tight upper bounds on the objective.

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In many optimization problems, computing the concave envelope of a nonconcave function defined on a set S⊆ℝⁿ can provide tight upper bounds on the objective.

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元となった例文

多くの最適化問題では、S⊆ℝⁿ上に定義された非凹関数に対して、集合S上でその関数を上回る最小の凹関数(最小凹優越関数)を求めることで、目的関数の厳密な上界を得られることがある。

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