International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권1호
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pp.85-94
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2024
In this paper, we present the very first time the generalized notion of (α, β, γ, δ) - convex (concave) function in mixed kind, which is the generalization of (α, β) - convex (concave) functions in 1st and 2nd kind, (s, r) - convex (concave) functions in mixed kind, s - convex (concave) functions in 1st and 2nd kind, p - convex (concave) functions, quasi convex(concave) functions and the class of convex (concave) functions. We would like to state the well-known Ostrowski inequality via SVN-Riemann Integrals for (α, β, γ, δ) - convex (concave) function in mixed kind. Moreover we establish some SVN-Ostrowski type inequalities for the class of functions whose derivatives in absolute values at certain powers are (α, β, γ, δ)-convex (concave) functions in mixed kind by using different techniques including Hölder's inequality and power mean inequality. Also, various established results would be captured as special cases with respect to convexity of function.
In this paper, we introduce the concepts of the convexity hull and co-convex sets on preconvexity spaces. We study some properties for the co-convexity hull and characterize c-convex functions and c-concave functions by using the co-convexity hull and the convexity hull.
The notions of spherically concave functions defined on a subregion of the Riemann sphere P are introduced in different ways in Kim & Minda [The hyperbolic metric and spherically convex regions. J. Math. Kyoto Univ. 41 (2001), 297-314] and Kim & Sugawa [Charaterizations of hyperbolically convex regions. J. Math. Anal. Appl. 309 (2005), 37-51]. We show continuity of the concave function defined in the latter and show that the two notions of the concavity are equivalent for a function of class $C^2$. Moreover, we find more characterizations for spherically concave functions.
셀룰라 시스템에서 D2D 유틸리티 최적화 문제를 연구하도록 한다. 구체적으로, Non-Convex 최적화 문제의 복잡도를 완화하도록 해주는 오목함수 결정규칙을 제안하고자 한다. 일반적으로, 유틸리티 함수는 신호와 간섭의 함수이며, 해법이 복잡한 Non-Convex 형태를 가진다. 본 논문에서는 간단한 해법을 찾고자 유틸리티 함수를 간섭관점에서 분석한다. 먼저 D2D 수신단에서의 간섭 레벨을 의미하는 '상대간섭'과 간섭을 주요간섭으로 간략화하는 '간섭주요화'를 수식적으로 정의한다. 정의한 간섭주요화를 바탕으로 간단한 해법의 기반이 되는 오목함수 결정규칙과 최적화 해법이 간단한 Convex Optimization 해법을 제안하도록 한다. 실험결과를 통하여 유틸리티 함수는 D2D 적용시나리오에 해당하는 수치인 상대간섭 0.1 이하에서는 오목함수임을 확인하였다. 또한, 제안하는 Convex Optimization 해법은 상대간섭 수치 0.1 이하에서 적용이 가능함을 확인하였다.
In this paper, we introduce the concepts of strongly c-convex( strongly c-concave) function, almost c-convex function on preconvex spaces. We investigate the relationships between such concepts and several types of preconvex sets.
In this paper, we introduce the concepts of pre convexity neighborhoods, c-concave functions. We study some properties for c-convex functions, and characterize c-convex functions and c-concave functions by using the preconvexity neighborhoods.
We study a singular function which we call a generalized cylinder convex(concave) function induced from different generalized dyadic expansion systems on the unit interval. We show that the generalized cylinder convex(concave)function is a singular function and the length of its graph is 2. Using a local dimension set in the unit interval, we give some characterization of the distribution set using its derivative, which leads to that this singular function is nowhere differentiable in the sense of topological magnitude.
In this paper, we characterize a vector-valued convex set function by its epigraph. The concepts of a vector-valued set function and a vector-valued concave set function we given respectively. The definitions of the conjugate functions for a vector-valued convex set function and a vector-valued concave set function are introduced. Then a Fenchel duality theorem in multiobjective programming problem with set functions is derived.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제22권2호
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pp.147-157
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2015
We consider a sparse high-dimensional linear regression model. Penalized methods using LASSO or non-convex penalties have been widely used for variable selection and estimation in high-dimensional regression models. In penalized regression, the selection and prediction performances depend on which penalty function is used. For example, it is known that LASSO has a good prediction performance but tends to select more variables than necessary. In this paper, we propose an additive sparse penalty for variable selection using a combination of LASSO and minimax concave penalties (MCP). The proposed penalty is designed for good properties of both LASSO and MCP.We develop an efficient algorithm to compute the proposed estimator by combining a concave convex procedure and coordinate descent algorithm. Numerical studies show that the proposed method has better selection and prediction performances compared to other penalized methods.
The aim of this paper is to develop the B & B type algorithms for globally minimizing concave function under 0-1 knapsack constraint. The linear convex envelope underestimating the concave object function is introduced for the bounding operations which locate the vertices of the solution set. And the simplex containing the solution set is sequentially partitioned into the subsimplices over which the convex envelopes are calculated in the candidate problems. The adoption of cutting plane method enhances the efficiency of the algorithm. These mean valid inequalities with respect to the integer solution which eliminate the nonintegral points before the bounding operation. The implementations are effectively concretized in connection with the branching stategys.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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