Näennäiskupera funktio on funktio , joka toimii kuten kupera funktio paikallisen miniminsä löytämisessä , mutta ei välttämättä konveksi. Epämuodollisesti differentioituva funktio on näennäiskupera, jos se kasvaa mihin tahansa suuntaan, jossa sillä on positiivinen suuntaderivaata .
Reaaliarvoista funktiota ƒ , joka on määritelty (ei-tyhjässä) konveksissa avoimessa joukossa X äärellisulotteisessa euklidisessa avaruudessa , kutsutaan pseudokuperiksi , jos kaikilla x , y ∈ X siten, että meillä on [1] . Tässä on kaavan määrittelemä gradientti ƒ
Mikä tahansa kupera funktio on näennäiskupera, mutta päinvastoin ei pidä paikkaansa. Esimerkiksi funktio on näennäiskupera, mutta ei kupera. Mikä tahansa näennäiskupera funktio on näennäiskupera , mutta päinvastoin ei pidä paikkaansa, koska funktio on näennäiskupera , mutta ei pseudokuperi. Pseudokuveruus kiinnostaa ensisijaisesti, koska piste x * on näennäiskuveran funktion ƒ paikallinen minimi, jos ja vain jos se on funktion ƒ stationäärinen piste , mikä tapahtuu , kun funktion ƒ gradientti katoaa x * :
[1] .Pseudokuperuuden käsite voidaan yleistää ei-differentioituviin funktioihin seuraavasti [2] . Kun funktio on annettu , voimme määritellä sen ylemmän Dini-derivaatan muodossa
missä u on mikä tahansa yksikkövektori . Funktiota sanotaan pseudokuperaksi, jos se kasvaa mihin tahansa suuntaan, jossa ylempi Dini-derivaata on positiivinen. Tarkemmin sanottuna sitä voidaan kuvata alidifferentiaalin avulla seuraavasti:
Pseudokovera funktio on funktio, jonka negatiivinen on pseudokupera. Pseudolineaarinen funktio on funktio, joka on sekä pseudokupera että pseudokovera [3] . Esimerkiksi lineaarisen murto-osan ohjelmointiongelmissa on pseudolineaariset tavoitefunktiot ja lineaarisen epäyhtälön rajoitukset . Nämä ominaisuudet mahdollistavat murto-ohjelmointiongelmien ratkaisemisen simpleksimenetelmän muunnelmalla ( George B. Dantzig ) [4] [5] [6] .