Dejemos que f:[0,1]×[0,1]→R sea una función continua. Definir Mx:=max ¿Existe un conjunto de supuestos útiles bajo los cuales se pueda concluir que \inf\limits_{0\leq x\leq 1}M_x = \sup\limits_{0\leq y\leq 1} m_y ? Como el ejemplo f(x,y)=(x-y)^2 muestra, esto no es cierto en general. Por otra parte, creo (aunque no he comprobado los detalles cuidadosamente) que esto es cierto siempre que para cualquier x El máximo de f(x,y) se alcanza en un unique y y que para cualquier y el mínimo de f(x,y) se alcanza en un unique x . Agradecería cualquier referencia que trate esta cuestión en detalle.
Respuesta
¿Demasiados anuncios?Hay muchos resultados de este tipo y, en general, reciben el nombre de teoremas minimax. A menudo se hace algún tipo de suposición de convexidad / concavidad, como en Teorema del mínimo de Sion .
Tienes razón al afirmar que la unicidad de los optimizadores te da la igualdad cuando f es continua con dominio [0,1]\times [0,1] . Sin embargo, esto puede fallar si el dominio de f es diferente. Por ejemplo, dejemos que f sea la métrica de la longitud de arco en el círculo. Entonces M_x = \pi para todos x , m_y = 0 para todos y . Los óptimos se alcanzan de forma única en y = -x y x=y respectivamente, pero \pi = \inf_x M_x \neq \sup_y m_y = 0 .