Bài viết này giới thiệu khái niệm dưới vi phân tựa xấp xỉ cho hàm Lipschitz địa phương trên Rn, dựa trên các kết quả về đạo hàm suy rộng kiểu Clarke. Các tính chất lồi, đóng, và bị chặn của tập dưới vi phân tựa xấp xỉ được khảo sát. | TRƯỜNG ĐẠI HỌC SÀI GÒN SAIGON UNIVERSITY TẠP CHÍ KHOA HỌC SCIENTIFIC JOURNAL ĐẠI HỌC SÀI GÒN OF SAIGON UNIVERSITY Số 77 06 2021 No. 77 06 2021 Email tcdhsg@ Website http DƯỚI VI PHÂN TỰA XẤP XỈ CỦA HÀM LIPSCHITZ ĐỊA PHƯƠNG VÀ ỨNG DỤNG Approximately quasi subdifferentials for locally Lipschitz functions and applications Hứa Khắc Bảo Học viên cao học Trường Đại học Sài Gòn TÓM TẮT n Bài báo này giới thiệu khái niệm dưới vi phân tựa xấp xỉ cho hàm Lipschitz địa phương trên dựa trên các kết quả về đạo hàm suy rộng kiểu Clarke. Các tính chất lồi đóng và bị chặn của tập dưới vi phân tựa xấp xỉ được khảo sát. Các phép tính của dưới vi phân tựa xấp xỉ cho tổng hai hàm và cho tích của một hằng số với một hàm được thiết lập. Các điều kiện tối ưu cho một điểm là điểm tựa xấp xỉ cực tiểu của hàm Lipschitz địa phương được đề nghị. Một số ví dụ minh họa được giới thiệu. Từ khóa Tựa -nghiệm Tựa -cực tiểu Tựa -dưới vi phân ABSTRACT In this paper using the generalized directional derivative in the sense of Clarke we study approximately quasi subdifferentials for locally Lipschitz functions. The properties of convex closed and bounded of the set of approximately quasi subdifferentials are investigated. The approximately quasi subdifferential calculus with the sum rule and the scalar product rule are establishted. Optimality conditions for approximately quasi minimums of locally Lipschitz functions are proposed. Examples are given. Keywords -quasi solution -quasi mimimum -quasi subdifferential 1. Phần giới thiệu được chú ý hơn và điều này cũng được chú Nghiệm xấp xỉ của bài toán tối ưu là ý với nghiệm xấp xỉ. Trong bài báo này vấn đề đã được nghiên cứu từ khá lâu. Chủ chúng tôi quan tâm đến một loại nghiệm đề này trong những năm gần đây vẫn thu xấp xỉ có tính địa phương cho các bài toán hút sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu không lồi được giới thiệu bởi Loridan bởi trong các thuật toán tìm nghiệm theo 12 và gọi là tựa -nghiệm. dãy lặp thực chất cũng là tìm
