因此,我们必须要求P (0)>0,给出0<bα≤ bα= bα(aα) = 2.aα- aμψ.然后P (ε) ≥ 0用于ε ∈ (0, ε] 哪里ε是的正零P 提交人:ε= ε(aα, βα) =d(aα- aμ)ψ(aα- aμ) - bαψ.不难检查ε < ε它保持不变Aε= 1.- εdbα>1.- bαψaα- aμ≥ 0.请注意bα= bα它保持不变ε= 0,这是不可行的。因此用于aα> aμ, bα∈ (0, bα(aα)) 对于ε ≤ ε= ε(aα, bα) 或同等λ ≥ λ= 1/ε它适用于(A.11),因此Hε(z) ≥ 0在(4.7)中给出的条件下。这就完成了证明。A、 3引理5.1的证明为了方便读者,我们回顾引理5.1的陈述:对于函数αJ,λ(5.3)中给出了存在常数aα, bα> 0独立于λ 对于全对称和正半定义q ∈ Rd×dtr公司αJ,λ(q)≤ aα-√λ bαtr公司(q), 对于λ > 0、上述估计适用于aα= tr(∑)μ) + (d tr(∑)J)r)-1和bα= 2(d tr(∑)J)√r)-1和每r > 0.证明。使用定义αJ,λ在(5.3)和tr(·)的线性中,我们发现trαJ,λ(q)= tr公司Σμ- tr公司κq + qκ- tr公司q(Σ-1.R+ λΣ-1.J)q. (A.12)对于r.h.s.(A.2)中的第二项,意味着tr(κq + qκ) = tr公司((κ + κ)q) ≥ β tr公司(q) 哪里β :=ρ闵(κ + κ) > 0是的最小特征值κ + κ. 该矩阵是对称的正定义,自κ 为正定义。使用(A.3)和(A.4),我们推导出(q(Σ-1.R+ λΣ-1.J)q) ≥ λ tr公司(qΣ-1.Jq) = λ tr公司(qΣ-1.J)≥ λtr公司(q)tr(∑)J))≥ λdtr公司(q)tr(∑)J))= λψ tr公司(q)哪里ψ := (d tr(∑)J))-1> 0. 将上述估计值代入(A.12),我们得到αJ,λ(q)≤ f (tr(q)) 具有f(x) := aμ- βx - λψx, x ≥ 0,(A.13)我们设置的位置aμ= tr(∑)μ). 二次函数f 是严格凹的,因此对于任何x≥ 0它保持不变f(x) ≤ f(x) + f′(x)(x - x). 选择x= 1/√λr 对一些人来说r > 0它如下所示f(x) ≤ aμ+ψr-√λ2.ψ√rx = aα-√λbαx我们使用的定义aα, bα在(5.5)中。将此估算值代入(A.13)可证明该索赔。