函数的凹凸性

函数的凹凸性

中文名 函数的凹凸性
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基本简介

函数的凹凸性函数的凹凸性(3)设函数f(x)在区间I上定义,若对I中的任意两点x1和x2,和任意λ∈(0,1),都有

f(λx1+(1-λ)x2)≤λf(x1)+(1-λ)f(x2),

则称f为I上的凹函数.

若不等号严格成立,即“<”号成立,则称f(x)在I上是严格凹函数。

如果"≤“换成“≥”就是凸函数。类似也有严格凸函数。

设f(x)在区间D上连续,如果对D上任意两点a、b恒有

f((a+b)/2)<(f(a)+f(b))/2

那么称f(x)在D上的图形是(向上)凹的(或凹弧);如果恒有

f((a+b)/2)>(f(a)+f(b))/2

那么称f(x)在D上的图形是(向上)凸的(或凸弧)

几何定义

函数的凹凸性函数的凹凸性(3)这个定义从几何上看就是:

在函数f(x)的图象上取任意两点,如果函数图象在这两点之间的部分总在连接这两点的线段的下方,那么这个函数就是凹函数。同理可知,如果函数图像在这两点之间的部分总在连接这两点线段的上方,那么这个函数就是凸函数。

直观上看,凸函数就是图象向上突出来的。比如y=-x²,y=㏑x凹函数就是图像向下凹进去的,比如常见的y=x²。

如果函数f(x)在区间I上二阶可导,则f(x)在区间I上是凸函数的充要条件是f′′(x)≤0;f(x)在区间I上是凹函数的充要条件是f′′(x)≥0;

不同说法

不过补充一下,中国数学界关于函数凹凸性定义和国外很多定义是反的。国内教材中的凹凸,是指的函数图像形状,而不是指函数的性质。在国外,图像的凹凸与直观感受一致,却与函数的凹凸性相反。

另外,国内各不同学科教材、辅导书的关于凹凸的说法也是相反的。一般来说,可按如下方法准确说明:

1、f(λx1+(1-λ)x2)≤λf(x1)+(1-λ)f(x2) , 即V型,为“凸向原点”,或“下凸”(也可说上凹),(有的简称凸有的简称凹)

2、f(λx1+(1-λ)x2)≥λf(x1)+(1-λ)f(x2) , 即A型,为“凹向原点”,或“上凸”(下凹),(同样有的简称凹有的简称凸)

凸/凹向原点这种说法一目了然。上下凸的说法也没有歧义

在二维环境下,就是通常所说的平面直角坐标系中,可以通过画图直观地看出一条二维曲线是凸还是凹,当然它也对应一个解析表示形式,就是那个不等式。但是,在多维情况下,图形是画不出来的,这就没法从直观上理解“凹”和“凸“的含义了,只能通过表达式,当然n维的表达式比二维的肯定要复杂,但是,不管是从图形上直观理解还是从表达式上理解,都是描述的同一个客观事实。而且,按照函数图形来定义的凹凸和按照函数来定义的凹凸正好相反。

不等式

琴生(Jensen)不等式(也称为詹森不等式):(注意前提、等号成立条件)设f(x)为凸函数,则f[(x1+x2+……+xn)/n]≤[f(x1)+f(x2)+……+f(xn)]/n(下凸);设f(x)为凹函数,f[(x1+x2+……+xn)/n]≥[f(x1)+f(x2)+……+f(xn)]/n(上凸),称为琴生不等式。

加权形式为:f[(a1*x1+a2*x2+……+an*xn)]≤a1f(x1)+a2f(x2)+……+anf(xn)(下凸);f[(a1*x1+a2*x2+……+an*xn)]≥a1f(x1)+a2f(x2)+……+anf(xn)(上凸),其中ai≥0(i=1,2,……,n),且a1+a2+……

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