Negative of a convex function
数学 において 、 凹関数 とは、定義域内の任意の凸要素の組み合わせにおける関数値が、それらの定義域要素の凸要素の組み合わせ以上となる関数のことである。同様に、凹関数とは、その 下点グラフが凸となる任意の関数のことである。凹関数のクラスは、ある意味で 凸関数 のクラスの反対である。凹関数は、 下向き凹 、 下向き凹 、 上向き凸 、 凸キャップ 、 上向き凸 とも 同義で ある 。
意味
区間 (またはより一般的には ベクトル空間 の 凸集合 )上の 実数値 関数が 凹関数で あるとは、 区間内の任意の および に対して、かつ任意の に対して 、 次の ようになることを言う [1]。
f
{\displaystyle f}
x
{\displaystyle x}
y
{\displaystyle y}
α
∈
[
0
,
1
]
{\displaystyle \alpha \in [0,1]}
f
(
(
1
−
α
)
x
+
α
y
)
≥
(
1
−
α
)
f
(
x
)
+
α
f
(
y
)
{\displaystyle f((1-\alpha )x+\alpha y)\geq (1-\alpha )f(x)+\alpha f(y)}
関数が 厳密に凹 であるとき、
f
(
(
1
−
α
)
x
+
α
y
)
>
(
1
−
α
)
f
(
x
)
+
α
f
(
y
)
{\displaystyle f((1-\alpha )x+\alpha y)>(1-\alpha )f(x)+\alpha f(y)}
任意の およびについて 。
α
∈
(
0
,
1
)
{\displaystyle \alpha \in (0,1)}
x
≠
y
{\displaystyle x\neq y}
関数 の場合 、この 2 番目の定義は 、 と の間に厳密に存在する任意の に対して、 のグラフ上の 点が点 と を結ぶ直線の上にあることを単に述べています 。
f
:
R
→
R
{\displaystyle f:\mathbb {R} \to \mathbb {R} }
z
{\displaystyle z}
x
{\displaystyle x}
y
{\displaystyle y}
(
z
,
f
(
z
)
)
{\displaystyle (z,f(z))}
f
{\displaystyle f}
(
x
,
f
(
x
)
)
{\displaystyle (x,f(x))}
(
y
,
f
(
y
)
)
{\displaystyle (y,f(y))}
関数の上側輪郭集合が凸集合である場合、 その関数は 準凹関数 と呼ばれる 。 [2]
f
{\displaystyle f}
S
(
a
)
=
{
x
:
f
(
x
)
≥
a
}
{\displaystyle S(a)=\{x:f(x)\geq a\}}
プロパティ
3次関数は、1次導関数(赤)が単調減少、つまり2次導関数(オレンジ)が負の場合には凹関数(左半分)となり、1次導関数が単調増加、つまり2次導関数が正の場合には凸関数(右半分)となります。
単一変数の関数
微分可能関数 f が 区間 上で(厳密に)凹関数となるのは、その 導 関数 f′ がその区間上で(厳密に) 単調減少する 場合のみである。 つまり、凹関数は増加しない(減少する) 傾きを 持つ。 [3] [4]
凹面が変化する点 (凹面と 凸面の 間)が 変曲点 である。 [5]
f が 2回 微分 可能であれば 、 f が凹となるのは、 f " が 非正 (または、非公式には「 加速度 」が非正)の 場合のみです。 f " が 負の 場合、 f は厳密に凹となりますが、逆は成り立ちません。これは f ( x ) = − x 4 で示されます。
f が凹で微分可能な場合 、その1次 テイラー近似 によって上界が与えられる: [2]
f
(
y
)
≤
f
(
x
)
+
f
′
(
x
)
[
y
−
x
]
{\displaystyle f(y)\leq f(x)+f'(x)[y-x]}
区間 C 上のルベーグ 可測関数が 凹関数となる のは 、それが中点凹関数である場合、すなわち、 C 内の任意の x と yに対して
f
(
x
+
y
2
)
≥
f
(
x
)
+
f
(
y
)
2
{\displaystyle f\left({\frac {x+y}{2}}\right)\geq {\frac {f(x)+f(y)}{2}}}
関数 f が凹関数で f (0) ≥ 0 ならば、 f はに対して 劣加法性を 持つ 。証明:
[
0
,
∞
)
{\displaystyle [0,\infty )}
f は凹で 1 ≥ t ≥ 0 なので 、 y = 0 とすると
f
(
t
x
)
=
f
(
t
x
+
(
1
−
t
)
⋅
0
)
≥
t
f
(
x
)
+
(
1
−
t
)
f
(
0
)
≥
t
f
(
x
)
.
{\displaystyle f(tx)=f(tx+(1-t)\cdot 0)\geq tf(x)+(1-t)f(0)\geq tf(x).}
のために :
a
,
b
∈
[
0
,
∞
)
{\displaystyle a,b\in [0,\infty )}
f
(
a
)
+
f
(
b
)
=
f
(
(
a
+
b
)
a
a
+
b
)
+
f
(
(
a
+
b
)
b
a
+
b
)
≥
a
a
+
b
f
(
a
+
b
)
+
b
a
+
b
f
(
a
+
b
)
=
f
(
a
+
b
)
{\displaystyle f(a)+f(b)=f\left((a+b){\frac {a}{a+b}}\right)+f\left((a+b){\frac {b}{a+b}}\right)\geq {\frac {a}{a+b}}f(a+b)+{\frac {b}{a+b}}f(a+b)=f(a+b)}
の機能 n 変数
関数 f が 凸集合に対して凹関数となるのは、 関数 −f がその集合に対して 凸関数 となる 場合のみである。
2 つの凹関数の和はそれ自体が凹であり、 2 つの凹関数の 点ごとの最小値 も凹です。つまり、与えられた領域上の凹関数の集合は 半体 を形成します。
関数の定義域の内部における厳密な 局所的最大値 の近くでは、関数は必ず凹型になります。逆に、厳密な凹型関数の導関数がある点でゼロになる場合、その点は局所的最大値になります。
凹関数の任意の極大値は、大域的最大値でもある 。 厳密 に 凹関 数 は、大域的最大値を最大で1つしか持たない。
例
関数 とは その定義域で凹であり、その 2 次導関数 とは 常に負です。
f
(
x
)
=
−
x
2
{\displaystyle f(x)=-x^{2}}
g
(
x
)
=
x
{\displaystyle g(x)={\sqrt {x}}}
f
″
(
x
)
=
−
2
{\displaystyle f''(x)=-2}
g
″
(
x
)
=
−
1
4
x
3
/
2
{\textstyle g''(x)=-{\frac {1}{4x^{3/2}}}}
対数 関数は、その導関数が 厳密に減少する関数である ため、その 定義 域上で凹です。
f
(
x
)
=
log
x
{\displaystyle f(x)=\log {x}}
(
0
,
∞
)
{\displaystyle (0,\infty )}
1
x
{\displaystyle {\frac {1}{x}}}
任意 のアフィン関数 は凹面と凸面の両方の性質を持ちますが、厳密に凹面でも厳密に凸面でもありません。
f
(
x
)
=
a
x
+
b
{\displaystyle f(x)=ax+b}
正弦 関数 は区間 で凹関数になります 。
[
0
,
π
]
{\displaystyle [0,\pi ]}
関数 (ただし は 非負定値行列 B の 行列式) は凹関数である。 [6]
f
(
B
)
=
log
|
B
|
{\displaystyle f(B)=\log |B|}
|
B
|
{\displaystyle |B|}
アプリケーション
参照
参考文献
^ Lenhart, S.; Workman, JT (2007). 生物モデルへの最適制御の適用 . 数理・計算生物学シリーズ. Chapman & Hall/CRC. ISBN 978-1-58488-640-2 。
^ ab Varian, Hal R. (1992). ミクロ経済分析 (第3版). ニューヨーク: Norton. p. 489. ISBN 0-393-95735-7 . OCLC 24847759。
^ ルディン、ウォルター(1976年) 「分析 」p.101。
^ Gradshteyn, IS; Ryzhik, IM; Hays, DF (1976-07-01). 「積分、級数、積の表」. Journal of Lubrication Technology . 98 (3): 479. doi : 10.1115/1.3452897 . ISSN 0022-2305.
^ ハス, ジョエル (2017年3月13日). Thomas' calculus . ハイル, クリストファー, 1960-, ウィアー, モーリス D., トーマス, ジョージ B. ジュニア (ジョージ ブリントン), 1914-2006. (第14版). [アメリカ合衆国]. p. 203. ISBN 978-0-13-443898-6 . OCLC 965446428. {{cite book }}: CS1 maint: location missing publisher (link )
^ Cover, Thomas M. ; Thomas, JA (1988). 「情報理論による行列式不等式」. SIAM Journal on Matrix Analysis and Applications . 9 (3): 384– 392. doi :10.1137/0609033. S2CID 5491763.
^ ペンバートン、マルコム、ラウ、ニコラス (2015). 『経済学者のための数学:入門教科書』オックスフォード大学出版局. pp. 363– 364. ISBN 978-1-78499-148-7 。
^ Callen, Herbert B.; Callen, Herbert B. (1985). 「8.1 熱力学系の固有安定性」 『熱力学と熱統計学入門 』(第2版)ニューヨーク:Wiley. pp. 203– 206. ISBN 978-0-471-86256-7 。
その他の参考文献
Crouzeix, J.-P. (2008). 「準凹面性」. Durlauf, Steven N.; Blume, Lawrence E. (編). 『新パルグレイブ経済学辞典』 (第2版). Palgrave Macmillan. pp. 815– 816. doi :10.1057/9780230226203.1375. ISBN 978-0-333-78676-5 。
ラオ、シンギレスS.(2009年) 『エンジニアリング最適化:理論と実践 』ジョン・ワイリー・アンド・サンズ、p.779、 ISBN 978-0-470-18352-6 。