Función cóncava

Negativo de una función convexa

En matemáticas , una función cóncava es aquella cuyo valor en cualquier combinación convexa de elementos del dominio es mayor o igual que la combinación convexa de esos elementos del dominio. De manera equivalente, una función cóncava es cualquier función cuyo hipógrafo es convexo. La clase de funciones cóncavas es, en cierto sentido, la opuesta a la clase de funciones convexas . Una función cóncava también se denomina , como sinónimos , cóncava hacia abajo , cóncava hacia arriba , convexa superior o convexa superior .

Definición

Se dice que una función de valor real en un intervalo (o, más generalmente, un conjunto convexo en el espacio vectorial ) es cóncava si, para cualquier y en el intervalo y para cualquier , [1] F {\estilo de visualización f} incógnita {\estilo de visualización x} y {\estilo de visualización y} alfa [ 0 , 1 ] {\displaystyle \alpha \en [0,1]}

F ( ( 1 alfa ) incógnita + alfa y ) ( 1 alfa ) F ( incógnita ) + alfa F ( y ) {\displaystyle f((1-\alpha )x+\alpha y)\geq (1-\alpha )f(x)+\alpha f(y)}

Una función se llama estrictamente cóncava si

F ( ( 1 alfa ) incógnita + alfa y ) > ( 1 alfa ) F ( incógnita ) + alfa F ( y ) {\displaystyle f((1-\alpha )x+\alpha y)>(1-\alpha )f(x)+\alpha f(y)\,}

para cualquier y . alfa ( 0 , 1 ) {\displaystyle \alpha \en (0,1)} incógnita y {\displaystyle x\neq y}

Para una función , esta segunda definición simplemente establece que para cada estrictamente entre y , el punto en el gráfico de está por encima de la línea recta que une los puntos y . F : R R {\displaystyle f:\mathbb {R} \a \mathbb {R} } el {\estilo de visualización z} incógnita {\estilo de visualización x} y {\estilo de visualización y} ( el , F ( el ) ) {\estilo de visualización (z,f(z))} F {\estilo de visualización f} ( incógnita , F ( incógnita ) ) {\estilo de visualización (x,f(x))} ( y , F ( y ) ) {\displaystyle (y,f(y))}

Una función es cuasiconcava si los conjuntos de contorno superiores de la función son conjuntos convexos. [2] F {\estilo de visualización f} S ( a ) = { incógnita : F ( incógnita ) a } {\displaystyle S(a)=\{x:f(x)\geq a\}}

Propiedades

Una función cúbica es cóncava (mitad izquierda) cuando su primera derivada (roja) es monótonamente decreciente, es decir, su segunda derivada (naranja) es negativa, y convexa (mitad derecha) cuando su primera derivada es monótonamente creciente, es decir, su segunda derivada es positiva.

Funciones de una sola variable

  1. Una función diferenciable f es (estrictamente) cóncava en un intervalo si y solo si su función derivada f ′ es (estrictamente) monótonamente decreciente en ese intervalo, es decir, una función cóncava tiene una pendiente no creciente (decreciente) . [3] [4]
  2. Los puntos donde cambia la concavidad (entre cóncava y convexa ) son puntos de inflexión . [5]
  3. Si f es dos veces diferenciable , entonces f es cóncava si y solo si f ′′ no es positiva (o, informalmente, si la " aceleración " no es positiva). Si f ′′ es negativa , entonces f es estrictamente cóncava, pero lo inverso no es cierto, como lo demuestra f ( x ) = − x 4 .
  4. Si f es cóncava y diferenciable, entonces está acotada superiormente por su aproximación de Taylor de primer orden : [2] F ( y ) F ( incógnita ) + F " ( incógnita ) [ y incógnita ] {\displaystyle f(y)\leq f(x)+f'(x)[yx]}
  5. Una función medible de Lebesgue en un intervalo C es cóncava si y solo si es cóncava en el punto medio, es decir, para cualquier x e y en C F ( incógnita + y 2 ) F ( incógnita ) + F ( y ) 2 {\displaystyle f\left({\frac {x+y}{2}}\right)\geq {\frac {f(x)+f(y)}{2}}}
  6. Si una función f es cóncava y f (0) ≥ 0 , entonces f es subaditiva en . Demostración: [ 0 , ) {\displaystyle [0,\infty )}
    • Como f es cóncava y 1 ≥ t ≥ 0 , siendo y = 0 tenemos 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).}
    • Para : 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)}

Funciones denortevariables

  1. Una función f es cóncava sobre un conjunto convexo si y solo si la función −f es una función convexa sobre el conjunto.
  2. La suma de dos funciones cóncavas es en sí misma cóncava y también lo es el mínimo puntual de dos funciones cóncavas, es decir, el conjunto de funciones cóncavas en un dominio dado forman un semicuerpo .
  3. Cerca de un máximo local estricto en el interior del dominio de una función, la función debe ser cóncava; como recíproco parcial, si la derivada de una función estrictamente cóncava es cero en algún punto, entonces ese punto es un máximo local.
  4. Cualquier máximo local de una función cóncava es también un máximo global . Una función estrictamente cóncava tendrá como máximo un máximo global.

Ejemplos

  • Las funciones y son cóncavas en sus dominios, al igual que sus segundas derivadas y son siempre negativas. 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}}}}
  • La función logaritmo es cóncava en su dominio , ya que su derivada es una función estrictamente decreciente. f ( x ) = log x {\displaystyle f(x)=\log {x}} ( 0 , ) {\displaystyle (0,\infty )} 1 x {\displaystyle {\frac {1}{x}}}
  • Cualquier función afín es a la vez cóncava y convexa, pero ni estrictamente cóncava ni estrictamente convexa. f ( x ) = a x + b {\displaystyle f(x)=ax+b}
  • La función seno es cóncava en el intervalo . [ 0 , π ] {\displaystyle [0,\pi ]}
  • La función , donde es el determinante de una matriz no negativa-definida B , es cóncava. [6] f ( B ) = log | B | {\displaystyle f(B)=\log |B|} | B | {\displaystyle |B|}

Aplicaciones


Véase también

Referencias

  1. ^ Lenhart, S.; Workman, JT (2007). Control óptimo aplicado a modelos biológicos . Serie de biología matemática y computacional. Chapman & Hall/ CRC. ISBN 978-1-58488-640-2.
  2. ^ ab Varian, Hal R. (1992). Análisis microeconómico (3.ª ed.). Nueva York: Norton. pág. 489. ISBN 0-393-95735-7.OCLC 24847759  .
  3. ^ Rudin, Walter (1976). Análisis . pág. 101.
  4. ^ Gradshteyn, IS; Ryzhik, IM; Hays, DF (1 de julio de 1976). "Tabla de integrales, series y productos". Revista de tecnología de lubricación . 98 (3): 479. doi : 10.1115/1.3452897 . ISSN  0022-2305.
  5. ^ Hass, Joel (13 de marzo de 2017). Cálculo de Thomas. Heil, Christopher, 1960-, Weir, Maurice D., Thomas, George B. Jr. (George Brinton), 1914-2006. (Decimocuarta edición). [Estados Unidos]. pág. 203. ISBN 978-0-13-443898-6.OCLC 965446428  .{{cite book}}: CS1 maint: location missing publisher (link)
  6. ^ Portada, Thomas M. ; Thomas, JA (1988). "Desigualdades determinantes a través de la teoría de la información". Revista SIAM sobre análisis de matrices y aplicaciones . 9 (3): 384–392. doi :10.1137/0609033. S2CID  5491763.
  7. ^ Pemberton, Malcolm; Rau, Nicholas (2015). Matemáticas para economistas: un libro de texto introductorio. Oxford University Press. pp. 363–364. ISBN 978-1-78499-148-7.
  8. ^ Callen, Herbert B.; Callen, Herbert B. (1985). "8.1: Estabilidad intrínseca de los sistemas termodinámicos". Termodinámica e introducción a la termostatística (2.ª ed.). Nueva York: Wiley. págs. 203–206. ISBN 978-0-471-86256-7.

Referencias adicionales

  • Crouzeix, J.-P. (2008). "Cuasi-concavidad". En Durlauf, Steven N.; Blume, Lawrence E (eds.). The New Palgrave Dictionary of Economics (Segunda ed.). Palgrave Macmillan. págs. 815–816. doi :10.1057/9780230226203.1375. ISBN 978-0-333-78676-5.
  • Rao, Singiresu S. (2009). Optimización de ingeniería: teoría y práctica . John Wiley and Sons. pág. 779. ISBN 978-0-470-18352-6.
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