Articulo de referencia

Función cóncava

En matemáticas , una función cóncava es aquella cuyo valor en cualquier combinación convexa de elementos del dominio es mayor o igual que el de dicha combinación. De forma equiv...

En matemáticas , una función cóncava es aquella cuyo valor en cualquier combinación convexa de elementos del dominio es mayor o igual que el de dicha combinación. De forma 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 . También se la conoce como función cóncava hacia abajo , convexa hacia arriba o convexa superior .

Definición

Una función de valor realF{\displaystyle f}en un intervalo (o, más generalmente, un conjunto convexo en el espacio vectorial ) se dice que es cóncavo si, para cualquierincógnita{\displaystyle x}yy{\displaystyle y}en el intervalo y para cualquierα[0,1]{\displaystyle \alpha \in [0,1]}, [ 1 ]

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

Una función se denomina estrictamente cóncava si

F((1α)incógnita+αy)>(1α)F(incógnita)+αF(y){\displaystyle f((1-\alpha )x+\alpha y)>(1-\alpha )f(x)+\alpha f(y)}

para cualquierα(0,1){\displaystyle \alpha \in (0,1)}yincógnitay{\displaystyle x\neq y}.

Para una funciónF:RR{\displaystyle f:\mathbb {R} \to \mathbb {R} }, esta segunda definición simplemente establece que para cadaz{\displaystyle z}estrictamente entreincógnita{\displaystyle x}yy{\displaystyle y}, el punto(z,F(z)){\displaystyle (z,f(z))}en el gráfico deF{\displaystyle f}está por encima de la línea recta que une los puntos(incógnita,F(incógnita)){\displaystyle (x,f(x))}y(y,F(y)){\displaystyle (y,f(y))}.

Una funciónF{\displaystyle f}es cuasicóncava si el contorno superior establece la funciónS(a)={incógnita:F(incógnita)a}{\displaystyle S(a)=\{x:f(x)\geq a\}}son conjuntos convexos. [ 2 ]

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 es no positivo (o, informalmente, si la " aceleración " es no positiva). Si f es negativo , entonces f es estrictamente cóncava, pero lo contrario 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)[yincógnita]{\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 cualesquiera x e y en C.F(incógnita+y2)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[0,){\displaystyle [0,\infty )}. Prueba:
    • Dado que f es cóncava y 1 ≥ t ≥ 0 , haciendo y = 0 tenemosF(tincógnita)=F(tincógnita+(1t)0)tF(incógnita)+(1t)F(0)tF(incógnita).{\displaystyle f(tx)=f(tx+(1-t)\cdot 0)\geq tf(x)+(1-t)f(0)\geq tf(x).}
    • Paraa,b[0,){\displaystyle a,b\in [0,\infty )}:F(a)+F(b)=F((a+b)aa+b)+F((a+b)ba+b)aa+bF(a+b)+ba+bF(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 de n variables

  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 también cóncava, y lo mismo ocurre con el mínimo puntual de dos funciones cóncavas; es decir, el conjunto de funciones cóncavas en un dominio dado forma un semicampo .
  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 funcionesF(incógnita)=incógnita2{\displaystyle f(x)=-x^{2}}ygramo(incógnita)=incógnita{\displaystyle g(x)={\sqrt {x}}}son cóncavas en sus dominios, al igual que sus segundas derivadas.F(incógnita)=2{\displaystyle f''(x)=-2}ygramo(incógnita)=14incógnita3/2{\textstyle g''(x)=-{\frac {1}{4x^{3/2}}}}siempre son negativos.
  • La función logaritmoF(incógnita)=registroincógnita{\displaystyle f(x)=\log {x}}es cóncavo en su dominio(0,){\displaystyle (0,\infty )}, como su derivado1incógnita{\displaystyle {\frac {1}{x}}}es una función estrictamente decreciente.
  • Cualquier función afínF(incógnita)=aincógnita+b{\displaystyle f(x)=ax+b}es cóncava y convexa a la vez, pero no estrictamente cóncava ni estrictamente convexa.
  • La función seno es cóncava en el intervalo[0,π]{\displaystyle [0,\pi ]}.
  • La funciónF(B)=registro|B|{\displaystyle f(B)=\log |B|}, dónde|B|{\displaystyle |B|}es el determinante de una matriz semidefinida positiva B , es cóncavo. [ 6 ]

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. 1 2 Varian, Hal R. (1992). Análisis microeconómico (3.ª ed.). Nueva York: Norton. pág. 489. ISBN   0-393-95735-7OCLC 24847759 
  3. Rudin, Walter (1976). Análisis . pág. 101. 
  4. Gradshteyn, IS; Ryzhik, IM; Hays, DF (1976-07-01). "Tabla de integrales, series y productos" . Journal of Lubrication Technology . 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 ed.). [Estados Unidos]. pág. 203. ISBN   978-0-13-443898-6OCLC 965446428 {{cite book}}: CS1 mantenimiento: falta el editor de ubicación ( enlace )
  6. Cover, Thomas M. ; Thomas, JA (1988). "Desigualdades determinantes mediante la teoría de la información". SIAM Journal on Matrix Analysis and Applications . 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. (1985). «8.1: Estabilidad intrínseca de los sistemas termodinámicos». Termodinámica e introducción a la termoestadística (2.ª ed.). Nueva York: Wiley. págs. 203–206 . ISBN   978-0-471-86256-7.{{cite book}}: Mantenimiento CS1: fecha y año ( enlace )

Referencias adicionales

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