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Inhalt

Konvexe und konkave Funktionen

Geschichte

Eigenschaften

  

Graph

  

Verhältnis konvex und konkav

  

Umkehrfunktion

  

Konvexität und erste Ableitung

  

Konvexität und zweite Ableitung

  

Extremwerte

  

Verknüpfungen

  

Jensensche Ungleichung

  

Der Fall t<0 bzw. t>1

  

Konvexität und Stetigkeit

Beispiele

Konvexität, Beschränktheit und Stetigkeit

  

Schwächere Definition der Konvexität

  

Gegenbeispiel ohne Stetigkeit

  

Beschränktheit und Konvexität

  

Unendlichdimensionaler Fall

  

Endlichdimensionaler Fall

Siehe auch

Weblinks

 

Konvexe und konkave Funktionen

In der Analysis heißt eine Funktion f von einem Intervall I (oder allgemeiner einer konvexen Teilmenge C eines reellen Vektorraums) nach konvex, wenn für alle x, y aus I (bzw. aus C) und t zwischen 0 und 1 gilt

Anschaulich bedeutet die Definition: Die Funktionswerte zwischen zwei Werten x, y liegen unterhalb oder auf der Verbindungsgeraden der beiden Funktionswerte an x und y.

Gilt das Ungleichheitszeichen in die umgekehrte Richtung, also

für alle x, y aus I und t zwischen 0 und 1, so wird die Funktion als konkav bezeichnet.<ref name="Heuser49.2">Harro Heuser, Lehrbuch der Analysis (Teil 1), 10. Auflage, B. G. Teubner, Stuttgart, 1993, ISBN 3-519-32231-5. (49.2)</ref>

Um Missverständlichkeiten im Zusammenhang mit der anschaulich-geometrischen Bedeutung beider Begriffe vorzubeugen, präzisiert man die Begriffe "konvex" und "konkav" im hier diskutierten Kontext zuweilen noch einmal durch zusätzliche Angabe einer Blickrichtung, also beispielsweise den hier verwendeten Begriff "konvex" als "konvex von unten" und den Begriff "konkav" - im Gegensatz dazu - als "konvex von oben".

Eine Funktion heißt streng konvex oder strikt konvex, wenn für alle aus I (bzw. C) und t echt zwischen 0 und 1 gilt

f(tx + (1 - t)y) < tf(x) + (1 - t)f(y)

Analog heißt eine Funktion streng konkav oder strikt konkav, wenn für alle aus I (bzw. C) und t echt zwischen 0 und 1 gilt

f(tx + (1 - t)y) > tf(x) + (1 - t)f(y) <ref name="Heuser49.2"/>

Die besondere Bedeutung konvexer bzw. konkaver Funktionen liegt darin, dass sie allgemeiner als lineare Funktionen sind, aber einfach zu untersuchende Eigenschaften haben, die viele Aussagen über nichtlineare Systeme, beispielsweise in der konvexen Optimierung, ermöglichen.




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