凸関数・凹関数

凸関数(凹関数)と呼ばれる関数を定義するとともに、与えられた関数が凸関数(凹関数)であることを判定する方法や、凸関数(凹関数)の基本的な性質について解説します。

学習内容

1変数の凸関数・凹関数

1変数関数が凸関数ないし凹関数であることの意味を定義するとともに、与えられた関数が凸関数ないし凹関数であることを判定する方法について解説します。

1変数の凸関数・凹関数

定義域が区間であるとともに、そのグラフが直線もしくは谷型の曲線になるような関数を凸関数と呼び、グラフが直線もしくは山型の曲線になるような関数を凹関数と呼びます。

拡大実数値をとる1変数の凸関数・凹関数

拡大実数値関数が凸関数や凹関数であることの意味を定義するとともに、それらと実数値をとる凸関数および凹関数との関係を整理します。

イェンゼンの不等式を用いた1変数の凸関数・凹関数の特徴づけ

区間上に定義された1変数関数が凸関数であることと、その関数がイェンゼンの不等式を満たすことは必要十分です。

微分を用いた1変数の凸関数・凹関数の判定

微分可能な関数が凸関数であることは、導関数が単調増加関数であることと必要十分です。また、微分可能な関数が凹関数であることは、導関数が単調減少関数であることと必要十分です。

エピグラフ・ハイポグラフを用いた1変数の凸関数・凹関数の判定

1変数関数が凸関数であることとその関数のエピグラフが凸集合であることは必要十分であり、1変数関数が凹関数であることとその関数のハイポグラフが凸集合であることは必要十分です。

1変数の狭義凸関数・狭義凹関数

1変数関数が狭義凸関数ないし狭義凹関数であることの意味を定義するとともに、与えられた関数が狭義凸関数ないし狭義凹関数であることを判定する方法について解説します。

多変数の凸関数・凹関数

多変数関数が凸関数ないし凹関数であることの意味を定義するとともに、与えられた関数が凸関数ないし凹関数であることを判定する方法について解説します。

多変数の狭義凸関数・凹関数

多変数関数が狭義凸関数ないし狭義凹関数であることの意味を定義するとともに、与えられた関数が狭義凸関数ないし狭義凹関数であることを判定する方法について解説します。

凸関数・凹関数の性質

凸関数や凹関数の基本的な性質について解説します。

ヘルダーの不等式(凸関数と不等式)

凸関数に関するイェンゼンの不等式から算術平均と幾何平均の間に成立する不等式が導かれ、さらにそこからヘルダーの不等式が導かれ、さらにそこからコーシー・シュワルツの不等式や三角不等式が導かれます。

凸関数・凹関数の連続性

凸関数や凹関数が連続であるための条件を明らかにします。

凸関数・凹関数のスカラー倍

凸関数の正の定数倍として定義される関数は凸関数であり、凹関数の正の定数倍として定義される関数は凹関数です。

凸関数・凹関数のどうしの和

凸関数どうしの和として定義される関数は凸関数であり、凹関数どうしの和として定義される関数は凹関数です。

凸関数・凹関数との合成関数

凸関数どうしの合成関数が凸関数になるための条件、凹関数どうしの合成関数が凹関数になるための条件、凸関数と凹関数の合成関数が凸関数ないし凹関数になるための条件などを明らかにします。

凸関数・凹関数の逆関数

凸関数や凹関数の逆関数が存在する場合、その逆関数もまた凸関数や凹関数になるための条件を明らかにします。

凸関数族の最大値・凹関数族の最小値

複数の凸集合から定義される最大値関数は凸関数であり、複数の凹関数から定義される最小値関数は凹関数です。

代表的な凸関数・凹関数

代表的な凸関数および凹関数を紹介します。

凸関数・凹関数の劣勾配と劣微分

凸関数や凹関数に関して劣勾配と呼ばれる概念を定義します。これは後に凸最適化について考える際に重要な役割を果たします。

確認テスト

凸関数に関する確認テストです。

学習ガイド

大学の数学カリキュラムとWIISのカリキュラムは何が違うのか

多くの大学では入学後すぐに微分積分学や線形代数学を学び、その後に実数論や位相空間論などの理論的な科目へ進みます。一方、WIISでは論理学・集合論の後に実数論を学び、その上で微分積分学へ進むカリキュラムを採用しています。本記事では、それぞれの考え方とWIISの学習順序のメリットについて解説します。

最新の議論

現在、活発な議論はありません。

関連分野

論理学

論理学は、数学における証明や推論の基礎となる分野です。命題論理や述語論理を通じて、論理式、真理値、量化記号、証明の考え方を体系的に解説します。大学数学や理論的な学問を学ぶための出発点となる教材を提供しています。

集合論

集合論は現代数学の共通言語です。集合、写像、関係、濃度、順序関係を中心に、数学のさまざまな分野を理解するための基礎概念を体系的に解説します。実数論、線形代数学、位相空間論などへ進むための土台を築きます。

実数論

実数論では、実数の連続性や極限の概念を基礎から学びます。実数の定義、数列、関数、級数、関数列、数直線の位相、拡大実数系を通じて、解析学の理論的基盤を体系的に理解することを目指します。

ユークリッド空間

ユークリッド空間は、現代数学における解析学と幾何学の出発点です。点列、位相、ベクトル値関数、多変数関数を通じて、高次元空間における極限・連続性・収束の概念を学びます。位相空間論や最適化理論へ進むための重要な基礎を体系的に解説します。

微分積分学

微分積分学では、関数の変化や空間の構造を解析するための基礎理論を学びます。1変数関数からベクトル値関数、スカラー場・ベクトル場、最適化問題までを体系的に扱い、多変数解析学や最適化理論への橋渡しを行います。

凸集合

凸集合と呼ばれる概念を定義した上で、凸集合どうしの集合演算に関して成立する性質や凸集合の位相的性質について解説します。

準凸関数・準凹関数

準凸関数(準凹関数)と呼ばれる関数を定義するとともに、与えられた関数が準凸関数(準凹関数)であることを判定する方法や、準凸関数(準凹関数)の基本的な性質について解説します。

凸最適化・凹最適化

凸最適化(凸計画法)および凹最適化(凹計画法)と呼ばれる最適化問題を定義するとともに、様々な凸最適化ないし凹最適化問題の解法を解説します。

このページの目次