微积分凹凸性到底是怎么判断的?

如题所述

可按如下方法准确说明:

1、f(λx1+(1-λ)x2)<=λf(x1)+(1-λ)f(x2) , 即V型,为“凸向原点”,或“下凸”(也可说上凹),(有的简称凸有的简称凹)

2、f(λx1+(1-λ)x2)>=λf(x1)+(1-λ)f(x2) , 即A型,为“凹向原点”,或“上凸”(下凹),(同样有的简称凹有的简称凸)

设函数f(x)在区间I上定义,若对I中的任意两点x1和x2,和任意λ∈(0,1),都有f(λx1+(1-λ)x2)>=λf(x1)+(1-λ)f(x2),则称f为I上的凸函数。

若不等号严格成立,即“>”号成立,则称f(x)在I上是严格凸函数。如果">=“换成“<=”就是凹函数。类似也有严格凹函数。

扩展资料

凹函数的性质:

如果一个可微函数f它的导数f'在某区间是单调上升的,也就是二阶导数若存在,则在此区间,二阶导数是大于零的,f就是凹的;即一个凹函数拥有一个下跌的斜率(当中下跌只是代表非上升而不是严谨的下跌,也代表这容许零斜率的存在。)

如果一个二次可微的函数f,它的二阶导数f'(x)是正值(或者说它有一个正值的加速度),那么它的图像是凹的;如果二阶导数f'(x)是负值,图像就会是凸的。当中如果某点转变了图像的凹凸性,这就是一个拐点。

如果凹函数(也就是向上开口的)有一个“底”,在底的任意点就是它的极小值。如果凸函数有一个“顶点”,那么那个顶点就是函数的极大值。

如果f(x)是二次可微的,那么f(x)就是凹的当且仅当f''(x)是非正值。如果二阶导数是负值的话它就是严谨凹函数,但相反而言又不一定正确

参考资料来源:百度百科-函数的凹凸性

参考资料来源:百度百科-凹函数

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