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Convexidad

La convexidad (del latín convexĭtas, -ātis) de una curva o una superficie, es la zona que se asemeja al exterior de una circunferencia o una superficie esférica, es decir, que tiene su parte sobresaliente dirigida al observador. Es el concepto opuesto a la 'concavidad'.

Definición de convexidad.

Una parte C de un espacio vectorial real es convexa si para cada par de puntos de C, el segmento que los une está totalmente incluido en C; es decir, un conjunto es convexo si se puede ir de cualquier punto a cualquier otro en línea recta, sin salir del mismo.


Definición

Un conjunto es convexo si para todo :

el segmento .

Con otra expresión, :

Nótese que en esta fórmula, la suma de los coeficientes y es , por lo tanto el punto así definido no depende del origen del sistema de coordenadas.

En un conjunto no convexo cada segmento que muestra la no convexidad tiene forzosamente que atravesar por lo menos dos veces (en E´y F´) el borde o la frontera del conjunto , , definida como

donde es definido como el interior de . Por tanto la convexidad depende esencialmente de la forma del borde del conjunto, y la definición equivale a

donde denota el producto escalar usual en entre y . Intuitivamente, esto dice que, por cada punto en el borde del conjunto (ósea, cada punto ) existe un vector que divide el plano entero, y que cada punto existe solamente en el hiperplano con ángulo que subtiende a ese vector trasladado por .

Convexidad por tangentes.

En el caso de una frontera diferenciable (sin puntos angulosos) se pueden considerar sus tangentes (ya que existe un único vector normal a la superficie), y resulta bastante intuitivo que los convexos se caracterizan por hallarse enteramente del mismo lado de cada tangente; es decir que las tangentes nunca atraviesan C (como en el punto A de la figura). Esta propiedad sigue cierta en presencia de puntos angulosos, como en el caso de los polígonos convexos.

Se establece la equivalencia de estas dos caracterizaciones considerando que una tangente (en A por ejemplo) es la posición límite de las cuerdas [AA'] con A' acercándose indefinidamente de A, en el borde de C. El segmento [AA´] está en C mientras que el esto de la recta (AA') está fuera (por el absurdo: si se encuentra un punto B de C en la recta (AA´), fuera de [AA'], entonces el segmento [AB], exterior a C, contradice su convexidad).

Envoltura convexa de un conjunto

 
Envolturas convexas de dos conjuntos.

Se llama envolvente convexa de un conjunto dado C al menor (por inclusión) conjunto convexo que contiene a C (es fácil ver que siempre existe). En la figura, la envoltura convexa de la forma azul oscuro es todo el dominio azul (es decir la unión del conjunto original azul oscuro con el dominio azul claro), y la envoltura convexa de los cinco puntos verde oscuro es el polígono verde claro (incluyendo los puntos, por supuesto). En particular, se define

 

y, como previamente dicho, se nota que, si  , y   es un conjunto convexo, entonces  .

Se establece con facilidad que la envoltura convexa es el conjunto de todos los baricentros positivos (es decir con coeficientes todos positivos) de los puntos del conjunto inicial.

En la figura, C es un baricentro positivo de A y B porque está en el segmento [AB], y G es otro tanto de D,E y F, porque se encuentra en el triángulo DEF.

Función convexa

 
Función convexa cualquiera.

Se dice que una función real, definida sobre un intervalo es convexa si el dominio del plano situado por encima de su curva (en gris en la figura) lo es. Sin sorpresa, las consideraciones anteriores se aplican: Solo importa la frontera del dominio, es decir la curva de ecuación  . La convexidad se expresa así: Para cualquier par   en el intervalo  , y cualquier

 
 
 
Desigualdad de la convexidad.

Ejemplos: la hipérbola y =   (con x > 0), las parábolas y = ax2 + bx + c, con a > 0 y x real variable, y la función exponencial y = ex. Si la función f es derivable entonces la convexidad equivale a la condición siguiente:

 

que significa que la pendiente de la cuerda entre dos puntos x y x' está contenida entre los valores extremos de la derivada. Esto equivale al que la derivada sea creciente, en todo el dominio de f . Si f es dos veces derivable, lo anterior significa que la derivada segunda es positiva: f"(x) ≥ 0.

Es fácil verificar que los tres ejemplos anteriores son convexos:

 

positivo cuando x > 0; (ax2 + bx + c)" = 2a > 0; y (ex)" = ex, siempre positivo.

Equivalentemente, la convexidad de una función puede ser establecida usando lo previamente establecido. Definimos un conjunto

 

llamado el epigrafo de la función  . En este caso, una función es convexa solamente si su epigrafo es un conjunto convexo.

Diferencias entre convexidad y concavidad

La concavidad y la convexidad son definiciones arbitrarias y opuestas. En particular, una función   es cóncava solamente si su inverso aditivo es convexo; es decir,   es cóncava solamente si   es convexa.

Usando esta definición, solamente funciones afines son tanto cóncavas como convexas. En particular, no es difícil comprobar que si se tiene una función   que satisface

 

cuando  , entonces ambas   y   son funciones convexas. El caso contrario también es cierto: si una función es tanto cóncava como convexa, entonces es afín; esta observación se desprende directamente de la definición de convexidad.

Véase también

Referencias

  • El contenido de este artículo incorpora material de una entrada de la Enciclopedia Libre Universal, publicada en español bajo la licencia Creative Commons Compartir-Igual 3.0.
  •   Datos: Q193657
  •   Multimedia: Convexity

convexidad, convexidad, latín, convexĭtas, ātis, curva, superficie, zona, asemeja, exterior, circunferencia, superficie, esférica, decir, tiene, parte, sobresaliente, dirigida, observador, concepto, opuesto, concavidad, definición, convexidad, parte, espacio, . La convexidad del latin convexĭtas atis de una curva o una superficie es la zona que se asemeja al exterior de una circunferencia o una superficie esferica es decir que tiene su parte sobresaliente dirigida al observador Es el concepto opuesto a la concavidad Definicion de convexidad Una parte C de un espacio vectorial real es convexa si para cada par de puntos de C el segmento que los une esta totalmente incluido en C es decir un conjunto es convexo si se puede ir de cualquier punto a cualquier otro en linea recta sin salir del mismo Indice 1 Definicion 2 Envoltura convexa de un conjunto 3 Funcion convexa 4 Diferencias entre convexidad y concavidad 5 Vease tambien 6 Referencias Definicion Editar Un conjunto C R n displaystyle C subset R n es convexo si para todo a b C displaystyle a b in C el segmento a b C displaystyle ab subset C Con otra expresion t 0 1 displaystyle forall t in 0 1 1 t a t b C displaystyle 1 t a tb in C Notese que en esta formula la suma de los coeficientes 1 t displaystyle 1 t y t displaystyle t es 1 displaystyle 1 por lo tanto el punto asi definido no depende del origen del sistema de coordenadas En un conjunto no convexo cada segmento que muestra la no convexidad tiene forzosamente que atravesar por lo menos dos veces en E y F el borde o la frontera del conjunto C displaystyle C C displaystyle partial C definida como C C C displaystyle partial C equiv overline C C circ donde C displaystyle C circ es definido como el interior de C displaystyle C Por tanto la convexidad depende esencialmente de la forma del borde del conjunto y la definicion equivale a a C ℓ s t b C b a ℓ 0 displaystyle forall a in partial C exists ell text s t forall b in C langle b a ell rangle leq 0 donde a b R displaystyle langle a b rangle in mathbb R denota el producto escalar usual en R n displaystyle mathbb R n entre a displaystyle a y b displaystyle b Intuitivamente esto dice que por cada punto en el borde del conjunto C displaystyle C osea cada punto a C displaystyle a in partial C existe un vector ℓ displaystyle ell que divide el plano entero y que cada punto b C displaystyle b in C existe solamente en el hiperplano con angulo que subtiende a ese vector trasladado por a displaystyle a Convexidad por tangentes En el caso de una frontera diferenciable sin puntos angulosos se pueden considerar sus tangentes ya que existe un unico vector normal a la superficie y resulta bastante intuitivo que los convexos se caracterizan por hallarse enteramente del mismo lado de cada tangente es decir que las tangentes nunca atraviesan C como en el punto A de la figura Esta propiedad sigue cierta en presencia de puntos angulosos como en el caso de los poligonos convexos Se establece la equivalencia de estas dos caracterizaciones considerando que una tangente en A por ejemplo es la posicion limite de las cuerdas AA con A acercandose indefinidamente de A en el borde de C El segmento AA esta en C mientras que el esto de la recta AA esta fuera por el absurdo si se encuentra un punto B de C en la recta AA fuera de AA entonces el segmento AB exterior a C contradice su convexidad Envoltura convexa de un conjunto Editar Envolturas convexas de dos conjuntos Se llama envolvente convexa de un conjunto dado C al menor por inclusion conjunto convexo que contiene a C es facil ver que siempre existe En la figura la envoltura convexa de la forma azul oscuro es todo el dominio azul es decir la union del conjunto original azul oscuro con el dominio azul claro y la envoltura convexa de los cinco puntos verde oscuro es el poligono verde claro incluyendo los puntos por supuesto En particular se define conv C t x 1 t y x y C t 0 1 displaystyle textbf conv C tx 1 t y x y in C t in 0 1 y como previamente dicho se nota que si C P displaystyle C subseteq P y P displaystyle P es un conjunto convexo entonces C conv C P displaystyle C subseteq textbf conv C subseteq P Se establece con facilidad que la envoltura convexa es el conjunto de todos los baricentros positivos es decir con coeficientes todos positivos de los puntos del conjunto inicial En la figura C es un baricentro positivo de A y B porque esta en el segmento AB y G es otro tanto de D E y F porque se encuentra en el triangulo DEF Funcion convexa Editar Funcion convexa cualquiera Se dice que una funcion real definida sobre un intervalo es convexa si el dominio del plano situado por encima de su curva en gris en la figura lo es Sin sorpresa las consideraciones anteriores se aplican Solo importa la frontera del dominio es decir la curva de ecuacion y f x displaystyle y f x La convexidad se expresa asi Para cualquier par x x displaystyle x x en el intervalo I displaystyle I y cualquier t 0 1 displaystyle t in 0 1 f t x 1 t x t f x 1 t f x displaystyle f tx 1 t x leq tf x 1 t f x Desigualdad de la convexidad Ejemplos la hiperbola y 1 x displaystyle 1 x con x gt 0 las parabolas y ax2 bx c con a gt 0 y x real variable y la funcion exponencial y ex Si la funcion f es derivable entonces la convexidad equivale a la condicion siguiente f x f x f x x x f x displaystyle f x leq frac f x f x x x leq f x que significa que la pendiente de la cuerda entre dos puntos x y x esta contenida entre los valores extremos de la derivada Esto equivale al que la derivada sea creciente en todo el dominio de f Si f es dos veces derivable lo anterior significa que la derivada segunda es positiva f x 0 Es facil verificar que los tres ejemplos anteriores son convexos 1 x 2 x 3 displaystyle left frac 1 x right prime prime frac 2 x 3 positivo cuando x gt 0 ax2 bx c 2a gt 0 y ex ex siempre positivo Equivalentemente la convexidad de una funcion puede ser establecida usando lo previamente establecido Definimos un conjuntoepi f x t R n 1 f x t displaystyle textbf epi f x t in mathbb R n 1 vert f x leq t llamado el epigrafo de la funcion f R n R displaystyle f mathbb R n to mathbb R En este caso una funcion es convexa solamente si su epigrafo es un conjunto convexo Diferencias entre convexidad y concavidad EditarLa concavidad y la convexidad son definiciones arbitrarias y opuestas En particular una funcion f displaystyle f es concava solamente si su inverso aditivo es convexo es decir f displaystyle f es concava solamente si f displaystyle f es convexa Usando esta definicion solamente funciones afines son tanto concavas como convexas En particular no es dificil comprobar que si se tiene una funcion f R n R displaystyle f mathbb R n to mathbb R que satisfacef a x b y a f x b f y a b R x y R n displaystyle f alpha x beta y alpha f x beta f y alpha beta in mathbb R x y in mathbb R n cuando a b 1 displaystyle alpha beta 1 entonces ambas f displaystyle f y f displaystyle f son funciones convexas El caso contrario tambien es cierto si una funcion es tanto concava como convexa entonces es afin esta observacion se desprende directamente de la definicion de convexidad Vease tambien EditarConvexidad economia Concavidad Conjunto conexo TopologiaReferencias EditarEl contenido de este articulo incorpora material de una entrada de la Enciclopedia Libre Universal publicada en espanol bajo la licencia Creative Commons Compartir Igual 3 0 Datos Q193657 Multimedia ConvexityObtenido de https es wikipedia org w index php title Convexidad amp oldid 135520911, wikipedia, wiki, leyendo, leer, libro, biblioteca,

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