الدالة المحدبة

Convex Function

 

تعرف 1 ( الدالة[م] المحدبة ): نقول عن دالة[م] f:I \to \mathbb{R} معرفة على فترة I أنها دالة[م] محدبة convex (على الفترة I) إذا كان

f(\lambda x + (1 - \lambda )y) \leqslant \lambda f(x) + (1 - \lambda )f(y)



وذلك لكل x,y \in I ولأي \lambda  \in \left[ {0,1} \right]. وتسمى f محدبة فعليا strictly convex إذا كان

f(\lambda x + (1 - \lambda )y) < \lambda f(x) + (1 - \lambda )f(y)


وذلك لكل x,y \in I بشرط x \ne yولأي \lambda  \in (0,1).


يمكن صياغة التعريف بأسلوب أخر فنقول أنfمحدبة إذا كان لكل x,y \in I ولأي a,b \in \left[ {0,1} \right] بحيث a + b = 1 فإن:

f(ax + by) \leqslant af(x) + bf(y)


المعنى الهندسي للتحدب

التركيب \lambda x + (1 - \lambda )yعبارة عن نقطة بين x وy
والتركيب \lambda f(x) + (1 - \lambda )f(y) عبارة عن نقطة على القطعة المستقيمة الواصلة بين f(x) و f(y) ولذلك شرط التحدب يعني انه لأي x,y \in I فإن منحنى الدالة[م] المقابل للفترة [x,y] يقع أسفل الخط المستقيم الواصل بين النقطتين f(x) و f(y). بصورة عامة منحنى الدالة[م] المحدبة يقع بكامله أسفل الخط المستقيم الواصل بين طرفي فترة مجال الدالة[م].

العديد من الدوال[م] المألوفة هي دوال محدبة . الدوال[م] التالية محدبة فعليا على المجال الموضح.


1. الدالة[م] f(x) = x^{2n} حيث x \in \mathbb{R} وn \in \mathbb{Z}^ +


2. الدالة[م] f(x) = x^{2n + 1} حيث x \geqslant 0 و n \in \mathbb{Z}^ +


3. الدالة[م] f(x) = \tan xعلى الفترة [0,{\pi  \mathord{\left/{\vphantom{\pi  2}} \right. \kern-\nulldelimiterspace} 2}).


4. الدالة[م] الأسيةf(x) = e^x وكذلك أي دالة[م] أسية f(x) = a^x .

 

حقيقة 1: إذا كانت fقابلة للاشتقاق على الفترة Iفإنها تكون محدبة علىI إذا وفقط إذا كانت

f(y) \geqslant f(x) + f '(x)(y - x)


وذلك لكل x,y \in I
.

الإثبات: افرض أن fمحدبة على I. إذا لأي \lambda  \in (0,1) فإن

\lambda f(y) + (1 - \lambda )f(x) \geqslant f(\lambda y + (1 - \lambda )x)



\lambda (f(y) - f(x)) + f(x) \geqslant f(\lambda (y - x) + x)



بنقل f(x)ثم القسمة على \lambda ووضع y - x في البسط والمقام

f(y) - f(x) \geqslant \frac{{f(\lambda (y - x) + x) - f(x)}}{{\lambda (y - x)}}(y - x)



وبأخذ النهاية عندما \lambda  \to 0 نحصل على المطلوب الأول

f(y) - f(x) \geqslant f'(x)(y - x)


الآن افرض العكس ولتكن x,y \in I. ولتكن z = \lambda f(x) + (1 - \lambda )f(y). إذا

f(x) \geqslant f(z) +f'(z)(x - z)

f(y) \geqslant f(z) +f'(z)(y - z)


بضرب المتباينة الأولى في \lambda والثانية في 1 - \lambda ثم الجمع

\begin{gathered}  \lambda f(x) + (1 - \lambda )f(y) \geqslant f(z) + f'(z)(\lambda x) + (1 - \lambda )y - z) \\    = f(z) + f'(z)(z - z) \\    = f(\lambda x) + (1 - \lambda )y) \\ \end{gathered}


إذا fمحدبة.


ملاحظة: لو كانت المتباينتين في بداية الشق الثاني من الإثبات دقيقتين (أي علامة التباين هي  > ) فإن هذا يقتضي أن تكون الدالة[م] محدبة فعليا. سنحتاج هذه الملاحظة والحقيقة بكاملها لإثبات.



نظرية1: الدالة[م]f:I \to \mathbb{R} القابلة للاشتقاق مرتين على الفترة I تكون محدبة على I إذا وفقط إذا كانت f''(x) \geqslant 0 لكل x,y \in I وتكون محدبة فعليا على I إذا كانت f''(x) > 0 لكل x,y \in I.

الإثبات : لتكن x,y \in I. من نظرية تايلور يوجد z بين العددين بحيث

f(y) = f(x) + (y - x)f'(x) + \frac{{(y - x)^2 }}{2}f''(z)


وبالتالي

f(y) - f(x) - (y - x)f'(x) = \frac{{(y - x)^2 }}{2}f''(z)



يتضح من الطرف الأيسر ومن حقيقة 1 أن f''(x) \geqslant 0 إذا وفقط إذا كانت f محدبة. ويتضح أيضا أنه إذا كانت f''(x) > 0 لكل x فإن الطرف الأيسر موجب دائما وهذا يقتضي أن تكون f محدبة فعليا كما أشارت الملاحظة السابقة.


حقيقة 2: إذا كانتf دالة[م] محدبة على الفترة (a,b) وكان a < s < t < u < b فإن

\frac{{f(s) - f(t)}}{{s - t}} \leqslant \frac{{f(u) - f(s)}}{{u - s}} \leqslant \frac{{f(u) - f(t)}}{{u - t}}



بما أن العدد t يقع بين s,u فيمكن كتابته بالشكل t = \lambda s + (1 - \lambda )u حيث \lambda  = \frac{{u - t}}{{u - s}}. واضح أن \lambda  \in (0,1) لذلك

f(t) \leqslant \lambda f(s) + (1 - \lambda )f(u) = \frac{{u - t}}{{u - s}}f(s) + \frac{{t - s}}{{u - s}}f(u)



بالضرب في (u - s) نحصل على المتباينة

(u - t)f(s) + (t - s)f(u) - (u - s)f(t) \geqslant 0


هذه المتباينة يمكن كتابتها بطريقتين هما

\begin{gathered}  (t - s)(f(u) - f(s)) \geqslant (u - s)(f(t) - f(s)) \hfill \\  (u - s)(f(u) - f(t)) \geqslant (u - t)(f(u) - f(s)) \hfill \\ \end{gathered}


وهما بالضبط المتباينتين المطلوب إثباتها.



نظرية 2: إذا كانتf دالة[م] محدبة على الفترة (a,b) فإنها متصلة.

هذه النظرية ليست مباشرة والحقيقة 2 مهمة في إثباتها ويمكن تلخيص الإثبات بأخذ الجوار

[x - \delta ,x + \delta ] \subset (a,b)



لنقطة اختيارية x . إذا كانت y من نقاط الجوار وعلى يسار النقطة x فباستخدام الحقيقة أعلاه يمكن اثبات أن

\frac{{f(x) - f(x - \delta )}}{\delta } \leqslant \frac{{f(y) - f(x)}}{{y - x}} \leqslant \frac{{f(x + \delta ) - f(x)}}{\delta }



بالمثل إذا كانت y من نقاط الجوار وعلى يمين النقطة x نصل إلى متباينات مشابهة . من كل هذه المتباينات نستنتج أن الدالة[م] f تحقق شرط لينتز, بمعنى

\left| {f(x) - f(y)} \right| \leqslant c\left| {x - y} \right|,\quad {\text{for all }}y \in (x - \delta ,x + \delta )


وهذا الشرط يقتضي اتصال الدالة[م] f.

من أكثر الحقائق ارتباطا بالدالة المحدبة متباينة (متفاوتة) جنسن Jensen's Inequality وهي ذات دور بارز في إثبات عدة متباينات هامة.

تنص متباينة جنسن على أنه إذا كانت f:I \to \mathbb{R} دالة[م] محدبة فإن

f(\lambda _1 x_1  + \lambda _2 x_2  +  \cdots  + \lambda _n x_n ) \leqslant \lambda _1 f(x_1 ) + \lambda _2 f(x_2 ) +  \cdots  + \lambda _n f(x_n )


حيث x_1 , \cdots ,x_2  \in I و \lambda _1 , \cdots ,\lambda _n  \in \left[ {0,1} \right] بشرط \lambda _1  + \lambda _2  +  \cdots  + \lambda _n  \in \left[ {0,1} \right]
.


مسائل :

1. إذا كانت دالة[م] محدبة فإنها تحرز قيمتها العظمى عند أحد طرفي الفترة. بمعنى

f(x) \leqslant \max \{ a,b\} \quad {\text{for all }}x \in \left[ {a,b} \right]


إرشاد . ضع M = \max \{ a,b\} واستخدم حقيقة أن x = \lambda a + (1 - \lambda )b.


2. أعط مثال على دالة[م] محدبة فعليا ولكن f'' ليست موجبة على كل مجالها.


3. إذا كانت كلا من الدالتين f,g محدبة على الفترة I فأثبت أن af + bg كذلك حيث a,{\text{ }}b أعداد حقيقية موجبة.


4. إذا كانت كلا من الدالتين f,g محدبة على الفترة Iفماذا عن الدالتين \max \{ f,g\} و \min \{ f,g\} ؟.


5. أثبت أن الدالة[م] fمحدبة على الفترة I إذا وفقط إذا كانت مشتقتها الأولى غير تناقصية.


6. إذا كانتf:I \to \mathbb{R}دالة[م] متصلة فإنها محدبة إذا وفقط إذا كان


f(\frac{{x + y}}{2}) \leqslant \frac{{f(x) + f(y)}}{2}


المراجع

  1. principles of Mathematical Analysis, Walter Ruden, 3d edition
  2. Introduction to Approximation Theory, E.W. Cheney,
  3. http://mathworld.wolfram.com/ConvexFunction.html