举个例子说明f(x1,x2)是非凸非凹函数,那么f(x1,x2,x3)不一定是非凸非凹函数
时间: 2024-05-24 11:10:06 浏览: 10
假设$f(x_1,x_2) = x_1x_2$,则$f(x_1,x_2)$是非凸非凹函数。但是,如果我们定义$f(x_1,x_2,x_3) = x_1x_2x_3$,则$f(x_1,x_2,x_3)$是凸函数。这是因为对于任意的$a,b\in[0,1]$,$x_1,x_2,x_3\geq 0$,有:
$$
\begin{aligned}
&f(ax_1+(1-a)b,x_2,x_3) - af(x_1,x_2,x_3) - (1-a)f(b,x_2,x_3)\\
=&(ax_1+(1-a)b)x_2x_3 - ax_1x_2x_3 - (1-a)bx_2x_3\\
=&a(1-a)(x_1-x_2)(x_2-x_3)\geq 0
\end{aligned}
$$
因此,$f(x_1,x_2,x_3)$是凸函数,不是非凸非凹函数。
相关问题
凸函数和凹函数分别是什么
在微积分中,凸函数和凹函数是描述函数曲线弯曲程度的概念。一个函数f(x)在定义域I上是凸函数,当且仅当对于任意的x1, x2∈I和任意的t∈[0,1],都有以下不等式成立:
f(tx1 + (1−t)x2) ≤ tf(x1) + (1−t)f(x2)
即函数曲线上任意两点的连线在函数曲线上方或在函数曲线上,也可以理解为函数曲线上的任意弦线均在函数曲线上方或在函数曲线上。如果上述不等式中的等号成立,则称该函数在I上是严格凸函数。
类似地,一个函数f(x)在定义域I上是凹函数,当且仅当对于任意的x1, x2∈I和任意的t∈[0,1],都有以下不等式成立:
f(tx1 + (1−t)x2) ≥ tf(x1) + (1−t)f(x2)
即函数曲线上任意两点的连线在函数曲线下方或在函数曲线上,也可以理解为函数曲线上的任意弦线均在函数曲线下方或在函数曲线上。如果上述不等式中的等号成立,则称该函数在I上是严格凹函数。
介绍凸函数及凹函数,两者有何关联
凸函数和凹函数是数学中重要的概念,它们描述了函数图像的形状。简单来说,凸函数是指函数图像上任意两点连线所在直线都在函数图像的上方或重合,凹函数则相反,即函数图像上任意两点连线所在直线都在函数图像的下方或重合。具体来说,对于定义在实数集上的函数$f(x)$:
1. 若对于任意$x_1,x_2\in \mathbb{R}$和$\lambda\in[0,1]$,有$f(\lambda x_1+(1-\lambda)x_2)\leq \lambda f(x_1)+(1-\lambda)f(x_2)$,则$f(x)$是凸函数;
2. 若对于任意$x_1,x_2\in \mathbb{R}$和$\lambda\in[0,1]$,有$f(\lambda x_1+(1-\lambda)x_2)\geq \lambda f(x_1)+(1-\lambda)f(x_2)$,则$f(x)$是凹函数。
凸函数和凹函数有以下关联:
1. 如果一个函数既是凸函数又是凹函数,那么它必须是常数函数。
2. 如果一个函数的二阶导数大于等于零,则它是凸函数;如果二阶导数小于等于零,则它是凹函数。
3. 如果一个函数是凸函数,那么它的上凸包也是凸函数;如果一个函数是凹函数,那么它的下凸包也是凸函数。
在优化问题中,凸函数和凹函数有着重要的应用。例如,对于凸函数,可以使用凸优化来求解最优化问题,而对于凹函数,则可以使用凸优化的对偶问题求解。此外,在机器学习中,很多模型的损失函数都是凸函数或凹函数,因此可以使用凸优化算法来训练模型。
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