を実数の定数とし、実数全体で定義された関数
を考える。ここで が 上の凸関数であるとは、任意の実数 と を満たす任意の実数 に対して
が成り立つことをいう。 が 上の凸関数となるような の最小値を求めよ。
凸集合と凸関数の定義
集合が凸か、関数が凸かを、定義の不等式 で判定できる。1 変数関数では区間で かどうかで凸性を判定できる
前提
- 第 2 次導関数とグラフの凹凸 (数学III 微分法)
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- 第 2 次導関数とグラフの凹凸 (数学III 微分法)
説明
凸集合とは、中の 2 点を結ぶ線分がいつもその集合からはみ出さない集合のことです。凸関数とは、グラフ上の 2 点を結ぶ弦が、いつもグラフの上側(または上)にある関数のことです。最適化では「凸関数の極小値は最小値になる」などの強い性質が成り立ちます。そのため、まず凸かどうかを判定することが大切です。1 変数関数なら、第 2 次導関数の符号を調べるだけで凸性を判定できます。
なぜそうしてよいのか
2 点 と に対し、点 は と を結ぶ線分上の点です( で 、 で )。そこで、集合 が凸であるとは「任意の と任意の に対して 」が成り立つことと定めます。凸集合(1 変数なら区間) 上の関数 が凸関数であるとは、任意の 、 に対して が成り立つことです。左辺は線分上の点でのグラフの高さ、右辺は同じ点での弦の高さです。つまりこの不等式は「弦がグラフより下に来ない」ことを表し、高校で「下に凸」と呼んだ形にあたります。
第 2 次導関数で判定できる理由を示します。道具として平均値の定理を使います。これは「関数 が で連続、 で微分可能なら、 をみたす が に少なくとも 1 つある」という定理です(弦と平行な接線が引ける、という意味です。 の特別な場合をロルの定理といいます)。いま は区間 で 2 回微分可能(端点では片側の微分)とし、 の内部(端点を除いた部分)で とします。 の導関数が 以上なので、増減表の考え方により は内部で広義に増加します。 を から取り、弦を ()とし、 とおきます。すると 、 です。 を取り、 と でそれぞれ平均値の定理を使うと、 をみたす があります。 で は広義増加なので です。よって となり、括弧内は正なので です。()とおくと なので、これはまさに定義の不等式です。 や のときは等号で明らかで、 のときは の役割を入れ替えればよいです。
逆に、内部のある 1 点 で なら凸でないことを示します( の連続性は仮定しません)。定義より です。そこで、ある があって、 ならこの商は負になります。つまり では 、 では です。 は内部の点なので、 を十分小さく取れば、、 はどちらも に入ります。つまり は区間 の内部から取ります。上と同じ を作り、 として平均値の定理を使うと、 で 、 をみたす があります。もし なら 、すなわち です。しかし は の左右 以内にあるので となり、矛盾します。よって です。これは で となることを意味し、定義の不等式が破れます。以上から、区間 で 2 回微分可能な について「 が凸関数 の内部のすべての で 」が成り立ちます。
手順
集合の凸性を調べるときは、任意の 、 に対して が成り立つかを確かめる。凸でないことを示すには、成り立たない の組を 1 つ挙げればよい。
関数の凸性を調べるときは、まず定義域が凸集合(1 変数なら区間)であることを確認する。
1 変数で 2 回微分可能なら を計算し、因数分解などで符号を調べやすい形にする。
定義域の区間の内部(端点を除いた部分)全体で かどうかを、不等式を解いて調べる。
内部全体で なら凸関数である。内部に となる点 が 1 つでもあれば凸関数ではない。小さい で とすると、定義の不等式が破れる。
例題
関数 を区間 で考える。 がこの区間で凸関数となるような実数 の最小値を求めよ。
例題の解答
手順 2:定義域 は区間なので凸集合である。その内部は である。
手順 3: より である。
手順 4: または である。また、 では である。
手順 5: なら、内部 のすべての で となり なので、 は凸関数である。 なら、 とおくと かつ である。よって は内部の点で となり、 は凸関数ではない。
以上より、 が凸関数となるのは のときで、 の最小値は である。
答え:
よくある誤り
凸関数を「上に凸」の意味に取り違えて、 を凸関数としてしまう誤り。正しくは、 なのでこの関数は凸関数ではない。凸関数は高校でいう「下に凸」で、()が凸関数の例である。
凸関数であるためには が必要だと考えて、 を凸でないとしてしまう誤り。正しくは、条件は である。 は で になるが常に 以上なので、 は 上で凸関数である。
定義域が区間でないことを見落とす誤り。たとえば ()は だが、定義域 は凸集合ではない( とすると中点 が含まれない)。そのため、定義域全体で凸関数とはいえない。正しくは、 や のように区間に制限して判定する。
特定の で条件が成り立ったことだけで凸と結論してしまう誤り。正しくは、すべての とすべての で成り立つ必要がある。たとえば は、 では線分が集合に含まれる。しかし では中点 が含まれないので、凸集合ではない。
この説明は AI が書き、別の AI が例題を独立に解いて答えを確かめ、説明を一歩ずつ査読しました。
入口の問題
を実数の定数とし、 上の関数
を考える。 が 全体で凸関数となるような の最大値を求めよ。実数 の関数
を考える。実数 に対して、 が区間 上で凸関数となる、すなわち区間内の任意の と を満たす任意の実数 に対して
が成り立つような の最小値を求めよ。
この技能を使う問題
を正の整数、 を任意の実ベクトルとし、
とする。最適化問題
について、次を証明せよ。「方程式 を満たす実数 がただ 1 つ存在し、その を用いて と定めた点 は、この問題のただ 1 つの最適解である。」
ここで最適解とは、 であって、すべての に対し を満たす点のことである。
を実数の定数とし、 上の関数
を考える。 が 全体で凸関数となるような の値の全体は閉区間 になる。 をこの順に組 で求めよ。
この技能の次に学べること
- ヘッセ行列による凸性の判定 (大学数学 最適化・線形計画法)