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Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―Β―
Erweiterte Funktion
ββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββ
top
Eine erweiterte Funktion und der damit eng verbundene Begriff einer echten Funktion ist eine Funktion, deren Wertebereich um den symbolischen Wert unendlich erweitert wird. Dies erleichtert den Umgang mit der Funktion, da man sich auf die Urbildmengen von Interesse konzentrieren kann, allen anderen Mengen wird der Funktionswert unendlich zugewiesen. Dadurch kann unter UmstΓ€nden auf Fallunterscheidungen verzichtet werden.
Contents
β’ Definition
β’ Beispiele
β’ Monotonie
β’ KonvexitΓ€t
β’ Verwendung
β’ Literatur
ββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββ
Definition
Gegeben ist eine Funktion f : : V β β R {\displaystyle f\colon V\to \mathbb {R} } sowie eine Menge M β β V {\displaystyle M\subset V} , auf der die Funktion eine gewisse Eigenschaft von Interesse besitzt. Dann heiΓt die Funktion f ~ ~ : : V β β R βͺ βͺ { + β β } {\displaystyle {\tilde {f}}\colon V\to \mathbb {R} \cup \{{+\infty }\}} mit
f ~ ~ ( x ) = { f ( x ) falls x β β M + β β sonst {\displaystyle {\tilde {f}}(x)={\begin{cases}f(x)&{\text{ falls }}x\in M\\{+\infty }&{\text{ sonst}}\end{cases}}}
erweiterte Funktion zu f {\displaystyle f} . Typische Eigenschaften von Interesse sind zum Beispiel Monotonie, KonvexitΓ€t oder Wohldefiniertheit. Die erweiterte Funktion ist ebenfalls auf ganz V {\displaystyle V} definiert. Die Menge
dom β‘ β‘ ( f ~ ~ ) = { x β β V β£ β£ f ~ ~ ( x ) < + β β } {\displaystyle \operatorname {dom} ({\tilde {f}})=\{x\in V\mid {\tilde {f}}(x)<{+\infty }\}}
heiΓt der wesentliche Definitionsbereich von f ~ ~ {\displaystyle {\tilde {f}}} . Ist dom β‘ β‘ ( f ~ ~ ) β β β
β
{\displaystyle \operatorname {dom} ({\tilde {f}})\neq \emptyset } , so heiΓt f ~ ~ {\displaystyle {\tilde {f}}} eine echte Funktion.
Beispiele
Monotonie
Als Beispiel betrachten wir die Funktion f : : R β β R {\displaystyle f\colon \mathbb {R} \to \mathbb {R} } , definiert durch f ( x ) = β β x 2 {\displaystyle f(x)=-x^{2}} . Sie ist monoton fallend auf dem Intervall [ 0 , β β ) {\displaystyle [0,\infty )} . Um diese Eigenschaft nun auf ganz R {\displaystyle \mathbb {R} } zu ΓΌbertragen, setzen wir M = [ 0 , β β ) {\displaystyle M=[0,\infty )} . Demnach gilt:
f ~ ~ ( x ) = { β β x 2 falls x β β [ 0 , β β ) + β β sonst {\displaystyle {\tilde {f}}(x)={\begin{cases}-x^{2}&{\text{ falls }}x\in [0,\infty )\\{+\infty }&{\text{ sonst}}\end{cases}}}
Die erweiterte Funktion ist nun nach den Rechenregeln mit unendlich monoton fallend auf ganz R {\displaystyle \mathbb {R} } .
KonvexitΓ€t
Ist f {\displaystyle f} konvex auf der Menge C {\displaystyle C} , so ist die erweiterte konvexe Funktion f ~ ~ : : V β β R βͺ βͺ { + β β } {\displaystyle {\tilde {f}}\colon V\to \mathbb {R} \cup \{{+\infty }\}} durch
f ~ ~ ( x ) = { f ( x ) falls x β β C + β β sonst {\displaystyle {\tilde {f}}(x)={\begin{cases}f(x)&{\text{ falls }}x\in C\\{+\infty }&{\text{ sonst}}\end{cases}}}
definiert. Mit den Rechenregeln fΓΌr unendlich ist diese Funktion nun konvex auf ganz V {\displaystyle V} und nicht nur auf der Menge C {\displaystyle C} . Beispielsweise ist die Sinusfunktion konvex auf dem Intervall [ β β Ο Ο , 0 ] {\displaystyle [-\pi ,0]} . Somit lautet die erweiterte Funktion
f ~ ~ ( x ) = { sin β‘ β‘ ( x ) falls x β β [ β β Ο Ο , 0 ] + β β sonst. {\displaystyle {\tilde {f}}(x)={\begin{cases}\sin(x)&{\text{ falls }}x\in [-\pi ,0]\\{+\infty }&{\text{ sonst.}}\end{cases}}}
Diese Funktion ist nun konvex auf ganz R {\displaystyle \mathbb {R} } .
DefinitionslΓΌcken
Betrachtet man die Funktion f ( x ) = 1 x 2 {\displaystyle f(x)={\tfrac {1}{x^{2}}}} , so ist diese an der Stelle x = 0 {\displaystyle x=0} nicht definiert. Setzt man nun M = D f {\displaystyle M=D_{f}} , wobei D f {\displaystyle D_{f}} der Definitionsbereich ist, so gilt:
f ~ ~ ( x ) = { + β β falls x = 0 1 x 2 sonst {\displaystyle {\tilde {f}}(x)={\begin{cases}{+\infty }&{\text{ falls }}x=0\\{\frac {1}{x^{2}}}&{\text{ sonst}}\end{cases}}}
Die erweiterte Funktion ist jetzt auf ganz R {\displaystyle \mathbb {R} } definiert und es kΓΆnnen Operationen mit der Funktion ausgefΓΌhrt werden, ohne RΓΌcksicht auf die DefinitionslΓΌcke zu nehmen. Es darf aber nicht aus der erweiterten Funktion geschlossen werden, dass 1 0 2 = + β β {\displaystyle {\tfrac {1}{0^{2}}}={+\infty }} gelte, da der Wert + β β {\displaystyle +\infty } erst im Nachhinein festgelegt wurde.
Verwendung
Erweiterte Funktionen finden sich in vielen Bereichen der Analysis, insbesondere der Optimierung. Hier bieten sie den Vorteil, dass man bei erweiterten Definitionen immer noch sinnvoll minimieren kann, aber keine formalen Probleme mit DefinitionslΓΌcken oder nicht-konvexen Bereichen der Funktion bekommt.
Literatur
β’ Carl Geiger, Christian Kanzow: Theorie und Numerik restringierter Optimierungsaufgaben. Springer-Verlag, Berlin Heidelberg New York 2002, ISBN 3-540-42790-2.
β’ Stephen Boyd, Lieven Vandenberghe: Convex Optimization. Cambridge University Press, Cambridge, New York, Melbourne 2004, ISBN 978-0-521-83378-3 (online).