clase03

FUNCIONES CONVEXAS
El concepto de convexidad es fundamental en el análisis y resolución de los
problemas de optimización.
FUNCIONES CONVEXAS Y CÓNCAVAS.
Sea S ⊆ Rn, un conjunto convexo y no vacío, y sea f: S → R f es una función convexa
en S, si y solo si:
f [ λ x1 + (1-λ) x2 ] ≤ λ f(x1) + (1-λ) f(x2)
∀ λ ∈[0,1]

∀ x1,x2 ∈ S.

y

Gráficamente:

f(x2)
λ f(x1) + (1-λ) f(x2)

f(x1)

x1

λ x1 + (1-λ)x2

x2

Sea S ⊆ Rn, un conjunto convexo y no vacío, y sea f: S → R, f es una función
estrictamente convexa en S, si:
f [ λ x1 + (1-λ) x2 ] < λ f(x1) + (1-λ) f(x2)
∀ λ ∈]0,1[

y

∀ x1,x2 ∈ S. con x1 ≠ x2

1

Sea S ⊆ Rn, un conjunto convexo y no vacío, y sea f: S → R f es una función cóncava
en S, si y solo si:
f [ λ x1 + (1-λ) x2 ] ≥ λ f(x1) + (1-λ) f(x2)
∀ λ ∈[0,1]

∀ x1,x2 ∈ S.

yGráficamente,
f [ λ x1 + (1-λ) x2 ]
f(x1)

λ f(x1) + (1-λ)f(x2)
f(x2)

λ x1 + (1-λ) x2

x1

x2

Una función es estrictamente cóncava si la desigualdad se verifica en sentido estricto,
es decir:
f [ λ x1 + (1-λ) x2 ] > λ f(x1) + (1-λ) f(x2)
∀ λ ∈(0,1)

y

∀ x1,x2 ∈ S. con x1 ≠ x2

Es importante hacer notar que las definiciones que hemos dado con anterioridad
no exigen ni la continuidad ni la diferenciabilidadde la función.

Si f(x) es una función convexa en S (convexo y no vacío), entonces la función

[-f(x)] es una función cóncava en S.
Prueba:

2

Si f(x) es una función convexa verifica que :
∀ λ ∈[0,1]

∀ x1,x2 ∈ S.

y

f [ λ x1 + (1-λ) x2 ] ≤ λ f(x1) + (1-λ) f(x2)
si multiplicamos esta expresión por (-1), tenemos
- f [ λ x1 + (1-λ) x2 ] ≥ - λ f(x1) - (1-λ) f(x2)
o lo que es lo mismo:
(-f) [ λ x1 +(1-λ) x2 ] ≥ λ (-f)(x1) + (1-λ) (-f)(x2)
con lo cual (-f) es una función cóncava.
Así por ejemplo, las funciones lineales son cóncavas y convexas a la vez, dado
que cumplen la definición de función cóncava y convexa como una igualdad entre los
dos miembros de la definición, pero precisamente por este motivo no pueden ser ni
estrictamente cóncavas ni convexas.
Por el contrario, la función coseno (cos(x) ) no es cóncava ni convexa sobre
todo su dominio ( R ), pero sin embargo, sobre ciertos subdominios si tiene algunas de
estas propiedades.Así, en el dominio [ π/2, 3π/2 ] es un función convexa, mientras que
en el dominio [ 3π/2, 5π/2 ] se trata de una función cóncava, y además lo es
estrictamente en ambos casos.

3

1

0

-1

0

π/2

3π/2

5π/2

PROPIEDADES DE LAS FUNCIONES CONVEXAS.Toda combinación lineal con coeficientes positivos de funciones convexas es
una función convexa.

Sea S ⊆ Rn un conjunto convexo y no vacío, y sea f: S → R una función convexa.
Entonces el conjunto de nivel inferior Sα = { x ∈ S / f(x) ≤ α }, es un conjunto convexo.
Prueba:
Sean x1 , x2 ∈ Sα , lo que significa que:
f(x1) ≤ α
f(x2) ≤ α
lo que tenemos que probar es que: ∀ λ ∈ [0,1] se verifica que: λx1 + (1-λ) x2 ∈ Sα , o
lo que es lo mismo que : f[λ x1 + (1-λ) x2] ≤ α.
Como ayuda para hacer más compresible esta prueba, definimos:
xo = λ x1 + (1-λ) x2
por lo que
f( xo ) = f[ λ x1 + (1-λ) x2]

4

por ser f un función convexa, se tiene que:
f[ λ x1 + (1-λ) x2] ≤ λ f(x1) + (1-λ) f(x2)
y dado que se cumple que: f(x1) ≤ α y f(x2) ≤ α, entonces:
f[ λ x1 + (1-λ) x2] ≤λ f(x1) + (1-λ) f(x2) ≤ λ α +(1-λ) α = α
lo que significa que
λ x1 + (1-λ) x2 ∈ Sα
que es lo que queríamos probar, que el conjunto Sα es un conjunto convexo.
De igual manera tenemos la siguiente propiedad:
Si f es un función cóncava el conjunto de nivel superior Sα ={x ∈ S/f(x)≥ α}, es
un conjunto convexo.

El reciproco de estas dos propiedades no es cierto, es decir, que el conjunto de nivel
sea sea convexo, no implica que lafunción sea convexa (cóncava), aunque esta
propiedad se cumple para las funciones cuasiconcavas y cuasiconvexas.

f
α

Sα

5

α

Sα

0

f

f(x,y)

z=α
0

Sα
-

0

6

0

CARACTERIZACIONES DE LAS FUNCIONES CONVEXAS.
La aplicación de la definición de convexidad o concavidad a una función puede,
en muchas ocasiones, resultar complicado, por lo que se recurre a las caracterizaciones,
es decir, a...