Izpeljava Jensenove in Hölderjeve neenakosti ter neenakosti Minkowskega

Σχετικά έγγραφα
Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 10. december Gregor Dolinar Matematika 1

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 5. december Gregor Dolinar Matematika 1

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 22. oktober Gregor Dolinar Matematika 1

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 21. november Gregor Dolinar Matematika 1

Definicija. definiramo skalarni produkt. x i y i. in razdaljo. d(x, y) = x y = < x y, x y > = n (x i y i ) 2. i=1. i=1

Diferencialna enačba, v kateri nastopata neznana funkcija in njen odvod v prvi potenci

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 14. november Gregor Dolinar Matematika 1

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 12. november Gregor Dolinar Matematika 1

IZPIT IZ ANALIZE II Maribor,

Funkcijske vrste. Matematika 2. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 2. april Gregor Dolinar Matematika 2

Tretja vaja iz matematike 1

Osnove matematične analize 2016/17

Poliedri Ines Pogačar 27. oktober 2009

Vaje iz MATEMATIKE 8. Odvod funkcije., pravimo, da je funkcija f odvedljiva v točki x 0 z odvodom. f (x f(x 0 + h) f(x 0 ) 0 ) := lim

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 15. oktober Gregor Dolinar Matematika 1

Splošno o interpolaciji

KODE ZA ODKRIVANJE IN ODPRAVLJANJE NAPAK

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta

Linearne preslikave. Poglavje VII. 1 Definicija linearne preslikave in osnovne lastnosti

Algebraične strukture

Spoznajmo sedaj definicijo in nekaj osnovnih primerov zaporedij števil.

II. LIMITA IN ZVEZNOST FUNKCIJ

Vektorski prostori s skalarnim produktom

1. Definicijsko območje, zaloga vrednosti. 2. Naraščanje in padanje, ekstremi. 3. Ukrivljenost. 4. Trend na robu definicijskega območja

SKUPNE PORAZDELITVE VEČ SLUČAJNIH SPREMENLJIVK

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta

Na pregledni skici napišite/označite ustrezne točke in paraboli. A) 12 B) 8 C) 4 D) 4 E) 8 F) 12

Matematika. BF Lesarstvo. Zapiski ob predavanjih v šolskem letu 2010/2011

vezani ekstremi funkcij

Lastne vrednosti in lastni vektorji

Osnovne lastnosti odvoda

FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 4 Pisni izpit 22. junij Navodila

1 Fibonaccijeva stevila

Funkcije več spremenljivk

V tem poglavju bomo vpeljali pojem determinante matrike, spoznali bomo njene lastnosti in nekaj metod za računanje determinant.

Integralni račun. Nedoločeni integral in integracijske metrode. 1. Izračunaj naslednje nedoločene integrale: (a) dx. (b) x 3 +3+x 2 dx, (c) (d)

Univerza v Mariboru. Fakulteta za logistiko MATEMATIKA. Univerzitetni učbenik

Funkcije dveh in več spremenljivk

Realne funkcije. Elementarne funkcije. Polinomi in racionalne funkcije. Eksponentna funkcija a x : R R + FKKT Matematika 1

cot x ni def. 3 1 KOTNE FUNKCIJE POLJUBNO VELIKEGA KOTA (A) Merske enote stopinja [ ] radian [rad] 1. Izrazi kot v radianih.

Analiza I. (študijsko gradivo) Matija Cencelj

Booleova algebra. Izjave in Booleove spremenljivke

Domače naloge za 2. kolokvij iz ANALIZE 2b VEKTORSKA ANALIZA

Matematika 1. Gregor Dolinar. 2. januar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. Gregor Dolinar Matematika 1

Matematika. Funkcije in enačbe

Kotne in krožne funkcije

Podobnost matrik. Matematika II (FKKT Kemijsko inženirstvo) Diagonalizacija matrik

matrike A = [a ij ] m,n αa 11 αa 12 αa 1n αa 21 αa 22 αa 2n αa m1 αa m2 αa mn se števanje po komponentah (matriki morata biti enakih dimenzij):

INŽENIRSKA MATEMATIKA I

Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko MATEMATIKA. Polona Oblak

Matematika 1. Jaka Cimprič

ZBIRKA REŠENIH NALOG IZ MATEMATIKE I

Numerično reševanje. diferencialnih enačb II

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO MATEMATIKA III

Dodatna poglavja iz linearne algebre za 1. letnik finančne matematike na FMF. Primož Moravec

1 Seštevanje vektorjev in množenje s skalarjem

Del 5. Vektorske funkcije in funkcije več spremenljivk

Matematika vaja. Matematika FE, Ljubljana, Slovenija Fakulteta za Elektrotehniko 1000 Ljubljana, Tržaška 25, Slovenija

Matematika 2. Diferencialne enačbe drugega reda

AFINA IN PROJEKTIVNA GEOMETRIJA

*M * Osnovna in višja raven MATEMATIKA NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Sobota, 4. junij 2011 SPOMLADANSKI IZPITNI ROK. Državni izpitni center

Inverzni problem lastnih vrednosti evklidsko razdaljnih matrik

Univerza na Primorskem Pedagoška fakulteta Koper. Geometrija. Istvan Kovacs in Klavdija Kutnar

Kontrolne karte uporabljamo za sprotno spremljanje kakovosti izdelka, ki ga izdelujemo v proizvodnem procesu.

Osnove kompleksne analize MARKO SLAPAR

Reševanje sistema linearnih

Enačba, v kateri poleg neznane funkcije neodvisnih spremenljivk ter konstant nastopajo tudi njeni odvodi, se imenuje diferencialna enačba.

Gimnazija Krˇsko. vektorji - naloge

Kvadratne forme. Poglavje XI. 1 Definicija in osnovne lastnosti

Kotni funkciji sinus in kosinus

D f, Z f. Lastnosti. Linearna funkcija. Definicija Linearna funkcija f : je definirana s predpisom f(x) = kx+n; k,

Množico vseh funkcijskih vrednosti, ki jih pri tem dobimo, imenujemo zaloga vrednosti funkcije f. Oznaka: Z f

Matematika I (VS) Univerza v Ljubljani, FE. Melita Hajdinjak 2013/14. Pregled elementarnih funkcij. Potenčna funkcija. Korenska funkcija.

Uporabna matematika za naravoslovce

INTEGRALI RACIONALNIH FUNKCIJ

8. Posplošeni problem lastnih vrednosti

13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa

10. poglavje. Kode za overjanje

REˇSITVE. Naloga a. b. c. d Skupaj. FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost 2. kolokvij 23.

Matrike. Poglavje II. Matrika je pravokotna tabela realnih števil. Na primer: , , , 0 1

Riemannove ploskve in analitična geometrija. Franc Forstnerič

22. Kdaj sta dva vektorja vzporedna? FGG geodezija UNI Matematika I, 2005/ Kdaj so vektorji a 1, a 2,..., a n linearno neodvisni?

18. listopada listopada / 13

TRANZITIVNI GRAFI. Katarina Jan ar. oktober 2008

Verjetnost 2 Peto poglavje

p 1 ENTROPIJSKI ZAKON

Navadne diferencialne enačbe

SEMINARSKA NALOGA Funkciji sin(x) in cos(x)

Veleučilište u Rijeci Stručni studij sigurnosti na radu Akad. god. 2011/2012. Matematika. Monotonost i ekstremi. Katica Jurasić. Rijeka, 2011.

Matematika. BF Lesarstvo. Zapiski ob predavanjih v šolskem letu 2009/2010

Funkcija je predpis, ki vsakemu elementu x iz definicijskega območja D R priredi neko število f (x) R.

1. VAJA IZ TRDNOSTI. (linearna algebra - ponovitev, Kroneckerjev δ i j, permutacijski simbol e i jk )

Dragi polinom, kje so tvoje ničle?

Navadne diferencialne enačbe

Analiza 2 Rešitve 14. sklopa nalog

3.1 Granična vrednost funkcije u tački

DISKRETNA FOURIERJEVA TRANSFORMACIJA

Iterativno reševanje sistemov linearnih enačb. Numerične metode, sistemi linearnih enačb. Numerične metode FE, 2. december 2013

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA SANDRA BOLTA LASTNE VREDNOSTI GRAFA DIPLOMSKO DELO

Frekvenčna analiza neperiodičnih signalov. Analiza signalov prof. France Mihelič

Transcript:

Izeljava Jensenove in Hölderjeve neenakosti ter neenakosti Minkowskega

1. Najosnovnejše o konveksnih funkcijah Definicija. Naj bo X vektorski rostor in D X konveksna množica. Funkcija ϕ: D R je konveksna, če za oljubna a,b D ter oljuben θ [0,1] velja: ϕ ( (1 θ)a+θb ) (1 θ)ϕ(a)+θϕ(b) (1.1) Funkcija ϕ je torej konveksna, če za oljubna a in b graf njene zožitve na daljico ab leži od daljico s krajiščema ( a,ϕ(a) ) in ( b,ϕ(b) ). Slika! Konveksne funkcije, definirane na intervalih na realni osi, lahko karakteriziramo kot funkcije, ki imajo naraščajoč diferenčni količnik. Trditev 1.1. Naj bo I R interval in naj bo dana funkcija ϕ: I R. Naslednje trditve so ekvivalentne. (1) Funkcija ϕ je konveksna na intervalu I. (2) Za oljubna števila a < b in c [a,b] iz intervala I velja: ϕ(c) b c c a ϕ(a)+ ϕ(b) (1.2) b a b a (3) Za oljubna števila a 1,a 2,b 1,b 2 I, za katera je a 1 a 2, b 1 b 2, a 1 < b 1 in a 2 < b 2, velja (slika!): ϕ(b 1 ) ϕ(a 1 ) ϕ(b 2) ϕ(a 2 ) (1.3) b 1 a 1 b 2 a 2 Dokaz. (1) (2): V enačbo (1.1) vstavimo θ := (c a)/(b a) in dobimo (1.2). (2) (1): V enačbo (1.2) vstavimo c := (1 θ)a+θb in dobimo (1.1). (2) (3): Za a < c b iz (1.2) dobimo (slika!): ϕ(c) ϕ(a) c a za a c < b a rav tako iz (1.2) dobimo (slika!): ϕ(b) ϕ(a) b a (1.4) Iz (1.4) in (1.5) zdaj izeljemo: ϕ(b) ϕ(a) b a ϕ(b) ϕ(c) b c (1.5) ϕ(b 1 ) ϕ(a 1 ) b 1 a 1 ϕ(b 2) ϕ(a 1 ) b 2 a 1 ϕ(b 2) ϕ(a 2 ) b 2 a 2 kar je natančno (3). (3) (2): V (1.3) vstavimo nr. a 1 = a, a 2 = b 1 = c in b 2 = b, a dobimo (1.2). Posledica 1.2. Funkcija, ki je definirana na odrtem intervalu in tam odvedljiva, je konveksna natanko tedaj, ko je njen odvod naraščajoča funkcija. 1

Posledica 1.3. Funkcija ϕ, ki je definirana na odrtem intervalu in tam dvakrat odvedljiva, je konveksna natanko tedaj, ko je ϕ 0. Trditev 1.4. Naj bo I R interval, ϕ: I R a konveksna funkcija. Tedaj za vsak c iz notranjosti intervala I obstaja taka linearna funkcija l: R R, da velja l(c) = ϕ(c) in l(x) ϕ(x) za vsak x I. Slika! Dokaz. Iz neenačbe (1.3) sledi: α := su a<c ϕ(a) ϕ(c) a c ϕ(b) ϕ(c) inf b>c b c =: β (1.6) Izberimo oljubno število α k β in definirajmo: l(x) := ϕ(c)+k(x c) Brez težav reverimo, da funkcija l izolnjuje zahtevana ogoja. Oomba. Iz slednjega dokaza je razvidno, da ima vsaka konveksna funkcija realne sremenljivke v notranjih točkah definicijskega območja levi in desni odvod: to sta namreč koeficienta α in β iz (1.6). Trditev 1.5. Če je I R odrt interval, je vsaka konveksna funkcija ϕ: I R zvezna. Dokaz. Naj bo c I. Ker je interval I odrt, obstajata taki števili a,b I, da je a < c < b. Naj bo c < x < b. Po trditvi 1.1 velja: ϕ(c) ϕ(a) c a ϕ(x) ϕ(c) x c ϕ(b) ϕ(c) b c od koder sledi, da je ϕ v točki c zvezna z desne (slika!). Podobno dokažemo, da je ϕ zvezna tudi z leve. 2. Jensenova neenakost Izrek 2.1 (Jensenova neenakost). Naj bo (X, F) merljiv rostor s ozitivno mero µ, za katero velja µ(x) = 1. Dan naj bo še interval I R, merljiva funkcija g: X I in konveksna funkcija ϕ: I R. Tedaj velja: ( ) ϕ gdµ (ϕ g)dµ (2.1) če seveda integrala obstajata. 2

Oomba. Iz redostavk izreka avtomatično sledi, da je tudi funkcija ϕ g merljiva, saj je funkcija ϕ vsaj v notranjosti intervala I zvezna in zato merljiva. Prav tako sledi, da je gdµ I. Dokaz izreka 2.1. Najrej oazimo, da v (2.1) velja enakost, če je funkcija ϕ linearna. Po trditvi 1.4 obstaja taka linearna funkcija l, da velja l( gdµ) = ϕ( gdµ) in l(x) ϕ(x) za vsak x I. Sledi: ( ) ( ) ϕ gdµ = l gdµ = (l g)dµ (ϕ g)dµ in izrek je dokazan. Jensenova neenakost je oslošitev številnih drugih neeenakosti. V klasični, manj slošni obliki je Jensenova neenakost formulirana na naslednji način. Posledica 2.2. Naj bo I R interval, ϕ: I R a konveksna funkcija. Tedaj za oljubne točke x 1,...x n I in oljubna števila α 1,...α n 0 z vsoto 1 velja: ϕ(α 1 x 1 +...α n x n ) α 1 ϕ(x 1 )+...+α n ϕ(x n ) (2.2) Kot zgled lahko vzamemo eksonentno funkcijo ϕ(x) = e x, ki je očitno konveksna, saj ima ozitiven drugi odvod. Če vstavimo še x i = lny i, kjer so y i ozitivna realna števila, dobimo neenakost med aritmetično in geometrično sredino: Zgornja enakost velja za oljubne y 1,...y n 0. y α 1 1...y αn n α 1 y 1 +...α n y n (2.3) 3. Hölderjeva neenakost Naj bo (X,F) merljiv rostor s ozitivno mero µ in naj bo f: X F, kjer je F {R,C}, merljiva funkcija. Za 1 < označimo: ( f := ) 1/ f dµ Označimo še: Nadalje označimo: f := esssu f L (µ) := {f: X F merljiva ; f < } Definicija. Naj bo 1,q,. Števili in q imenujemo konjugirana eksonenta, če je bodisi eden od njiju enak 1, drugi a, bodisi 1/+1/q = 1. 3

Izrek 3.1 (Hölderjeva neenakost). Naj bosta in q konjugirana eksonenta, dani a naj bosta še funkciji f L (µ) in g L q (µ). Tedaj je funkcija fg absolutno integrabilna glede na µ in velja: fgdµ f g q (3.1) Preden gremo dokazat izrek, bomo izeljali še eno neenakost. Naj bo x,y 0 in naj bosta 1 <,q < konjugirana eksonenta. Če v neenakost (2.3) vstavimo n = 2, y 1 = x, y 2 = y q, α 1 = 1/ in α 2 = 1/q, dobimo Youngovo neenakost: xy x + yq q (3.2) Zgornjo neenakost a lahko še malo izostrimo: vzemimo k > 0 in sremenljivko x omnožimo, y a delimo s k. Dobimo: xy k x + 1 qk qyq (3.3) Zgornja ocena je maksimalna možna izostritev ocene (3.2), saj velja naslednja trditev. Trditev 3.2. Za oljubni števili x,y 0 in konjugirana eksonenta 1 <,q < velja: [ k xy = inf k>0 x + 1 ] (3.4) qk qyq Dokaz. Dovolj je dokazati, da za oljubna x,y 0 v oceni (3.3) za neki k > 0 ali vsaj v limiti velja enakost. Če je x = 0, velja enakost v limiti, ko gre k roti neskončno; če je y = 0, velja enakost v limiti, ko gre k roti nič. Za x,y > 0 a enakost velja, če ostavimo: k := y1/ x 1/q Dokaz izreka 3.1. Dovolj je dokazati neenakost (3.1), in sicer le za rimer, ko je f, g 0. Za rimer, ko je kateri od konjugiranih eksonentov neskončen, je neenakost očitna. Za 1 <,q < a o (3.3) za vsak x X in vsak k > 0 velja: f(x)g(x) k f(x) + 1 qk qg(x)q Ko neenakost integriramo o µ, dobimo: fgdµ k f + 1 qk q g q q Ko naredimo infimum o k in uorabimo trditev 3.2, dobimo natančno to, kar smo iskali. Hölderjeva neenakost nam da še drugačno karakterizacijo količin f, ki je tesno ovezana z dualnostjo rostorov L in L q. 4

Trditev 3.3. Naj bosta 1 < in 1 < q konjugirana eksonenta. Tedaj za vsako funkcijo f L (µ) velja enakost: { } f = su fgdµ ; g q = 1 (3.5) Oomba. Za = in q = 1 enakost ne velja vedno. Kot rotirimer vzemimo za X oljubno neštevno množico, za σ-algebro F a vzamemo vse odmnožice množice X, ki so bodisi končne ali števno neskončne bodisi so taki njihovi komlementi. Mera µ naj bo na končnih in števno neskončnih množicah enaka 0, sicer a. Če vzamemo f(x) = 1 za vsak x X, ta funkcija očitno riada L (µ) in velja f = 1, enakost 3.5 a ne velja, saj rostor L 1 (µ) vsebuje le funkcije, ki so skoraj ovsod enake 0. Dokaz trditve 3.3. Dovolj se je omejiti na rimer, ko funkcija f ni skoraj ovsod enaka 0. V tem rimeru je f > 0. Dovolj je dokazati, da obstaja taka funkcija g z g q = 1, za katero v oceni (3.1) velja enakost. Ločimo dva rimera. = 1,q =. V tem rimeru ostavimo: { f(x) g(x) := ; f(x) 0 f(x) 0; sicer Očitno je g = 1 in velja fg = f, zato v (3.1) velja enakost. 1 <,q <. V tem rimeru ostavimo: Tedaj za vsak x X velja: g(x) := { f(x) f(x) f /q ; f(x) 0 0; sicer g(x) q = f(x) ( 1)q f Ker sta in q konjugirana, je ( 1)q =, zato je g q = 1. Prav tako za vsak x X a velja tudi: f(x)g(x) = f(x) f /q zato je končno: Trditev je dokazana. fgdµ = f f /q = f Vaja. Dokaži, da trditev 3.3 velja tudi za rimer, ko je =, q = 1, mera µ a je σ-končna. 5

4. Neenakost Minkowskega Izrek 4.1 (Neenakost Minkowskega). Naj bo (X, F) merljiv rostor s ozitivno mero µ. Tedaj za vsak 1 in oljubni funkciji f,g L (µ) velja: f +g f + g (4.1) Neenakost Minkowskega torej ove, da je redis f f seminorma na rostoru L (µ). Seveda to ni vedno norma, saj je enaka 0 na rostoru N(µ) vseh funkcij, ki so skoraj ovsod glede na µ enake 0. Pač a naša seminorma inducira normo na kvocientnem rostoru L (µ) = L (µ)/n(µ). Dokaz izreka 4.1. Za = je enakost očitna. Naj bo zdaj 1 <. Najrej bomo okazali, da je sloh f +g L (µ). Iz neenakosti (2.2) za ϕ(x) = x sledi: f +g 2 f + g 2 torej je f +g 2 1 ( f + g ) <. Zdaj, ko vemo, da so vse tri funkcije v L (µ), a lahko uorabimo trditev 3.3. Po Hölderjevi neenakosti za vsako funkcijo h, za katero je h q = 1, velja: (f +g)hdµ fhdµ + ghdµ f + g Ko naredimo suremum o h, dobimo natančno to, kar smo iskali. 6