K-monotone Funktion

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Eine K-monotone Funktion ist eine Verallgemeinerung einer reellen monotonen Funktion auf Funktionen, die vom R n {\displaystyle \mathbb {R} ^{n}} {\displaystyle \mathbb {R} ^{n}} nach R {\displaystyle \mathbb {R} } {\displaystyle \mathbb {R} } abbilden. Dabei wird die Ordnung auf den reellen Zahlen mittels eines echten Kegels zu einer Halbordnung auf R n {\displaystyle \mathbb {R} ^{n}} {\displaystyle \mathbb {R} ^{n}} verallgemeinert. K-monotone Funktionen lassen sich als Spezialfall einer monotonen Abbildung auffassen.

Gegeben sei eine Funktion f : D R {\displaystyle f\colon D\to \mathbb {R} } {\displaystyle f\colon D\to \mathbb {R} } mit D R n {\displaystyle D\subset \mathbb {R} ^{n}} {\displaystyle D\subset \mathbb {R} ^{n}} und ein echter Kegel K {\displaystyle K} {\displaystyle K} im R n {\displaystyle \mathbb {R} ^{n}} {\displaystyle \mathbb {R} ^{n}} sowie die von ihm definierte verallgemeinerte Ungleichung K {\displaystyle \preccurlyeq _{K}} {\displaystyle \preccurlyeq _{K}} und die strikte verallgemeinerte Ungleichung K {\displaystyle \prec _{K}} {\displaystyle \prec _{K}}. Dann heißt die Funktion

  • K-monoton wachsend oder K-monoton steigend, wenn für alle x , y D {\displaystyle x,y\in D} {\displaystyle x,y\in D} mit x K y {\displaystyle x\preccurlyeq _{K}y} {\displaystyle x\preccurlyeq _{K}y} gilt, dass f ( x ) f ( y ) {\displaystyle f(x)\leq f(y)} {\displaystyle f(x)\leq f(y)} ist.
  • K-monoton fallend, wenn für alle x , y D {\displaystyle x,y\in D} {\displaystyle x,y\in D} mit x K y {\displaystyle x\preccurlyeq _{K}y} {\displaystyle x\preccurlyeq _{K}y} gilt, dass f ( x ) f ( y ) {\displaystyle f(x)\geq f(y)} {\displaystyle f(x)\geq f(y)} ist.
  • strikt K-monoton wachsend oder strikt K-monoton steigend, wenn für alle x , y D , x y {\displaystyle x,y\in D,,円x\neq y} {\displaystyle x,y\in D,,円x\neq y} mit x K y {\displaystyle x\preccurlyeq _{K}y} {\displaystyle x\preccurlyeq _{K}y} gilt, dass f ( x ) < f ( y ) {\displaystyle f(x)<f(y)} {\displaystyle f(x)<f(y)} ist.
  • strikt K-monoton fallend, wenn für alle x , y D , x y {\displaystyle x,y\in D,,円x\neq y} {\displaystyle x,y\in D,,円x\neq y} mit x K y {\displaystyle x\preccurlyeq _{K}y} {\displaystyle x\preccurlyeq _{K}y} gilt, dass f ( x ) > f ( y ) {\displaystyle f(x)>f(y)} {\displaystyle f(x)>f(y)} ist.
  • strikt K-monoton, wenn sie entweder strikt K-monoton wachsend (strikt K-monoton steigend) oder strikt K-monoton fallend ist.
  • K-monoton, wenn sie entweder K-monoton wachsend (K-monoton steigend) oder K-monoton fallend ist.
  • Jede monoton wachsende Funktion ist K-monoton wachsend bezüglich des Kegels K = R + = [ 0 , ) {\displaystyle K=\mathbb {R} _{+}=[0,\infty )} {\displaystyle K=\mathbb {R} _{+}=[0,\infty )}.
  • Jede monoton fallende Funktion ist K-monoton wachsend bezüglich des Kegels K = R = ( , 0 ] {\displaystyle K=\mathbb {R} _{-}=(-\infty ,0]} {\displaystyle K=\mathbb {R} _{-}=(-\infty ,0]}. Die Angabe des Kegels ist also essentiell, um Verwechslungen vorzubeugen.
  • Sind die Funktionen f i ( x i ) {\displaystyle f_{i}(x_{i})} {\displaystyle f_{i}(x_{i})} monoton wachsend, so ist die Funktion
f ( x ) = f 1 ( x 1 ) + + f n ( x n ) {\displaystyle f(x)=f_{1}(x_{1})+\dots +f_{n}(x_{n})} {\displaystyle f(x)=f_{1}(x_{1})+\dots +f_{n}(x_{n})}
K-monoton wachsend bezüglich des positiven Orthanten R n {\displaystyle \mathbb {R} ^{n}} {\displaystyle \mathbb {R} ^{n}}. Dies folgt direkt aus der Monotonie der f i {\displaystyle f_{i}} {\displaystyle f_{i}}.

Sei h : R n D R {\displaystyle h:\mathbb {R} ^{n}\supset D\to R} {\displaystyle h:\mathbb {R} ^{n}\supset D\to R} differenzierbar und D {\displaystyle D} {\displaystyle D} eine konvexe Menge sowie K D {\displaystyle K^{D}} {\displaystyle K^{D}} der duale Kegel des Kegels K {\displaystyle K} {\displaystyle K}. Dann gilt:

  • h {\displaystyle h} {\displaystyle h} ist K-monoton wachsend auf D {\displaystyle D} {\displaystyle D} genau dann, wenn h ( x ) K D 0 {\displaystyle \nabla h(x)\succcurlyeq _{K^{D}}0} {\displaystyle \nabla h(x)\succcurlyeq _{K^{D}}0} für alle x D {\displaystyle x\in D} {\displaystyle x\in D}.
  • h {\displaystyle h} {\displaystyle h} ist K-monoton fallend auf D {\displaystyle D} {\displaystyle D} genau dann, wenn h ( x ) K D 0 {\displaystyle \nabla h(x)\preccurlyeq _{K^{D}}0} {\displaystyle \nabla h(x)\preccurlyeq _{K^{D}}0} für alle x D {\displaystyle x\in D} {\displaystyle x\in D}.
  • Wenn h ( x ) K D 0 {\displaystyle \nabla h(x)\succ _{K^{D}}0} {\displaystyle \nabla h(x)\succ _{K^{D}}0} für alle x D {\displaystyle x\in D} {\displaystyle x\in D} gilt, dann ist h {\displaystyle h} {\displaystyle h} strikt K-monoton wachsend auf D {\displaystyle D} {\displaystyle D}.
  • Wenn h ( x ) K D 0 {\displaystyle \nabla h(x)\prec _{K^{D}}0} {\displaystyle \nabla h(x)\prec _{K^{D}}0} für alle x D {\displaystyle x\in D} {\displaystyle x\in D} gilt, dann ist h {\displaystyle h} {\displaystyle h} strikt K-monoton fallend auf D {\displaystyle D} {\displaystyle D}.

Matrix-monotone Funktionen

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Wählt man als Vektorraum anstelle des R n {\displaystyle \mathbb {R} ^{n}} {\displaystyle \mathbb {R} ^{n}} den S n {\displaystyle S^{n}} {\displaystyle S^{n}} (der Vektorraum aller reellen symmetrischen Matrizen), so nennt man die entsprechenden Funktionen h : S n R {\displaystyle h\colon S^{n}\to \mathbb {R} } {\displaystyle h\colon S^{n}\to \mathbb {R} } Matrix-monotone Funktionen. Als Kegel wählt man hier den Kegel der semidefiniten Matrizen S + n {\displaystyle S_{+}^{n}} {\displaystyle S_{+}^{n}}, was äquivalent zur Verwendung der Loewner-Halbordnung ist. Die Benennung folgt dem obigen Schema. So ist die Determinante det : S n R {\displaystyle \det \colon S^{n}\to \mathbb {R} } {\displaystyle \det \colon S^{n}\to \mathbb {R} } strikt Matrix-monoton wachsend auf dem Kegel S + + n {\displaystyle S_{++}^{n}} {\displaystyle S_{++}^{n}} der positiv definiten Matrizen.

K-monotone Funktionen finden Verwendung in der Theorie der konvexen Funktionen. So ist zum Beispiel die Verkettung einer K-monoton wachsenden konvexen Funktion und einer K-konvexen Funktion wieder konvex.

Stephen Boyd, Lieven Vandenberghe: Convex Optimization. Cambridge University Press, Cambridge, New York, Melbourne 2004, ISBN 978-0-521-83378-3 (online). 

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