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Funktion als Minprobl. konkav?: Frage (überfällig)
Status: (Frage) überfällig Status 
Datum: 14:36 Mo 26.05.2014
Autor: EvelynSnowley2311

Aufgabe
Sei $f(t) := min [mm] \{t^T x : Ax = b , x\ge 0 \}$ [/mm]  Zeigen sie durch geeignete Fallunterscheidung die Konkavität von f. (Hinweis: Ist f konkav, dann ist -f konvex)

Hallo zusammen!

Also ich schildere erst einmal einen Fall, um zu prüfen ob das in ordnung geht. Zur Übersicht setzte ich

$Ax =b, [mm] x\ge [/mm] 0$ als $K$ .

Nun bedeutet Konkav, dass für bel. [mm] t_1 [/mm] , [mm] t_2 [/mm] gilt: [mm] (\lambda \in [/mm] [0,1])

[mm] $\lambda f(t_1) [/mm] + [mm] (1-\lambda) f(t_2) \le [/mm] f( [mm] \lambda t_1 [/mm] + (1- [mm] \lambda) t_2)$ [/mm]




Betrachten wir den fall, dass [mm] t_1 [/mm] sowie [mm] t_2 [/mm] größer gleich 0 sind:

$f( [mm] \lambda t_1 [/mm] + (1- [mm] \lambda) t_2)$ [/mm]

= $min [mm] \{(\lambda t_1 + (1- \lambda) t_2)^T x: K\}$ [/mm]

Aufgrund der Eigenschaft des Skalar müsste gelten:

= $min [mm] \{(\lambda t_1)^T x + ((1- \lambda) t_2)^T x: K\}$ [/mm]


Da [mm] t_1 [/mm] sowie [mm] t_2 [/mm] größer gleich 0 sind und der faktor davor auch gilt denke ich dass das


[mm] \ge [/mm] (ich denke sogar genau =) [mm] $min\{(\lambda t_1)^T x: K\}$ [/mm] + [mm] $min\{((1- \lambda) t_2)^T x: K\}$ [/mm]

Noch die Faktoren davor rausziehen da es konstanten sind und dann wars das.  Ist der Fall so richtig? Folgen wohl noch [mm] t_1 [/mm] , [mm] t_2 [/mm] <0 sowie [mm] t_1 [/mm] < 0 < [mm] t_2 [/mm] und [mm] t_2 [/mm] < 0 [mm]

Lieben Gruß,

Eve

        
Bezug
Funktion als Minprobl. konkav?: Fälligkeit abgelaufen
Status: (Mitteilung) Reaktion unnötig Status 
Datum: 15:20 Mi 28.05.2014
Autor: matux

$MATUXTEXT(ueberfaellige_frage)
Bezug
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