凹函数与凸函数的判定方法,凸函数判定方法

1. 凹函数与凸函数的判定方法
2. 凸函数的定义是什么
3. 上凸函数和下凹函数怎么判断
4. 凸函数还是凹函数怎么看

凹函数与凸函数的判定方法

方法一，直接由图象看出来；

方法二，用导数的知识:二阶导函数判断，二阶导函数大于零是凹函数，二阶导函数小于零是凸函数。

函数凹凸性的判断方法是：

看导数，代数上，函数一阶导数为负，二阶导数为正（或者一阶正，二阶负），便是凸的，一阶与二阶同号为凹。函数在凹凸性发生改变的点称为拐点，拐点的二阶导数为0或不存在二阶导数。

1、凹函数定义：设函数y =f (x ) 在区间I 上连续，对x 1, x 2∈I ，若恒有f (则称y =f (x ) 的图象是凹的，函数y =f (x ) 为凹函数。

2、凸函数定义：设函数y =f (x ) 在区间I 上连续，对x 1, x 2∈I ，若恒有f (则称y =f (x ) 的图象是凸的，函数y =f (x ) 为凸函数。

如何判断一个函数是凸函数或是凹函数

函数上取两个点,这两个点之间的直线段,在函数曲线之上,说明函数是凹的。两点之间的直线段,在函数曲线之下,说明函数的是凸的。 因为直线段是直的。所以曲线在这个直的线段之上,就说明向上凸。曲线在这个直的线段之下,就说明向下凹。

凸函数的定义是什么

简单说下这个问题吧。

考虑最简单的一类神经网络，只有一个隐层、和输入输出层的网络。也就是说给定 组样本 ，我们网络的经验损失函数可以写成：

就是我们要优化的权重： 代表输入层到隐层的权重， 代表隐层到输出层的权重。这里我们取 损失函数和ReLU作为我们的激活函数。即上式中（用 代表对向量每一个元素取max）

注意到虽然像取平方，ReLU激活函数 ，求内积这些“函数”单独来看都是凸的，但他们这么一复合之后就不一定是凸的了。一些常见的判断凸函数的方法请见：

怎么判断一个优化问题是凸优化还是非凸优化？

为了方便说明 这个函数是非凸的，我们需要一个经典引理：一个高维凸函数可以等价于无数个一维凸函数的叠加。

一个（高维）函数是凸的，当且仅当把这个函数限制到任意直线上它在定义域上仍然是凸的。这是凸分析里很基本的一个定理，不熟悉的同学不妨尝试用定义来证明它。

更正式的来说，

上凸函数和下凹函数怎么判断

向上凸就是向下凹。向下凸就是向上凹。一般地，曲线向上凸叫凸函数（二阶导数小于0），向上凹叫凹函数（二阶导数大于0）。判定方法可利用定义法、已知结论法以及函数的二阶导数，对于实数集上的凸函数，一般的判别方法是求它的二阶导数，如果其二阶导数在区间上非负，就称为凸函数。如果其二阶导数在区间上恒大于0，就称为严格凸函数。

凸函数还是凹函数怎么看

凹函数：设函数f(x)在[a，b]上有定义，若[a，b]中任意不同两点x1，x2都成立： f[(x1+x2)/2]>=[f(x1)+f(x2)]/2 则称f(x)在[a，b]上是凹的。

函数图形：弧段像∪形的，比如y=x^2的函数.

凸函数：设函数f(x)在[a，b]上有定义，若[a，b]中任意不同两点x1，x2都成立：f[(x1+x2)/2]<=[f(x1)+f(x2)]/2 则称f(x)在[a，b]上是凸的。

函数图形：弧段像∩形的，比如y=-x^2的函数.

f(x)=lgx是凸函数,根据函数图象判断.一般开口向下的二次函数是凸函数,开口向上的二次函数是凹函数。

到此，以上就是小编对于凸函数判定方法的问题就介绍到这了，希望介绍的4点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。