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Konvexe Funktionen

  • Dieter Jungnickel
Chapter
Part of the Springer-Lehrbuch book series (SLB)

Zusammenfassung

In diesem Kapitel studieren wir konvexe Funktionen, eine Klasse von Funktionen, die für die Optimierung besonders nützliche Eigenschaften haben. Insbesondere ist die notwendige Optimalitätsbedingung aus Satz 1.4.6 für konvexe Funktionen auch hinreichend, während dies ja für beliebige differenzierbare Funktionen nicht gilt. Außerdem lassen sich differenzierbare konvexe Funktionen sehr gut charakterisieren. Schließlich werden wir noch einige abgeschwächte Konvexitätsbegriffe kennenlernen, da diese in Kap. 6 eine wichtige Rolle bei der Herleitung notwendiger und hinreichender Optimalitätsbedingungen spielen werden.

Copyright information

© Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2015

Authors and Affiliations

  1. 1.Lehrstuhl für Diskrete Mathematik, Optimierung und Operations ResearchUniversität AugsburgAugsburgDeutschland

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