Articulo de referencia

Función monótona

Figura 1. Una función monótonamente no decreciente. Figura 2. Una función monótonamente no creciente. Figura 3. Una función que no es monótona. En matemáticas , una función monó...

Figura 1. Una función monótonamente no decreciente.
Figura 2. Una función monótonamente no creciente.
Figura 3. Una función que no es monótona.

En matemáticas , una función monótona (o función monótona ) es una función entre conjuntos ordenados que preserva o invierte el orden dado . [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] Este concepto surgió por primera vez en el cálculo y posteriormente se generalizó al contexto más abstracto de la teoría del orden .

En cálculo y análisis

En cálculo , una funciónF{\displaystyle f}Una función definida en un subconjunto de los números reales con valores reales se denomina monótona si es completamente no decreciente o completamente no creciente. [ 2 ] Es decir, como se muestra en la figura 1, una función que aumenta monótonamente no tiene por qué ser exclusivamente creciente, simplemente no debe ser decreciente.

Una función se denomina monótonamente creciente (también creciente o no decreciente ) [ 3 ] si para todoincógnita{\displaystyle x}yy{\displaystyle y}de tal manera queincógnitay{\displaystyle x\leq y}uno tiene F(incógnita)F(y){\displaystyle f\!\left(x\right)\leq f\!\left(y\right)}, entoncesF{\displaystyle f}preserva el orden (véase la Figura 1). Asimismo, una función se denomina monótonamente decreciente (también decreciente o no creciente ) [ 3 ] si, siempre queincógnitay{\displaystyle x\leq y}, entoncesF(incógnita)F(y){\displaystyle f\!\left(x\right)\geq f\!\left(y\right)}, por lo que invierte el orden (véase la figura 2).

Si el pedido{\displaystyle \leq }En la definición de monotonicidad se reemplaza por el orden estricto.<{\displaystyle <}, se obtiene un requisito más fuerte. Una función con esta propiedad se llama estrictamente creciente (también creciente ). [ 3 ] [ 4 ] Nuevamente, al invertir el símbolo de orden, se encuentra un concepto correspondiente llamado estrictamente decreciente (también decreciente ). [ 3 ] [ 4 ] Una función con cualquiera de las dos propiedades se llama estrictamente monótona . Las funciones que son estrictamente monótonas son inyectivas (porque paraincógnita{\displaystyle x}no es igual ay{\displaystyle y}, cualquieraincógnita<y{\displaystyle x<y}oincógnita>y{\displaystyle x>y}y así, por monotonicidad, oF(incógnita)<F(y){\displaystyle f\!\left(x\right)<f\!\left(y\right)}oF(incógnita)>F(y){\displaystyle f\!\left(x\right)>f\!\left(y\right)}, de este modoF(incógnita)F(y){\displaystyle f\!\left(x\right)\neq f\!\left(y\right)}.

Para evitar ambigüedades, a menudo se utilizan los términos débilmente monótono , débilmente creciente y débilmente decreciente para referirse a la monotonicidad no estricta.

Los términos «no decreciente» y «no creciente» no deben confundirse con las calificaciones negativas (mucho más débiles) «no decreciente» y «no creciente». Por ejemplo, la función no monótona que se muestra en la figura 3 primero disminuye, luego aumenta y luego vuelve a disminuir. Por lo tanto, no es decreciente ni creciente, pero tampoco es no decreciente ni no creciente.

Una funciónF{\displaystyle f}Se dice que es absolutamente monótono durante un intervalo.(a,b){\displaystyle \left(a,b\right)}si las derivadas de todos los órdenes deF{\displaystyle f}son no negativos o todos no positivos en todos los puntos del intervalo.

Inversa de la función

Todas las funciones estrictamente monótonas son invertibles porque se garantiza que existe una correspondencia biunívoca entre su rango y su dominio.

Sin embargo, las funciones que son débilmente monótonas no tienen por qué ser invertibles; pueden ser constantes en algún intervalo (y, por lo tanto, no biyectivas).

Una función puede ser estrictamente monótona en un rango limitado de valores y, por lo tanto, tener una inversa en ese rango, aunque no sea estrictamente monótona en todas partes. Por ejemplo, siy=gramo(incógnita){\displaystyle y=g(x)}está aumentando estrictamente en el rango[a,b]{\displaystyle [a,b]}, entonces tiene un inversoincógnita=h(y){\displaystyle x=h(y)}en el campo de tiro[gramo(a),gramo(b)]{\displaystyle [g(a),g(b)]}.

El término monótono se usa a veces en lugar de estrictamente monótono , por lo que una fuente puede afirmar que todas las funciones monótonas son invertibles cuando en realidad quiere decir que todas las funciones estrictamente monótonas son invertibles.

Transformación monótona

El término transformación monótona (o transformación monótona ) también puede generar confusión, ya que se refiere a una transformación mediante una función estrictamente creciente. Este es el caso en economía con respecto a las propiedades ordinales de una función de utilidad que se conservan a través de una transformación monótona (véase también preferencias monótonas ). [ 5 ] En este contexto, el término "transformación monótona" se refiere a una transformación monótona positiva y tiene como objetivo distinguirla de una "transformación monótona negativa", que invierte el orden de los números. [ 6 ]

Algunas aplicaciones básicas y resultados

Función monótona con un conjunto denso de discontinuidades de salto (se muestran varias secciones).
Gráficas de 6 funciones de crecimiento monótono

Las siguientes propiedades son verdaderas para una función monótona.F:RR{\displaystyle f\colon \mathbb {R} \to \mathbb {R} }:

  • F{\displaystyle f}tiene límites por la derecha y por la izquierda en cada punto de su dominio ;
  • F{\displaystyle f}tiene un límite en el infinito positivo o negativo (±{\displaystyle \pm \infty }) de un número real,{\displaystyle \infty }, o{\displaystyle -\infty }.
  • F{\displaystyle f}Solo puede tener discontinuidades de salto y removibles .
  • F{\displaystyle f}Solo puede tener una cantidad numerable de discontinuidades en su dominio. Sin embargo, las discontinuidades no necesariamente consisten en puntos aislados e incluso pueden ser densas en un intervalo ( a , b ). Por ejemplo, para cualquier secuencia sumable(ai)(ai})de números positivos y cualquier enumeración(qi){\displaystyle (q_{i})}de los números racionales , la función monótonamente crecienteF(incógnita)=qiincógnitaai{\displaystyle f(x)=\sum _{q_{i}\leq x}a_{i}}es continua exactamente en cada número irracional (véase la imagen). Es la función de distribución acumulativa de la medida discreta en los números racionales, dondeai{\displaystyle a_{i}}es el peso deqi{\displaystyle q_{i}}.
  • SiF{\displaystyle f}es diferenciable enincógnitaR{\displaystyle x^{*}\in {\mathbb {R}}}yF(incógnita)>0{\displaystyle f'(x^{*})>0}, entonces existe un intervalo no degenerado I tal queincógnitaI{\displaystyle x^{*}\in I}yF{\displaystyle f}está aumentando en I.
  • Como recíproco parcial, siF{\displaystyle f}es diferenciable y creciente en un intervalo,I{\displaystyle I}, entonces su derivada es no negativa en cada punto deI{\displaystyle I}. Además, el conjuntoA={incógnitaI:F(incógnita)>0}{\displaystyle A=\{x\in I:f'(x)>0\}}es denso con medida de Lebesgue positiva . No se puede decir mucho más sobreA{\displaystyle A}; por ejemplo,A{\displaystyle A}puede ser escaso , como en el caso de un derivado de Pompeiu , y para fijoI{\displaystyle I}, la medida de Lebesgue deA{\displaystyle A}puede hacerse arbitrariamente cerca de0{\displaystyle 0}mediante una elección adecuada deF{\displaystyle f}.

Estas propiedades son la razón por la que las funciones monótonas son útiles en el trabajo técnico de análisis . Otras propiedades importantes de estas funciones incluyen:

  • siF{\displaystyle f}es una función monótona definida en un intervaloI{\displaystyle I}, entoncesF{\displaystyle f}es diferenciable en casi todas partesI{\displaystyle I}; es decir, el conjunto de númerosincógnita{\displaystyle x}enI{\displaystyle I}de tal manera queF{\displaystyle f}no es diferenciable enincógnita{\displaystyle x}tiene medida de Lebesgue cero . Además, este resultado no se puede mejorar a numerable: véase la función de Cantor .
  • Si este conjunto es numerable, entoncesF{\displaystyle f}es absolutamente continuo
  • siF{\displaystyle f}es una función monótona definida en un intervalo[a,b]{\displaystyle \left[a,b\right]}, entoncesF{\displaystyle f}es integrable de Riemann .

Una aplicación importante de las funciones monótonas se encuentra en la teoría de la probabilidad . Siincógnita{\displaystyle X}es una variable aleatoria , su función de distribución acumulativaFincógnita(incógnita)=Probabilidad(incógnitaincógnita){\displaystyle F_{X}\!\left(x\right)={\text{Prob}}\!\left(X\leq x\right)}es una función monótonamente creciente.

Una función es unimodal si es monótonamente creciente hasta cierto punto (la moda ) y luego monótonamente decreciente.

CuandoF{\displaystyle f}es una función estrictamente monótona , entoncesF{\displaystyle f}es inyectivo en su dominio, y siT{\displaystyle T}es el rango deF{\displaystyle f}, entonces hay una función inversa enT{\displaystyle T}paraF{\displaystyle f}. Por el contrario, cada función constante es monótona, pero no inyectiva, [ 7 ] y por lo tanto no puede tener una inversa.

El gráfico muestra seis funciones monótonas. Sus formas más simples se muestran en el área de la gráfica y las expresiones utilizadas para crearlas se muestran en el eje y .

En topología

Un mapaF:incógnitaY{\displaystyle f:X\to Y}Se dice que es monótono si cada una de sus fibras está conectada ; es decir, para cada elementoyY,{\displaystyle y\in Y,}el conjunto (posiblemente vacío)F1(y){\displaystyle f^{-1}(y)}es un subespacio conexo deincógnita.{\displaystyle X.}

En el análisis funcional

En el análisis funcional sobre un espacio vectorial topológicoincógnita{\displaystyle X}, un operador (posiblemente no lineal)T:incógnitaincógnita{\displaystyle T:X\rightarrow X^{*}}Se dice que es un operador monótono si

(TTv,v)0,vincógnita.{\displaystyle (Tu-Tv,u-v)\geq 0\quad \forall u,v\in X.}El teorema de Kachurovskii demuestra que las funciones convexas en espacios de Banach tienen operadores monótonos como sus derivadas.

Un subconjuntoGRAMO{\displaystyle G}deincógnita×incógnita{\displaystyle X\times X^{*}}Se dice que es un conjunto monótono si por cada par[1,w1]{\displaystyle [u_{1},w_{1}]}y[2,w2]{\displaystyle [u_{2},w_{2}]}enGRAMO{\displaystyle G},

(w1w2,12)0.{\displaystyle (w_{1}-w_{2},u_{1}-u_{2})\geq 0.}GRAMO{\displaystyle G}Se dice que un conjunto es monótono maximal si es maximal entre todos los conjuntos monótonos en el sentido de inclusión de conjuntos. La gráfica de un operador monótonoGRAMO(T){\displaystyle G(T)}es un conjunto monótono. Se dice que un operador monótono es maximal monótono si su gráfica es un conjunto maximal monótono .

En la teoría del orden

La teoría del orden trata conjuntos parcialmente ordenados arbitrarios y conjuntos preordenados como una generalización de los números reales. La definición anterior de monotonicidad también es relevante en estos casos. Sin embargo, se evitan los términos "creciente" y "decreciente", ya que su representación gráfica convencional no se aplica a órdenes que no son totales . Además, las relaciones estrictas<{\displaystyle <}y>{\displaystyle >}Son de poca utilidad en muchos pedidos que no son totales y, por lo tanto, no se introduce terminología adicional para ellos.

Alquiler{\displaystyle \leq }denota la relación de orden parcial de cualquier conjunto parcialmente ordenado, una función monótona , también llamada isótona , opreservando el orden , satisface la propiedad

incógnitayF(incógnita)F(y){\displaystyle x\leq y\implies f(x)\leq f(y)}

para todo x e y en su dominio. La composición de dos aplicaciones monótonas también es monótona.

La noción dual se denomina a menudo antitono , antimonótono o inversión de orden . Por lo tanto, una función antitono f satisface la propiedad

incógnitayF(y)F(incógnita),{\displaystyle x\leq y\implies f(y)\leq f(x),}

para todos los valores de x e y en su dominio.

Una función constante es a la vez monótona y antitónica; recíprocamente, si f es a la vez monótona y antitónica, y si el dominio de f es una red , entonces f debe ser constante.

Las funciones monótonas son fundamentales en la teoría del orden. Aparecen en la mayoría de los artículos sobre el tema y en ellos se encuentran ejemplos de aplicaciones especiales. Algunas funciones monótonas especiales notables son las incrustaciones de orden (funciones para las cualesincógnitay{\displaystyle x\leq y}si y solo siF(incógnita)F(y)){\displaystyle f(x)\leq f(y))}y isomorfismos de orden ( incrustaciones de orden sobreyectivo ).

En el contexto de los algoritmos de búsqueda

En el contexto de los algoritmos de búsqueda, la monotonicidad (también llamada consistencia) es una condición que se aplica a las funciones heurísticas . Una heurísticah(norte){\displaystyle h(n)}es monótona si, para cada nodo n y cada sucesor n' de n generado por cualquier acción a , el costo estimado de alcanzar el objetivo desde n no es mayor que el costo del paso para llegar a n' más el costo estimado de alcanzar el objetivo desde n' ,

h(norte)do(norte,a,norte)+h(norte).{\displaystyle h(n)\leq c\left(n,a,n'\right)+h\left(n'\right).}

Esta es una forma de desigualdad triangular , con n , n' y el objetivo G n más cercano a n . Dado que toda heurística monótona también es admisible , la monotonicidad es un requisito más estricto que la admisibilidad. Algunos algoritmos heurísticos, como A*, pueden demostrarse óptimos siempre que la heurística que utilizan sea monótona. [ 8 ]

En las funciones booleanas

En álgebra booleana , una función monótona es aquella que, para todo a i y b i en {0,1} , si a 1b 1 , a 2b 2 , ..., a nb n (es decir, el producto cartesiano {0, 1} n está ordenado por coordenadas ), entonces f( a 1 , ..., a n ) ≤ f( b 1 , ..., b n ) . En otras palabras, una función booleana es monótona si, para cada combinación de entradas, cambiar una de las entradas de falso a verdadero solo puede hacer que la salida cambie de falso a verdadero y no de verdadero a falso. Gráficamente, esto significa que una función booleana n -aria es monótona cuando su representación como un n -cubo etiquetado con valores de verdad no tiene arista ascendente de verdadero a falso . (Este diagrama de Hasse etiquetado es el dual del diagrama de Venn etiquetado de la función , que es la representación más común para n ≤ 3 ).

Las funciones booleanas monótonas son precisamente aquellas que pueden definirse mediante una expresión que combine las entradas (que pueden aparecer más de una vez) utilizando únicamente los operadores " y " y "o " (en particular , "no " está prohibido). Por ejemplo, "al menos dos de a , b , c se cumplen" (la función de mayoría ternaria ) es una función monótona de a , b , c , ya que puede escribirse, por ejemplo, como (( a y b ) o ( a y c ) o ( b y c )).

El número de tales funciones en n variables se conoce como el número de Dedekind de n .

La resolución de problemas SAT , generalmente una tarea NP-difícil , puede lograrse de manera eficiente cuando todas las funciones y predicados involucrados son monótonos y booleanos. [ 9 ]

Véase también

Notas

  1. Clapham, Christopher; Nicholson, James (2014). Oxford Concise Dictionary of Mathematics (5.ª  ed.). Oxford University Press.
  2. 1 2 Stover, Christopher. "Función monótona" . Wolfram MathWorld . Recuperado el 29 de enero de 2018 .
  3. 1 2 3 4 5 "Función monótona" . Enciclopedia de Matemáticas . Consultado el 29 de enero de 2018 .
  4. 1 2 Spivak, Michael (1994). Cálculo . Houston, Texas: Publish or Perish, Inc. pág. 192. ISBN  0-914098-89-6.
  5. Véase la sección sobre utilidad cardinal versus ordinal en Simon & Blume (1994) .
  6. Varian, Hal R. (2010). Microeconomía intermedia (8.ª ed.). WW Norton & Company. pág. 56. ISBN   9780393934243.
  7. si su dominio tiene más de un elemento
  8. Condiciones para la optimalidad: Admisibilidad y consistencia págs. 94–95 ( Russell & Norvig 2010 ) .
  9. Bayless, Sam; Bayless, Noah; Hoos, Holger H.; Hu, Alan J. (2015). SAT Modulo Monotonic Theories . Proc. 29th AAAI Conf. on Artificial Intelligence. AAAI Press. pp. 3702– 3709. arXiv : 1406.0043 . doi : 10.1609/aaai.v29i1.9755 . Archivado del original el 11 de diciembre de 2023. 

Bibliografía

  • Bartle, Robert G. (1976). Los elementos del análisis real (segunda  edición).
  • Grätzer, George (1971). Teoría de retículos: primeros conceptos y retículos distributivos . WH Freeman. ISBN 0-7167-0442-0.
  • Pemberton, Malcolm; Rau, Nicholas (2001). Matemáticas para economistas: un libro de texto introductorio . Manchester University Press. ISBN 0-7190-3341-1.
  • Renardy, Michael y Rogers, Robert C. (2004). Introducción a las ecuaciones diferenciales parciales . Textos de Matemáticas Aplicadas 13 (Segunda  edición). Nueva York: Springer-Verlag. pág.  356. ISBN 0-387-00444-0.
  • Riesz, Frigyes y Béla Szőkefalvi-Nagy (1990). Análisis funcional . Publicaciones de Courier Dover. ISBN 978-0-486-66289-3.
  • Russell, Stuart J.; Norvig, Peter (2010). Inteligencia artificial: un enfoque moderno (3.ª  ed.). Upper Saddle River, Nueva Jersey: Prentice Hall. ISBN 978-0-13-604259-4.
  • Simon, Carl P.; Blume, Lawrence (abril de 1994). Matemáticas para economistas (primera  ed.). Norton. ISBN 978-0-393-95733-4.(Definición 9.31)