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> Capitulo V, Desigualdad de Jensen
Rurouni Kenshin
mensaje Jan 1 2006, 11:57 PM
Publicado: #1


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Antes de iniciar este Capitulo debo confesar que esta es una de las Desigualdades que mas me gusta...y a la cual le he dado mucha utilidad en variadas Olimpiadas.
Por fin aprenderemos algo realmente lindo....jejejejejeje(y de paso nos toparemos con calculo)

Consideremos TEX: $D=\Re$ o bien TEX: D=Intervalo en TEX: $\Re$(en el futuro diremos que D es un conjunto convexo)

Una funcion TEX: $f:D\to\Re$ se dira Convexa si:
TEX: $\left(\forall x,y\in D\right)\left(\forall \lambda\in[0,1]\right) f((1-\lambda)x+\lambda y)\le (1-\lambda) f(x)+\lambda f(y)$

Graficamente esto significa que en cada intervalo TEX: [x,y], la grafica de TEX: $f$ queda por debajo del segmento que une TEX: $(x,f(x))$ con TEX: $(y,f(y))$
Esto lo podemos visualizar en el siguiente "Grafico Ilustrativo"


screen.width*0.6) {this.resized=true; this.width=screen.width*0.4; this.alt='Pincha Aqui para ver esta imagen en su tamaño original';}" onmouseover="if(this.resized) this.style.cursor='hand';" onclick="if(this.resized) {window.open('http://img313.imageshack.us/img313/9934/convexa2zm.png');}" />


De la misma forma TEX: $f:D\to\Re$ se dira Concava si:
TEX: $\left(\forall x,y\in D\right)\left(\forall \lambda\in[0,1]\right) f((1-\lambda)x+\lambda y)\ge (1-\lambda) f(x)+\lambda f(y)$


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Rurouni Kenshin
mensaje Jan 2 2006, 12:48 AM
Publicado: #2


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Algunos ejemplos de Funciones Convexas importantes:

TEX: $f(x)=x^n$ con TEX: $n\in\aleph$ y TEX: $x\in\Re$

TEX: $f(x)=e^{kx}$ con TEX: $k\in\Re$

TEX: $f(x)=x^a$ con TEX: $a>1$ y TEX: $x\in\Re_+$

TEX: $f(x)=log_a(x)$ con TEX: $a\in(0,1)$ y TEX: $x\in\Re_+$

TEX: $f(x)=tan(x)$ para TEX: $x\in[0,\frac{\pi}{2})$


Algunos ejemplos de Funciones Concavas importantes:

TEX: $f(x)=x^a$ para TEX: $a\in(0.1)$ y TEX: $x\in\Re_+$

TEX: $f(x)=sen(x)$ para TEX: $x\in[0,\pi]$(Una de mis favoritas,y que no se malentienda protesta.gif )

TEX: $f(x)=log_a(x)$ para TEX: $a>1$ y TEX: $x\in\Re_+$

TEX: $f(x)=arctan(x)$ para TEX: $x\in\Re_+$


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Rurouni Kenshin
mensaje Jan 2 2006, 01:11 AM
Publicado: #3


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Para aquellos que se manejen un poco en Calculo Diferencial, si TEX: $f$ resulta ser derivable entonces sera convexa si TEX: $f^{\prime}$ es creciente en TEX: $D$.
Si TEX: $f$ es dos veces derivable basta verificar que TEX: $f^{\prime\prime}(x)\ge0$ para TEX: $x\in$$D$
Nota:Esto no quiere decir que todas las funciones convexas(o concavas) tienen que ser derivables...solo indico que si lo fueran,seria "mas facil"(dependiendo el caso) saber si son o no convexas(o concavas).
Como ultimo comentario,se tiene la siguiente equivalencia:
TEX: $f$ es concava TEX: $\Leftrightarrow$ TEX: $-f$ es convexa
(esto ultimo independiente de que TEX: $f$ sea o no sea derivable)

Finalmente el Gran Momento jpt_rezzopapichulo.gif jpt_rezzopapichulo.gif jpt_rezzopapichulo.gif

TEX: \[ \boxed{Desigualdad\ de\ Jensen}\]

Sea TEX: $f$ una funcion convexa en TEX: $D$, TEX: $x_1,x_2,...,x_n\in$$D$ y TEX: $\lambda_1,\lambda_2,...,\lambda_n$ reales positivos
tales que:
TEX: $\lambda_1+\lambda_2+...+\lambda_n=1$

Bajo estas condiciones se cumple que:

TEX: $f(\lambda_1 x_1+\lambda_2 x_2+...+\lambda_n x_n)\le \lambda_1f(x_1)+\lambda_2f(x_2)+...+\lambda_nf(x_n)$


Demostracion:
Nuestra demostracion la haremos por Induccion sobre TEX: $n$
TEX: \[\boxed{Si\ n=2}\] Eso es simplemente la desigualdad de la Convexidad, y por ende se cumple(TEX: $f$ es convexa)

TEX: \[\boxed{H.I.}\] Supongamos que para cierto TEX: $n$ es cierta la propiedad, o sea que:
Si TEX: $x_1,x_2,...,x_n\in$$D$ y TEX: $\lambda_1+\lambda_2+...+\lambda_n=1$(TEX: $\lambda_i>0$) entonces:
TEX: $f(\lambda_1 x_1+\lambda_2 x_2+...+\lambda_n x_n)\le \lambda_1f(x_1)+\lambda_2f(x_2)+...+\lambda_nf(x_n)$

TEX: \[\boxed{P.d.q.}\] La propiedad es valida tambien para TEX: $n+1$
Esto es:
Si TEX: $x_1,x_2,...,x_n,x_{n+1}\in$$D$ y TEX: $\lambda_1+\lambda_2+...+\lambda_n+\lambda_{n+1}=1$(TEX: $\lambda_i>0$) entonces:
TEX: $f(\lambda_1 x_1+\lambda_2 x_2+...+\lambda_{n+1} x_{n+1})\le \lambda_1f(x_1)+\lambda_2f(x_2)+...+\lambda_{n+1}f(x_{n+1})$

Ahora viene la parte interesante,o sea la demostracion en si:
Caso 1
Si TEX: $\lambda_{n+1}=1$ entonces TEX: $\lambda_1=\lambda_2=...=\lambda_n=0$ y la desigualdad se transforma en una igualdad.

Caso 2
Entonces veamos que sucede si TEX: $\lambda_{n+1}\not=1$
Definamos TEX: $\displaystyle \alpha_i=\frac{\lambda_i}{1-\lambda_{n+1}}$ para TEX: $i\in\{ 1,2,...,n\} $
Notemos que TEX: $\displaystyle \alpha_1+\alpha_2+...+\alpha_n=\frac{\lambda_1+\lambda_2+...+\lambda_n}{1-\lambda_{n+1}}=\frac{1-\lambda_{n+1}}{\lambda_{n+1}}=1$

Notemos que:
TEX: $f(\lambda_1 x_1+\lambda_2 x_2+...+\lambda_n x_n+\lambda_{n+1} x_{n+1})$
TEX: $\displaystyle =f\left((1-\lambda_{n+1})\left(\frac{\lambda_1}{1-\lambda_{n+1}}x_1+\frac{\lambda_2}{1-\lambda_{n+1}}x_2+...+\frac{\lambda_n}{1-\lambda_{n+1}}x_n\right)+\lambda_{n+1} x_{n+1}\right)$

TEX: $\displaystyle =f((1-\lambda_{n+1})(\alpha_1 x_1+\alpha_2 x_2+...+\alpha_n x_n)+\lambda_{n+1} x_{n+1})$

TEX: $\displaystyle \le(1-\lambda_{n+1})f(\alpha_1 x_1+\alpha_2 x_2+...+\alpha_n x_n)+\lambda_{n+1}f(x_{n+1})$

TEX: $\displaystyle \le(1-\lambda_{n+1})(\alpha_1 f(x_1)+\alpha_2 f(x_2)+...+\alpha_n f(x_n))+\lambda_{n+1}f(x_{n+1})$

TEX: $\displaystyle=((1-\lambda_{n+1})\alpha_1f(x_1)+...+(1-\lambda_{n+1})\alpha_nf(x_n))+\lambda_{n+1}f(x_{n+1})$

TEX: $\displaystyle =\lambda_1 f(x_1)+\lambda_2 f(x_2)+...+\lambda_n f(x_n)+\lambda_{n+1}f(x_{n+1})$


TEX: $PD_1$: El primer TEX: $\le$ fue porque TEX: $f$ es convexa
Esto tomando:
TEX: $x=\alpha_1 x_1+\alpha_2 x_2+...+\alpha_n x_n\in$$D$ pues TEX: $\alpha_1+\alpha_2+...+\alpha_n=1$

TEX: $y=x_{n+1}$

TEX: $PD_2$: El segundo TEX: $\le$ por la TEX: $H.I.$ y porque TEX: $(1-\lambda_{n+1})>0$

TEX: $PD_3$: En el caso que la funcion TEX: $f$ fuese concava la demostracion es identica,y el teorema solo cambia en el sentido de la desigualdad(cambia de TEX: $\le\ $ a TEX: $\ \ge$)


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Rurouni Kenshin
mensaje Jan 2 2006, 02:43 AM
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Ejemplo 1:
Probar que TEX: $C\ge$$A$ (esto ya lo probamos antes usando Cauchy-Shwarz-Bunyakowsky)

Solucion:
Consideremos TEX: $f(x)=x^2$ una funcion convexa,
y TEX: $\displaystyle \lambda_1=\lambda_2=...=\lambda_n=\frac{1}{n}$
Luego aplicando la Desigualdad de Jensen tendremos que:
TEX: $\displaystyle \left(\frac{1}{n}x_1+\frac{1}{n}x_2+...+\frac{1}{n}x_n\right)^2\le \frac{1}{n}x_1^2+\frac{1}{n}x_2^2+...+\frac{1}{n}x_n^2$
TEX: $\displaystyle \left(\frac{x_1+x_2+...+x_n}{n}\right)^2\le\frac{x_1^2+x_2^2+...+x_n^2}{n}$
Considerando el hecho que TEX: $x_1,x_2,...,x_n\ge0$, al aplicar raiz cuadrada a ambos lados tendremos:
TEX: $\displaystyle \frac{x_1+x_2+...+x_n}{n}\le\sqrt{\frac{x_1^2+x_2^2+...+x_n^2}{n}}$


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Rurouni Kenshin
mensaje Jan 2 2006, 02:54 AM
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Ejemplo 2:
Probar que TEX: $A\ge$$G$(demostrado anteriormente en el Capitulo II)

Solucion:
Consideremos TEX: $f(x)=log(x)$ (una funcion concava para TEX: $x>0$)
y TEX: $\displaystyle \lambda_1=\lambda_2=...=\lambda_n=\frac{1}{n}$
Consideremos tambien TEX: $x_1,....,x_n>0$
Entonces:
TEX: $log\left(\frac{1}{n}x_1+\frac{1}{n}x_2+...+\frac{1}{n}x_n\right)\ge \frac{1}{n}log(x_1)+\frac{1}{n}log(x_2)+...+\frac{1}{n}log(x_n)$
O sea:
TEX: $\displaystyle log\left(\frac{x_1+x_2+...+x_n}{n}\right)\ge log(\sqrt[n]{x_1x_2...x_n})$
y considerando el hecho de que TEX: $log(\cdot)$ es una funcion estrictamente creciente tendremos que:
TEX: $\displaystyle \frac{x_1+x_2+...+x_n}{n}\ge\sqrt[n]{x_1x_2...x_n}$

El caso en que algun TEX: $x_i=0$ es elemental pues en ese caso TEX: $G=0$ y TEX: $A\ge0$


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Rurouni Kenshin
mensaje Jan 2 2006, 03:14 AM
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Ejemplo 3:
Si TEX: $a,b\ge0$ y TEX: $p,q>1$ son exponentes conjugados, o sea:
TEX: $\displaystyle \frac{1}{p}+\frac{1}{q}=1$
Entonces:
TEX: $\displaystyle ab\le\frac{1}{p}a^p+\frac{1}{q}b^q$

Solucion:

Consideremos TEX: $f(x)=log(x)$(una funcion concava para TEX: $x>0$)
TEX: $\displaystyle \lambda_1=\frac{1}{p}$, TEX: $\displaystyle \lambda_2=\frac{1}{q}$(notar que TEX: $\lambda_1+\lambda_2=1$ por enunciado)
y TEX: $x_1=a^p>0$ y TEX: $x_2=b^q>0$
Los casos TEX: $a=0$ o TEX: $b=0$ son directos.

Aplicando la Desigualdad de Jensen tendremos:
TEX: $\displaystyle log\left(\frac{1}{p}a^p+\frac{1}{q}b^q\right)\ge\frac{1}{p}log(a^p)+\frac{1}{q}log(b^q)=log(a)+log(b)=log(ab)$
Considerando el hecho de que TEX: $log(\cdot)$ es una funcion estrictamente creciente tendremos que:
TEX: $\displaystyle \frac{1}{p}a^p+\frac{1}{q}b^q\ge$$ab$


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Rurouni Kenshin
mensaje Jan 2 2006, 03:35 AM
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Ejemplo 4:
Se define las Medias "Pesadas" de la siguiente manera:
Sean TEX: $a_1,a_2,...,a_n\ge0$ reales tales que:
TEX: $a_1+a_2+...+a_n=1$
y sean TEX: $x_1,x_2,...,x_n\ge0$ y no nulos si es necesario.

Se define la Media Aritmetica Pesada como:
TEX: $A^{\prime}=a_1x_1+a_2x_2+...+a_nx_n$

Se define la Media Geometrica Pesada como:
TEX: $G^{\prime}=x_1^{a_1}x_2^{a_2}...x_n^{a_n}$

Se define la Media Armonica Pesada como:
TEX: $\displaystyle H^{\prime}=\frac{1}{\frac{a_1}{x_1}+\frac{a_2}{x_2}+...+\frac{a_n}{x_n}}$

Notemos que TEX: $A^{\prime}=A$ si TEX: $\displaystyle a_1=a_2=...=a_n=\frac{1}{n}$
Asi tambien ocurre con TEX: $G^{\prime}$ y TEX: $H^{\prime}$

Probar que TEX: $A^{\prime}\ge$$G^{\prime}\ge$$H^{\prime}$

Solucion:

Primer Paso:

Probemos que TEX: $A^{\prime}\ge$$G^{\prime}$
Si algun TEX: $x_i=0$ la desigualdad es inmediata. Supongamos entonces que TEX: $x_1,x_2,...,x_n>0$
Si consideramos TEX: $f(x)=log(x)$(funcion concava para TEX: $x>0$)
y TEX: $\lambda_i=a_i$ para TEX: $i\in\{1,2,...,n\}$(notar que TEX: $a_1+a_2+...+a_n=1$
Luego aplicando la Desigualdad de Jensen tendremos:

TEX: $log(a_1x_1+...+a_nx_n)\ge$$a_1log(x_1)+...+a_nlog(x_n)=log(x_1^{a_1}...x_n^{a_n})$

Considerando el hecho de que TEX: $log(\cdot)$ es una funcion estrictamente creciente tendremos que:

TEX: $a_1x_1+...+a_nx_n\ge$$x_1^{a_1}....x_n^{a_n}$

Segundo Paso:

Basta aplicar la desigualdad TEX: $A^{\prime}\ge$$G^{\prime}$ recien demostrada a los reales positivos TEX: $\displaystyle \frac{1}{x_1},\frac{1}{x_2},...,\frac{1}{x_n}$ considerando que TEX: $x_i\not=0$ para todo TEX: $i\in\{1,2,...,n\}$


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mensaje Jul 8 2013, 06:13 PM
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Una cosa: personalmente prefiero el termino "ponderadas" que "pesadas"... es que me suena como la cancion esa de los tres: somos tontos, no pesados...

Consecuencias interesantes:

TEX: Consecuencia 1:\\<br />Considere $a_1,...a_n\geq 0$ y $b_1,....b_n >0$,  Entonces:<br />$$a_1^{b_1}a_2^{b_2}....a_n^{b_n}\leq \left(\frac {\sum_{i=1}^n a_i b_i}{\sum_{i=1}^n b_i} \right)^{\sum_{i=1}^n b_i}$$

TEX: Demostracion:\\<br />Aplicamos la desigualdad de las medias ponderadas (aka pesadas) para los pesos $w_i=b_i/\sum_{i=1}^n b_i$:<br />Por lo que el resultado se sigue de ahi.

TEX: Consecuencia 2:\\<br />Considere $a_1,...a_n\geq 0$, $w_1,...w_n\geq 0$ tales que $\sum_{i=1}^n w_i =1$ y $b_1,....b_n >0$ cualquiera: entonces:<br />$$a_1^{w_1}a_2^{w_2}....a_n^{w_n}\leq b_1^{w_1}b_2^{w_2}....b_n^{w_n}\sum_{i=1}^n \frac{a_i}{b_i}w_i$$<br />La demostracion es sencilla, usando la desigualdad de las medias (tontas, no) pesadas para los numeros $a_i/b_i$.La igualdad se cumple si $a_i/b_i=a_j/b_j$ $i \neq j$, $i,j=1,...n$. Esto se traduce en $N-1$ ecuaciones lineales basados en $n$ incognitas, por lo que tomando el hecho de que $a_1/b_1=a_i/b_i$, $i=2...n$ hay 2 posibilidades: Fijando $a_i$, cualquiera o fijando $b_i$ cualquiera.\\<br />En el primer caso la igualdad se cumple tomando cualquier $n-$tupla y para $b_1=b$, de la siguiente forma: $(b,\frac{a_2}{a_1}b, \frac{a_3}{a_1}b,... \frac{a_n}{a_1}b)$.\\<br />En el segundo caso, tomamos $a_1=a$, y la igualdad se cumple tomando la $n-$tupla: $(a,\frac{b_2}{b_1}a, \frac{b_3}{b_1}a,... \frac{b_n}{b_1}a)$

TEX: Como consecuencia directa, si elegimos $b_i=w_i$,$i=1..n$ es decir, los propios pesos, obtenemos una interesante desigualdad:<br />$$a_1^{w_1}a_2^{w_2}....a_n^{w_n} \leq w_1^{w_1}w_2^{w_2}....w_n^{w_n}\sum_{i=1}^n a_i$$ <br />Note que la igualdad se cumple si $a_i/w_i=a_j/w_j$, $i,j=1...n$, $i\leq j$ (necesitamos que ningun peso sea no nulo).\\

TEX: Consecuencia 3 :\\<br />Suponga que $\sum_{i=1}^n x_i=S$. donde $x_j>0,j=1..n$, entonces, el mayor valor de la funcion $f(x_1,x_2,x_3,..x_n)=x_1^{w_1}x_2^{w_2}....x_n^{w_n}$ es $w_1^{w_1}w_2^{w_2}....w_n^{w_n}S$, donde $w_j$ son las ponderaciones (suman 1) y se alcanza en $x_j=Sw_j$, donde $j=1..n$.\\<br /><br />Dem:\\<br />En virtud de la desigualdad anterior tenemos que efectivamente $f(x_1,x_2,x_3,..x_n) $ esta acotado por $w_1^{w_1}w_2^{w_2}....w_n^{w_n}S$. La igualdad se cumple si $x_iw_j=x_jw_i$, el cual para $i=1$ y $j>2$, tenemos:<br />$x_j=\frac{w_j}{w_1}x_1$.\\<br />Finalmente haciendo uso de la condicion $\sum_{i=1}^n x_i=S$, tenemos que $$\sum_{i=1}^n x_i=x_1 \sum_{i=1}^n \frac{w_j}{w_1}=\frac{x_1}{w_1}=S$$<br />por lo que $x_1=Sw_1$, y por ende, $x_j=Sw_j$, luego, el maximo se alcanza en el punto $(Sw_1,..Sw_n)$, QED.<br />

Saludos.

Claudio.

PD: alguna falencia, avise no mas.


--------------------
Claudio Henriquez Tapia
Ingeniero Civil Matemático UTFSM y Prof. DMAT UTFSM
Candidato a Doctor en Estadística UC. Campus San Joaquin
Si todo sale bien, estaría defendiendo en Julio 2024.

[indent]
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