Erweiterte Funktion
Eine erweiterte Funktion und der damit eng verbundene Begriff einer echten Funktion ist eine Funktion, deren Wertebereich um den symbolischen Wert unendlich erweitert wird. Dies erleichtert den Umgang mit der Funktion, da man sich auf die Urbildmengen von Interesse konzentrieren kann, allen anderen Mengen wird der Funktionswert unendlich zugewiesen. Dadurch kann unter Umständen auf Fallunterscheidungen verzichtet werden.
Definition
Gegeben ist eine Funktion
sowie eine Menge
,
auf der die Funktion eine gewisse Eigenschaft von Interesse besitzt. Dann heißt
die Funktion
mit
erweiterte Funktion zu .
Typische Eigenschaften von Interesse sind zum Beispiel Monotonie,
Konvexität
oder Wohldefiniertheit.
Die erweiterte Funktion ist ebenfalls auf ganz
definiert. Die Menge
heißt der wesentliche Definitionsbereich von .
Ist
,
so heißt
eine echte Funktion.
Beispiele
Monotonie
Als Beispiel betrachten wir die Funktion ,
definiert durch
.
Sie ist monoton
fallend auf dem Intervall
.
Um diese Eigenschaft nun auf ganz
zu übertragen, setzen wir
.
Demnach gilt:
Die erweiterte Funktion ist nun nach den Rechenregeln
mit unendlich monoton fallend auf ganz .
Konvexität
Ist
konvex auf der Menge
,
so ist die erweiterte konvexe Funktion
durch
definiert. Mit den Rechenregeln für unendlich ist diese Funktion nun konvex
auf ganz
und nicht nur auf der Menge
.
Beispielsweise ist die Sinusfunktion konvex auf dem Intervall
.
Somit lautet die erweiterte Funktion
Diese Funktion ist nun konvex auf ganz .
Definitionslücken
Betrachtet man die Funktion ,
so ist diese an der Stelle
nicht definiert. Setzt man nun
,
wobei
der Definitionsbereich ist, so gilt:
Die erweiterte Funktion ist jetzt auf ganz
definiert und es können Operationen mit der Funktion ausgeführt werden, ohne
Rücksicht auf die Definitionslücke zu nehmen. Es darf aber nicht aus der
erweiterten Funktion geschlossen werden, dass
gelte, da der Wert
erst im Nachhinein festgelegt wurde.
Verwendung
Erweiterte Funktionen finden sich in vielen Bereichen der Analysis, insbesondere der Optimierung. Hier bieten sie den Vorteil, dass man bei erweiterten Definitionen immer noch sinnvoll minimieren kann, aber keine formalen Probleme mit Definitionslücken oder nicht-konvexen Bereichen der Funktion bekommt.
Literatur
- Carl Geiger, Christian Kanzow: Theorie und Numerik restringierter Optimierungsaufgaben. Springer-Verlag, Berlin Heidelberg New York 2002, ISBN 3-540-42790-2.



© biancahoegel.de
Datum der letzten Änderung: Jena, den: 04.03. 2020