Monotone reelle Funktion

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Eine monoton steigende reelle Funktion (rot) und eine monoton fallende reelle Funktion (blau)

Eine monotone reelle Funktion ist eine reellwertige Funktion einer reellen Variablen, bei der der Funktionswert entweder immer wächst oder gleich bleibt beziehungsweise immer fällt oder gleich bleibt, wenn das Argument erhöht wird. Steigt der Funktionswert immer, wenn das Argument erhöht wird, so heißt die Funktion streng monoton steigend, steigt der Funktionswert immer oder bleibt er gleich, heißt sie monoton steigend. Analog heißt eine Funktion streng monoton fallend, wenn ihr Funktionswert immer fällt, wenn das Argument erhöht wird, und monoton fallend, wenn er immer fällt oder gleich bleibt. Reelle monotone Funktionen sind klassische Beispiele für monotone Abbildungen.

Eine Funktion , wobei eine Teilmenge von ist, heißt

  • monoton steigend, wenn für alle mit gilt, dass .
  • streng monoton steigend, wenn für alle mit gilt, dass .
  • monoton fallend, wenn für alle mit gilt, dass .
  • streng monoton fallend, wenn für alle mit gilt, dass .
  • monoton, wenn sie monoton steigt oder monoton fällt.
  • streng monoton, wenn sie entweder streng monoton steigt oder streng monoton fällt.

Alternative Definitionen

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Manchmal werden die nicht strengen Monotoniebegriffe nur für definiert, also „[...] heißt monoton steigend, wenn für alle mit gilt, dass “. Die beiden Definitionen sind gleichwertig, da aus trivialerweise folgt.

Alternative Bezeichnungen

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  • Es findet sich auch die Bezeichnung „wachsend“ anstelle von „steigend“.
  • Synonym für „streng“ findet man auch „strikt“ oder "echt".
  • Monoton fallend wird gelegentlich auch antiton genannt und monoton wachsend wird auch isoton genannt.
  • Anstelle des Begriffspaares (monoton wachsend, streng monoton wachsend) wird auch das Begriffspaar (monoton nicht-fallend, monoton wachsend) oder kurz (nicht-fallend, wachsend) verwendet; entsprechend wird anstelle des Begriffspaars (monoton fallend, streng monoton fallend) auch (monoton nicht-wachsend, monoton fallend) oder kurz (nicht-wachsend, fallend) verwendet.
Graph der Funktion
Graph der Funktion
  • Die Funktion ist auf streng monoton fallend. Ist nämlich , so ist und . Die Bedingung, dass sein soll, ist äquivalent zu . Es ist aber mit der dritten binomischen Formel
,
also ist streng monoton fallend auf . Der Nachweis, dass streng monoton wachsend auf ist, funktioniert analog, aber mit dem Argument, dass , wenn ist. Damit ist die Funktion aber nicht monoton auf , da sie auf diesem Intervall kein festes Monotonieverhalten besitzt.
  • Der Logarithmus ist streng monoton wachsend auf . ist wieder äquivalent zu . Dann ist
,
wenn , da dann ist und dementsprechend . Also ist . Somit ist der Logarithmus streng monoton wachsend und demnach auch streng monoton.
  • Die Funktion
ist monoton fallend auf dem Intervall , aber nicht streng monoton fallend. Der Nachweis der Monotonie in der linken Hälfte des Intervalls folgt dem ersten Beispiel, auf dem Intervall ist jedoch und damit kann keine strikte Monotonie gelten. Somit ist die Funktion monoton fallend und damit auch monoton.

Für eine reelle monotone Funktion mit gilt:

  • Streng monotone Funktionen sind stets injektiv, sie nehmen also jeden Wert nur höchstens einmal an. Ist streng monoton und ein Intervall und die Bildmenge, so ist bijektiv. Daher existiert für streng monotone Funktionen auch immer die Umkehrfunktion. Beispielsweise ist die Sinusfunktion auf dem Intervall streng monoton wachsend. Schränkt man die Bildmenge auf das Intervall ein, so ist sie bijektiv und damit invertierbar. Die Umkehrfunktion ist dann der Arkussinus .
  • Sie hat in jedem Häufungspunkt ihres Definitionsbereichs einen linksseitigen und rechtsseitigen Grenzwert.
  • Ist eine streng monotone Funktion konvergent mit , so ist ihr Funktionswert in ihrem gesamten Definitionsbereich von verschieden.
(indirekter) Beweis  

A. Voraussetzung:

Annahme: Es gibt ein mit .

  • Ist streng monoton steigend, so existiert ein mit sodass ;
weiter ist für alle
  • ist streng monoton fallend, so existiert ein mit sodass ;
weiter ist für alle
  • Beide Überlegungen lassen sich zu einer Formulierung zusammenfassen, die zusätzlich die Möglichkeit zulässt:
Wegen strenger Monotonie von existiert ein mit sodass ;
weiter ist für alle (1)
Wegen Konvergenz von existiert ein so, dass für alle (2)

Mit (1) und (2) gilt für alle sowohl also auch (Widerspruch), q. e. d.


B. Voraussetzung:

Annahme: Es gibt ein mit .

  • Ist streng monoton steigend, so existiert ein mit sodass ;
weiter ist für alle
  • ist streng monoton fallend, so existiert ein mit sodass ;
weiter ist für alle
  • Beide Überlegungen lassen sich zu einer Formulierung zusammenfassen, die zusätzlich die Möglichkeit zulässt:
Wegen strenger Monotonie von existiert ein mit sodass ;
weiter ist für alle (1')
Wegen Konvergenz von existiert ein so, dass für alle (2')

Mit (1') und (2') gilt für alle sowohl also auch (Widerspruch), q. e. d.

  • Sie kann nur Sprungstellen als Unstetigkeitsstellen haben.
  • Die Menge der Sprungstellen in ihrem Definitionsbereich ist abzählbar, muss aber nicht notwendigerweise endlich sein.
  • Sie ist fast überall differenzierbar, d. h. die Menge der Stellen, an denen nicht differenzierbar ist, bildet eine lebesguesche Nullmenge.
  • Eine im Intervall definierte monotone Funktion ist dort Riemann-integrierbar.
  • Für jede monoton wachsende Funktion gilt für beliebige . Diese Eigenschaft nutzt man teilweise, um die Monotonie zu verallgemeinern, siehe letzter Abschnitt.
  • Die Monotonie reeller Funktionen ist ein Spezialfall einer monotonen Abbildung. Im Falle einer monoton fallenden Funktion sind die beiden geordneten Mengen dann und , die Abbildung ist die Funktion .

Ableitungen als Monotoniekriterium

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Ist die Funktion differenzierbar, so lässt sich die Ableitung als Monotoniekriterium verwenden. Die Kriterien für strenge Monotonie lauten:

  • Ist für alle , so wächst in streng monoton.
  • Ist für alle , so fällt in streng monoton.

Zu beachten ist, dass dieses Kriterium nur hinreichend, aber nicht notwendig ist. Es gibt auch streng monotone Funktionen, deren Ableitung null wird, ein Beispiel ist weiter unten aufgeführt. Es lässt sich mit zusätzlichen Forderungen noch eine Verschärfung dieser Kriterien formulieren:

  • Es ist () für alle und die Ableitung ist auf keinem echten Teilintervall konstant gleich null (wobei ein echtes Intervall ein Intervall mit mehr als einem Element ist) genau dann, wenn streng monoton wachsend (streng monoton fallend) ist.

Die Kriterien für Monotonie lauten:

  • für alle genau dann, wenn in monoton wächst.
  • für alle genau dann, wenn in monoton fällt.

Bei diesen Kriterien handelt es sich um Äquivalenzen.

Alle genannten Kriterien lassen sich noch erweitern: Ist zusätzlich stetig auf (bzw. oder ), so gilt die Aussage über die Monotonie auch für das Intervall (bzw. oder ).

Der Graph der Funktion . Die Funktion ist streng monoton wachsend.
  • Für die Exponentialfunktion ist für alle . Also ist sie streng monoton wachsend.
  • Die Funktion besitzt die Ableitung , diese wird bei null. Aber die Funktion ist streng monoton wachsend. Ist nämlich und haben dasselbe Vorzeichen, so ist
.
Haben beide unterschiedliches Vorzeichen, so ist direkt . Somit ist dies ein Beispiel dafür, dass die ersten beiden Kriterien nur hinreichend, aber nicht notwendig sind. Das dritte Kriterium greift hier aber: Die Ableitung der Funktion verschwindet bloß im Punkt und ist sonst größer null. Dies ist äquivalent zum streng monotonen Wachstum von .

Sei ein Intervall und sei streng monoton wachsend/fallend und stetig. Dann ist:

  • die Bildmenge ein Intervall,
  • bijektiv,
  • die Umkehrfunktion streng monoton wachsend/fallend und stetig,
  • , wenn wachsend, oder
  • , wenn fallend.

Verallgemeinerungen

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K-monotone Funktionen

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Um den Monotoniebegriff auf Funktionen zu verallgemeinern, die auf dem definiert sind, wählt man auf dem einen echten Kegel und betrachtet die von ihm definierte verallgemeinerte Ungleichung und die strikte verallgemeinerte Ungleichung sowie eine konvexe Menge . Dann heißt eine Funktion

  • K-monoton wachsend (K-monoton fallend), wenn für alle mit gilt, dass (bzw. )
  • strikt K-monoton wachsend (strikt K-monoton fallend), wenn für alle gilt, dass (bzw. ) ist.

Wählt man als Vektorraum den (den Raum aller reellen symmetrischen Matrizen) und als Kegel den semidefiniten Kegel (bzw. als verallgemeinerte Ungleichung die Loewner-Halbordnung), so erhält man die Matrix-monotonen Funktionen.

Monotone Funktionen zwischen Vektorräumen gleicher Dimension

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Eine Möglichkeit, Monotonie für Funktionen zu verallgemeinern ist, für zu fordern, dass wenn für ist, dass dann für eine monoton wachsende Funktion gelten soll, dass ist. Die Formulierung monoton fallender Funktionen und der strikten Versionen folgt analog. Dieses Vorgehen entspricht der Verallgemeinerung der Ordnung auf auf die komponentenweise Halbordnung auf .

Alternativ kann man die Eigenschaft von monoton wachsenden reellen Funktionen, dass für beliebige gilt, verallgemeinern. Dies führt dann zu dem folgenden Monotoniebegriff: Gegeben sei und eine Funktion . Die Funktion heißt

  • monoton auf , wenn für alle gilt;
  • strikt monoton auf , wenn für alle mit gilt;
  • gleichmäßig monoton auf , wenn es ein gibt, sodass für alle mit gilt.

Verallgemeinert man dies weiter, so erhält man den Begriff eines monotonen Operators.

Rechtecksmonotone Funktion

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Ein anderes Monotoniekonzept für Funktionen wird mit dem Differenz-Operator definiert. Eine Funktion heißt rechtecksmonoton, falls

gilt.[1] Eine rechtecksmonotone Funktion wird auch -steigend genannt.

Die Rechtecksmonotonie spielt eine Rolle bei der Definition multivariater Verteilungsfunktionen und bei der Definition einer Copula. Weder ist ein rechtecksmonotone Funktion notwendig monoton steigend, noch ist eine monoton steigende Funktion notwendig rechtecksmonoton[2].

  • Otto Forster: Analysis 1. Differential- und Integralrechnung einer Veränderlichen. 11., erweiterte Auflage. Springer Spektrum, Wiesbaden 2013, ISBN 978-3-658-00316-6, doi:10.1007/978-3-658-00317-3.
  • Konrad Königsberger: Analysis 1. 6., durchgesehene Auflage. Springer-Verlag, Berlin Heidelberg New York 2004, ISBN 3-540-40371-X.
  • Stephen Boyd, Lieven Vandenberghe: Convex Optimization. Cambridge University Press, Cambridge, New York, Melbourne 2004, ISBN 978-0-521-83378-3 (online).

Einzelnachweise

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  1. Klaus D. Schmidt: Maß und Wahrscheinlichkeit. 2., durchgesehene Auflage. Springer-Verlag, Heidelberg Dordrecht London New York 2011, ISBN 978-3-642-21025-9, S. 294, doi:10.1007/978-3-642-21026-6.
  2. Klaus D. Schmidt: Maß und Wahrscheinlichkeit. 2., durchgesehene Auflage. Springer-Verlag, Heidelberg Dordrecht London New York 2011, ISBN 978-3-642-21025-9, S. 299, doi:10.1007/978-3-642-21026-6.