CAPÍTULO 6. ELEMENTOS DE ANÁLISE CONVEXA 47Figura 6.3: Semi-espaçosNeste ponto po<strong>de</strong>mos encarar o conjunto {x; Ax ≤ b, x ≥ 0} como a interseção dos semiespaços{x; a i x ≤ b i }, i = 1, . . . , m, e {x; e j x ≥ 0}, j = 1, . . . , n, on<strong>de</strong> a ′ is são as linhas <strong>de</strong> Ae e ′ js os canônicos <strong>de</strong> R n .Dado um conjunto convexo D, um vetor não nulo d é uma direção <strong>de</strong> recessão <strong>de</strong> D ousimplesmente direção <strong>de</strong> D se para cada x ∈ D, a semi-reta {x + λd, λ ≥ 0} está contida emD. Cabe notar que se D for limitado, não possui direções.Teorema 6.1.(i) d é direção <strong>de</strong> {x; Ax ≤ b, x ≥ 0} ̸= ∅ se, e somente se,d ≥ 0, d ≠ 0 e Ad ≤ 0.(ii) d é direção <strong>de</strong> {x; Ax = b, x ≥ 0} ̸= ∅ se, e somente se,d ≥ 0, d ≠ 0 e Ad = 0.Demonstração. Vamos mostrar o primeiro item, e <strong>de</strong>ixamos o segundo para o leitor.d ≠ 0 é direção <strong>de</strong> D = {x; Ax = b, x ≥ 0} se, e somente se, A(x + λd) ≤ b e x + λd ≥ 0para todos λ ≥ 0 e x ∈ D, ou seja,Ax ≤ b − λAd, x ≥ −λd, ∀x ∈ D, ∀λ ≥ 0. (6.2)Se Ad ≤ 0 e d ≥ 0, então as condições (6.2) valem pois neste caso Ax ≤ b ≤ b − λAd ex ≥ 0 ≥ −λd para todos x ∈ D e λ ≥ 0, e d é direção <strong>de</strong> D. Reciprocamente, suponha queAd ≰ 0 ou d ≱ 0, e fixemos x 0 ∈ D. Se (Ad) i > 0 então existe um λ ≥ 0 suficientementegran<strong>de</strong> tal que (Ax 0 ) i > b i − λ(Ad) i . Da mesma forma, se d i < 0 então existe um λ ≥ 0suficientemente gran<strong>de</strong> <strong>de</strong> forma que x 0 i < −λd i . Em ambos os casos, (6.2) garante que d nãoseria direção <strong>de</strong> D. Isso completa a <strong>de</strong>monstração.Observamos que ao consi<strong>de</strong>rar as direções <strong>de</strong> um conjunto D, po<strong>de</strong>mos supor que todas elassão vetores normalizados, como observado na próxima Ativida<strong>de</strong>.Ativida<strong>de</strong> 10. Mostre que se d é direção <strong>de</strong> um conjunto D, então αd é também direção <strong>de</strong>D para qualquer α > 0. Faça o mesmo para direções extremas.Dois vetores d 1 e d 2 são distintos se d 1 não é múltiplo positivo <strong>de</strong> d 2 (e assim, vice-versa).Uma direção d <strong>de</strong> um conjunto convexo D é direção extrema se não po<strong>de</strong> ser escrita como umacombinação positiva <strong>de</strong> duas direções distintas em D. Ou seja, d é direção extrema <strong>de</strong> D senão existem λ 1 , λ 2 > 0 e direções distintas d 1 , d 2 <strong>de</strong> D tais que d = λ 1 d 1 + λ 2 d 2 .Um conjunto convexo C tal que λx ∈ C para todos x ∈ C e λ ≥ 0 é chamado cone convexoou simplesmente cone. Note que todo cone contém a origem, pois 0 = 0x ∈ C. Em particular,dados vetores a 1 , . . . , a k , po<strong>de</strong>mos formar o cone{ k∑}cone {a 1 , . . . , a k } = λ j a j ; λ j ≥ 0, j = 1, . . . , k ,j=1
CAPÍTULO 6. ELEMENTOS DE ANÁLISE CONVEXA 48chamado <strong>de</strong> cone finitamente gerado (por a 1 , . . . , a k ). Em outras palavras, cone {a 1 , . . . , a k }é o conjunto das semi-retas emanando da origem nas direções a 1 , . . . , a k e suas combinaçõesnão negativas. Note que assim é suficiente as direções extremas para caracterizar um conefinitamente gerado.Figura 6.4: Cone gerado por (0, 1) e (1, 1) [1]Ativida<strong>de</strong> 11. Mostre que cone {a 1 , . . . , a k } é <strong>de</strong> fato um cone.Ativida<strong>de</strong> 12. Mostre que se cada a i não é uma combinação não negativa <strong>de</strong> a 1 , . . . , a k , excetoa trivial a i = 1a i , então todo a i é direção extrema <strong>de</strong> cone {a 1 , . . . , a k }. Mais ainda, mostreque neste caso as únicas direções extremas são a 1 , . . . , a k , <strong>de</strong>scartando seus múltiplos positivos.Dica: mostre que toda direção <strong>de</strong> um cone pertence ao próprio cone, e que todo elemento nãonulo do cone é direção.Ativida<strong>de</strong> 13. Mostre que o conjunto das direções <strong>de</strong> {x; Ax ≤ b, x ≥ 0}, <strong>de</strong>scrito noTeorema 6.1, unido com o vetor nulo é um cone. Este cone é chamado cone <strong>de</strong> recessão.6.2 Funções convexas e côncavasUma função f : D ⊂ R n → R é dita ser convexa se para todos x 1 , x 2 ∈ D e λ ∈ [0, 1] temosf(λx 1 + (1 − λ)x 2 ) ≤ λf(x 1 ) + (1 − λ)f(x 2 ).Da mesma forma, uma função f : D ⊂ R n → R é dita ser côncava se −f é convexa, ou seja,f(λx 1 + (1 − λ)x 2 ) ≥ λf(x 1 ) + (1 − λ)f(x 2 ), ∀x 1 , x 2 ∈ D, ∀λ ∈ [0, 1].Geometricamente, o segmento que liga os pontos (x 1 , f(x 1 )) e (x 2 , f(x 2 )) do gráfico <strong>de</strong> f <strong>de</strong>uma função convexa está acima da curva sobre o gráfico <strong>de</strong> f, resultado da projeção vertical<strong>de</strong>ste segmento. Já para uma função côncava, este segmento está abaixo (veja figura 6.5).