In der Mathematik heißt eine geometrische Figur oder allgemeiner eine Teilmenge eines euklidischen Raums konvex, wenn für je zwei beliebige Punkte, die zur Menge gehören, auch stets deren Verbindungsstrecke ganz in der Menge liegt. Dies garantiert, dass die Menge an keiner Stelle eine (konkave) Einbuchtung hat.

Geschichte und Anwendung

Die Theorie der konvexen Mengen begründete Hermann Minkowski in seinem Werk Geometrie der Zahlen, Leipzig 1910. Anwendung finden konvexe Mengen z. B. in der konvexen Optimierung oder der Computeranimation, wo konvexe Polytope in verschiedener Hinsicht einfacher zu handhaben sind als Nichtkonvexe.

Definition für Vektorräume

Eine Teilmenge ${\displaystyle M}$ eines reellen oder komplexen Vektorraums ${\displaystyle V}$ heißt konvex, wenn für alle ${\displaystyle a,b\in M}$ und für alle ${\displaystyle \lambda \in \mathbb {R} }$ mit ${\displaystyle 0\leq \lambda \leq 1}$ stets gilt:

${\displaystyle \lambda a+(1-\lambda )b\in M.}$

Diese Definition basiert auf der Parameterdarstellung der Verbindungsstrecke zwischen ${\displaystyle a}$ und ${\displaystyle b}$:

${\displaystyle {\overline {ab}}:=\{\lambda a+(1-\lambda )b\mid \lambda \in \mathbb {R} ,0\leq \lambda \leq 1\}.}$

Tatsächlich schließt obige Definition auch Objekte mit geradlinigen Rändern wie Quadrate mit ein, die man umgangssprachlich nicht unbedingt als konvex bezeichnen würde.

Beispiele

• Jeder Vektorraum, der ${\displaystyle \mathbb {R} }$ enthält, ist konvex, ebenso Halbebenen und Halbräume.
• Beispiel-Teilmengen des anschaulichen euklidischen Raumes:
  • Die leere Menge und jede einelementige Menge sind konvex.
  • Endliche Mengen sind genau dann konvex, wenn sie höchstens ein Element enthalten.
  • Strecken und Geraden sind konvexe Mengen.
  • Jede Dreiecksfläche und alle einfachen regelmäßigen Polygonflächen sind konvex.
  • Kreisscheiben und Kugeln sind konvex, sogar streng konvex.
  • Unter den Vierecken sind z. B. die Parallelogramme konvex, während es Trapeze und Drachenvierecke gibt, die nichtkonvex sind, wie das verschränkte Trapez oder das Pfeilviereck.
  • Würfel, Platonische Körper und Spate sind konvex.
  • Die Teilmenge die über- bzw. unterhalb des Graphen einer konvexen bzw. konkaven Funktion liegt, ist konvex.
  • Ein Torus ist nicht konvex.
  • Der topologische Rand einer konvexen Menge ist im Allgemeinen nichtkonvex.

Eigenschaften

• Jede konvexe Menge ist sternförmig, derart, dass jeder Punkt als Sternzentrum gewählt werden kann. Insbesondere ist jede nichtleere konvexe Teilmenge eines reellen oder komplexen topologischen Vektorraums zusammenhängend und auf einen Punkt kontrahierbar, kann also keinerlei Löcher haben.

• Der Durchschnitt beliebig (auch unendlich) vieler konvexer Mengen ist konvex. Somit bilden die konvexen Teilmengen eines Vektorraumes ein Hüllensystem. Insbesondere gibt es zu jeder Teilmenge die davon erzeugte konvexe Menge, die sogenannte konvexe Hülle dieser Menge. Das ist nichts anderes als der Durchschnitt aller konvexen Mengen, die die vorgegebene Teilmenge umfassen.

• Die Vereinigung konvexer Mengen ist im Allgemeinen nicht konvex. Aber die Vereinigung einer aufsteigenden Kette konvexer Mengen ist wieder konvex.

• In lokalkonvexen Räumen ist eine kompakte, konvexe Menge ${\displaystyle M}$ der Abschluss der Konvexkombinationen ihrer Extremalpunkte (Satz von Krein-Milman). Dabei ist ein Extremalpunkt ein Punkt, der nicht zwischen zwei Punkten aus ${\displaystyle M}$ liegt. In endlichdimensionalen Räumen kann man sogar auf die Abschlussbildung verzichten, denn nach dem Satz von Carathéodory ist jeder Punkt einer kompakten, konvexen Teilmenge eines n-dimensionalen Raums eine Konvexkombination von höchstens n+1 Extremalpunkten dieser Menge.

Stabilität unter Operationen

Die Konvexität einer Menge ist stabil unter gewissen Operationen. Beispiele dafür sind:

• Bilder und Urbilder konvexer Mengen unter einer affinen Funktion ${\displaystyle f(x)=Ax+b}$ mit ${\displaystyle A\in \mathbb {R} ^{m\times n}}$ und ${\displaystyle b\in \mathbb {R} ^{m}}$ sind wieder konvex. Dies enthält als Spezialfall die Translation um den Vektor ${\displaystyle b}$ (Setze ${\displaystyle A=E}$ die Einheitsmatrix) und die Skalierung um den Faktor ${\displaystyle a}$ (Setze ${\displaystyle A=aE,\,b=0}$).
• Die Minkowski-Summe zweier konvexer Mengen ${\displaystyle K_{1}+K_{2}=\{x_{1}+x_{2}|\,x_{1}\in K_{1},\,x_{2}\in K_{2}\}}$ ist wieder konvex.
• Das kartesische Produkt ${\displaystyle K_{1}\times K_{2}}$ zweier konvexer Mengen ist wieder konvex.
• Jede Projektion ${\displaystyle f(x)=x_{i}}$ einer konvexen Menge auf eine Koordinatenachse ist wieder konvex.
• Ist für jedes ${\displaystyle x\in K}$ der Term ${\displaystyle c^{T}x+d>0}$, so ist das Bild der konvexen Menge ${\displaystyle K}$ unter der Funktion

${\displaystyle f(x)={\frac {Ax+b}{c^{T}x+d}}}$

wieder konvex. Analog ist das Urbild einer konvexen Menge unter dieser Funktion wieder konvex.

Spezialfälle

Konvexe Mengen können auf verschiedene Weisen noch weiter eingeschränkt werden:

• Eine Menge ${\displaystyle M}$ heißt streng konvex, wenn die offene Verbindungsstrecke zweier beliebiger Punkte der Menge vollständig im Inneren der Menge liegt. Anschaulich besitzen streng konvexe Mengen keine geradlinigen Berandungsteile.
• Eine Menge ${\displaystyle M}$ heißt glatt konvex, wenn jeder Randpunkt der Menge eine eindeutige Stützhyperebene besitzt. Anschaulich besitzen glatte konvexe Mengen keine Ecken oder Kanten.

Normierte Räume

Verallgemeinerungen

Allgemein genügen für die sinnvolle Definition von Konvexität schon erheblich schwächere Voraussetzungen an die Geometrie, die auf ${\displaystyle M}$ gilt. Man braucht aus Hilberts Axiomensystem der euklidischen Geometrie lediglich die Axiome der Verknüpfung und die der Anordnung. Die Konvexität hängt insbesondere von der Definition einer geraden Verbindungsstrecke ab. So ist die Halbebene, die durch ${\displaystyle \{(x,y)\in \mathbb {R} ^{2}\mid x+y\leq 0\}}$ definiert wird, konvex in der euklidischen Ebene, aber nichtkonvex in der Moulton-Ebene: Beispielsweise läuft die „Gerade“ zwischen ${\displaystyle (-1,1)}$ und ${\displaystyle (1,-1)}$ über den (nicht in der Menge enthaltenen) Punkt ${\displaystyle (0,{\tfrac {1}{3}})}$. Siehe auch kollinear.

Je nach mathematischem Kontext werden unterschiedliche Verallgemeinerungen benutzt, die auch teilweise nicht kohärent sind.

Krümmung von Kurven

Im Zweidimensionalen kann die Krümmung einer stetig differenzierbaren Kurve in einem Punkt ${\displaystyle x_{0}}$ in Relation zum Betrachter untersucht werden:

• Liegen die benachbarten Punkte von ${\displaystyle x_{0}}$ in der gleichen Tangential-Halbebene wie der Betrachter, so ist sie dort für ihn konkav gekrümmt.
• Existiert eine Umgebung um ${\displaystyle x_{0}}$, so dass alle Punkte daraus in der anderen Tangential-Halbebene liegen, so ist die Kurve in ${\displaystyle x_{0}}$ für den Betrachter konvex gekrümmt.

Analog kann in höheren Dimensionen die Krümmung von Hyperebenen untersucht werden, wozu das Objekt aber orientierbar sein muss.

Klassische Resultate über konvexe Mengen (Auswahl)

• Bieberbachsche Ungleichung
• Auswahlsatz von Blaschke
• Brunn-Minkowski-Ungleichung
• Satz von Cauchy
• Eulersche Polyederformel
• Satz von Helly
• Satz von Jung
• Lemma von Kakutani
• Satz von Krein-Milman
• Satz von Minkowski
• Minkowskischer Gitterpunktsatz
• Satz von Pick
• Satz von Radon
• Trennungssatz

Siehe auch

• Absolutkonvexe Menge
• Hilbert-Metrik
• Konvexe Funktion
• Simplex (Mathematik)
• Verallgemeinerte Konvexität

Literatur

• Tommy Bonnesen, Werner Fenchel: Theorie der konvexen Körper. Berichtigter Reprint. Springer-Verlag, Berlin (u. a.) 1974, ISBN 3-540-06234-3. 
• Arne Brøndsted: An introduction to convex polytopes. Springer-Verlag, New York (u. a.) 1983, ISBN 0-387-90722-X. 
• Leonard M. Blumenthal: Theory and Applications of Distance Geometry (= Chelsea Scientific Books). 2. Auflage. Chelsea Publishing Company, Bronx, New York 1970, ISBN 0-8284-0242-6. 
• W. A. Coppel: Foundations of Convex Geometry. Cambridge University Press, Cambridge 1998, ISBN 0-521-63970-0. 
• Kazimierz Goebel, William A. Kirk: Topics in Metric Fixed Point Theory (= Cambridge Studies in Advanced Mathematics. Band 28). Cambridge University Press, Cambridge 1990, ISBN 0-521-38289-0. 
• Peter M. Gruber: Convex and Discrete Geometrie. Springer-Verlag, Berlin (u. a.) 2007, ISBN 978-3-540-71132-2. 
• Isaak M. Jaglom und W. G. Boltjanskij: Konvexe Figuren. Deutscher Verlag der Wissenschaften, Berlin 1956. 
• Otto Kerner, Joseph Maurer, Jutta Steffens, Thomas Thode, Rudolf Voller: Vieweg Mathematik Lexikon. Vieweg Verlag, Braunschweig (u. a.) 1988, ISBN 3-528-06308-4, S. 159–160. 
• Victor L. Klee (Hrsg.): Convexity. Proceedings of the Seventh Symposium in Pure Mathematics of the American Mathematical Society, held at the University of Washington, Seattle, Washington, June 13 - 15, 1961. American Mathematical Society, Providence, RI 1963. 
• Steven R. Lay: Convex sets and their applications. John Wiley & Sons, New York (u. a.) 1982, ISBN 0-471-09584-2. 
• Kurt Leichtweiß: Konvexe Mengen. Springer-Verlag, Berlin [u. a.] 1980, ISBN 3-540-09071-1. 
• Jürg T. Marti: Konvexe Analysis. Birkhäuser, Basel (u. a.) 1977, ISBN 3-7643-0839-7. 
• Willi Rinow: Die innere Geometrie der metrischen Räume (= Die Grundlehren der mathematischen Wissenschaften in Einzeldarstellungen mit besonderer Berücksichtigung der Anwendungsgebiete. Band 105). Springer Verlag, Berlin, Göttingen, Heidelberg 1961. 
• Frederick A. Valentine: Konvexe Mengen (= BI-Hochschultaschenbücher. 402/402a). Bibliographisches Institut, Mannheim 1968. 

Weblinks

• Convex set. In: PlanetMath. (englisch)
• Convex set in der Encyclopaedia of Mathematics

Einzelnachweise

1. ↑ Robert Plato: Numerische Mathematik kompakt. Springer, 2013, ISBN 978-3-322-93922-7, S. 365. 
2. ↑ Jürg T. Marti: Konvexe Analysis. Springer, 2013, ISBN 978-3-0348-5910-3, S. 108. 
3. ↑ Vasile I. Istratescu: Strict Convexity and Complex Strict Convexity, Theory and Applications, Taylor & Francis Inc. (1983), ISBN 0-8247-1796-1, Satz 2.11.20