真凸函数

数学の解析学（特に、凸解析）と数理最適化の分野において、真凸函数（しんとつかんすう、テンプレート:Lang-en-short）とは、拡大実数に値を取る凸函数 f で、少なくとも一つの x に対して

$f(x)<+\mathrm{\infty }$

が成立し、すべての x に対して

$f(x)>-\mathrm{\infty }$

が成立するもののことを言う。すなわち凸函数が真であるとは、その有効領域が空でなく、値として $-\mathrm{\infty }$ を取ることがないことを言う。真でない凸函数は広義凸函数（improper convex function）と呼ばれる。

真凹函数とは、$f=-g$ が真凸函数であるような任意の函数 g のことを言う。

性質

Rⁿ 上のすべての真凸函数 f に対し、ある Rⁿ 内の b と R 内の β が存在して

$f(x)\ge x\cdot b-\beta$

がすべての x について成立する。

二つの真凸函数の和は必ずしも真あるいは凸ではない。例えば、集合 $A\subset X$ と $B\subset X$ がベクトル空間 X 内の空でない凸集合であるなら、テンプレート:仮リンク $I_A$ と $I_B$ は真凸函数であるが、$A\cap B=\mathrm{\varnothing }$ であるなら $I_A+I_B$ は恒等的に $+\mathrm{\infty }$ に等しい。

二つの真凸函数の最小畳み込みは凸であるが、必ずしも真凸ではない。