# Funzione logaritmicamente concava

In analisi convessa, una funzione non negativa $f:R^{n}\to R_{+}$ è logaritmicamente concava se il suo dominio è un insieme convesso e se soddisfa la disuguaglianza
    $f(\theta x+(1-\theta )y)\geq f(x)^{\theta }f(y)^{1-\theta }$
per ogni $x,y\in domf$ e $0<\theta <1$. Se $f$ è strettamente positiva, ciò è equivalente a dire che il logaritmo della funzione, ossia $\log \circ f$, è una funzione concava; quindi,
    $\log f(\theta x+(1-\theta )y)\geq \theta \log f(x)+(1-\theta )\log f(y)$
per ogni $x,y\in domf$ e $0<\theta <1$.
Esempi di funzioni logaritmicamente concave sono le funzioni indicatrici 0-1 di insiemi convessi (che richiedono la definizione più flessibile) e la funzione gaussiana.
Analogamente, una funzione è logaritmicamente convessa se soddisfa la disuguaglianza opposta
    $f(\theta x+(1-\theta )y)\leq f(x)^{\theta }f(y)^{1-\theta }$
per ogni $x,y\in domf$ e $0<\theta <1$.

## Proprietà

* Una funzione logaritmicamente concava positiva è anche una funzione quasi-concava.
* Ogni funzione concava che è non negativa sul suo dominio è logaritmicamente concava. Tuttavia, non vale necessariamente il viceversa. Un esempio è la funzione gaussiana $f(x)=\exp(-{\frac {x^{2}}{2}})$ che è logaritmicamente concava poiché $\log f(x)=-{\frac {x^{2}}{2}}$ è una funzione concava di $x$. Ma $f$ non è concava poiché la sua derivata seconda è positiva per $|x|>1$:
       $f''(x)=e^{-{\frac {x^{2}}{2}}}(x^{2}-1)\nleq 0$
* Una funzione non negativa, due volte differenziabile, con un dominio convesso è logaritmicamente concava se e solo se per ogni $x$ tale che $f(x)>0$,
       $f(x)\nabla ^{2}f(x)\preceq \nabla f(x)\nabla f(x)^{T}$,
    ossia
       $f(x)\nabla ^{2}f(x)-\nabla f(x)\nabla f(x)^{T}$ è
    semi-definita negativa. Per funzioni di una variabile, questa condizione si riduce a
       $f(x)f''(x)\leq (f'(x))^{2}$

## Operazioni che conservano la concavità logaritmica

* Prodotto: Il prodotto di funzioni logaritmicamente concave è anch'esso una funzione logaritmicamente concava. Infatti, se $f$ e $g$ sono funzioni logaritmicamente concave, allora $\log f$ e $\log g$ sono concave per definizione. Perciò
       $\log \,f(x)+\log \,g(x)=\log(f(x)g(x))$
    è concava e quindi anche $fg$ è logaritmicamente concava.
* Marginalizzazione: Se $f(x,y):R^{n+m}\to R$ è logaritmicamente concava, allora
       $g(x)=\int f(x,y)dy$
    è logaritmicamente concava (vedere disuguaglianza di Prékopa-Leindler).
* Ciò implica che la convoluzione conserva la concavità logaritmica, poiché $h(x,y)=f(x-y)g(y)$ è logaritmicamente concava se $f$ e $g$ sono logaritmicamente concave, e perciò
       $(f*g)(x)=\int f(x-y)g(y)dy=\int h(x,y)dy$
    è logaritmicamente concava.

## Distribuzioni logaritmicamente concave

Le distribuzioni logaritmicamente concave sono necessarie per un certo numero di algoritmi, ad esempio adaptive rejection sampling.
Come è noto, molte distribuzioni di probabilità comuni sono logaritmicamente concave. Alcuni esempi:
* la distribuzione normale e le distribuzioni normali multivariate;
* la distribuzione esponenziale;
* la distribuzione uniforme su ogni insieme convesso;
* la distribuzione logistica;
* la distribuzione dei valori estremi;
* la distribuzione di Laplace;
* la distribuzione chi;
* la distribuzione chi quadrato se il numero di gradi di libertà è >= 2;
* la distribuzione di Wishart, in cui n >= p + 1;
* la distribuzione di Dirichlet, in cui tutti i parametri siano >= 1;
* la distribuzione Gamma se il parametro di forma è >= 1;
* la distribuzione beta se entrambi i parametri di forma sono >= 1;
* la distribuzione di Weibull se il parametro di forma è >= 1.
Notiamo che tutte le restrizioni sui parametri hanno la stessa motivazione di base: l'esponente di una quantità non negativa deve essere non negativo in modo che la funzione sia logaritmicamente concava.
Le seguenti distribuzioni sono non logaritmicamente concave per ogni scelta dei parametri:
* la distribuzione t di Student;
* la distribuzione di Cauchy;
* la distribuzione di Pareto;
* la distribuzione lognormale;
* la distribuzione F.
Notare che la funzione cumulativa di tutte le distribuzioni logaritmicamente concave è anch'essa logaritmicamente concava. Tuttavia, alcune distribuzioni non logaritmicamente concave pure hanno funzioni cumulative logaritmicamente concave:
* la distribuzione lognormale;
* la distribuzione di Pareto;
* la distribuzione di Weibull quando il parametro di forma è < 1;
* la distribuzione Gamma quando il parametro di forma è < 1.
Le seguenti sono alcune tra le proprietà delle distribuzioni logaritmicamente concave:
* se la densità è logaritmicamente concava, tale è la sua funzione cumulativa;
* se una densità multivariata è logaritmicamente concava, tale è la densità marginale su ogni sottoinsieme di variabili.
* la somma di due variabili casuali logaritmicamente concave indipendenti è logaritmicamente concava; ciò segue dal fatto che la convoluzione di due funzioni logaritmicamente concave è logaritmicamente concava;
* il prodotto di due funzioni logaritmicamente concave è logaritmicamente concavo; ciò significa che le densità congiunte ottenute moltiplicando due densità di probabilità (ad esempio la normal-gamma distribution, che ha sempre un parametro di forma >= 1) saranno logaritmicamente concave. Questa proprietà è molto usata nei programmi per i general-purpose basati sul campionamento di Gibbs, quali BUGS e JAGS, che, in tal modo, sono in grado di utilizzare adaptive rejection sampling su una grande varietà di distribuzioni condizionate derivanti dal prodotto di altre distribuzioni.