MathLabs

Toán thi và Giải toán

Phương trình hàm

Bốn phương trình hàm cơ bản của Cauchy — cộng tính f(x+y)=f(x)+f(y)f(x+y)=f(x)+f(y), mũ f(x+y)=f(x)f(y)f(x+y)=f(x)f(y), log f(xy)=f(x)+f(y)f(xy)=f(x)+f(y), và nhân tính f(xy)=f(x)f(y)f(xy)=f(x)f(y) — cùng bộ công cụ thay thế và khai thác đơn ánh/toàn ánh giải phương trình hàm thi đấu. Chúng ta chứng minh mọi f:Q→Qf:\mathbb{Q}\to\mathbb{Q} cộng tính có dạng f(q)=cqf(q) = cq, mở rộng lên R\mathbb{R} với điều kiện chính quy nhẹ, và chỉ ra phương trình Jensen f(x+y2)=f(x)+f(y)2f\left(\frac{x+y}{2}\right) = \frac{f(x)+f(y)}{2} quy về trường hợp cộng tính. Ứng dụng gồm suy luận tiên đề entropy Shannon và tính không nhớ của phân phối mũ.

Trực giácMột hàm chỉ được định nghĩa bằng luật

Hầu hết hàm bạn gặp được cho bằng công thức tường minh: f(x)=x2f(x)=x^2, f(x)=sin⁡xf(x) = \sin x. Phương trình hàm thay vào đó mô tả một hàm chỉ qua quan hệ nó phải thỏa với mọi đầu vào — ví dụ, "ff biến tổng thành tích của đầu ra" (f(x+y)=f(x)f(y)f(x+y)=f(x)f(y)) — và việc của bạn là suy ra mọi ff có thể thỏa mãn quy luật duy nhất đó. Đây là kiểu công việc thám tử lạ lùng: thay vì tính ra đáp số, bạn thay vào các giá trị cụ thể khéo léo (như x=y=0x=y=0, hay y=−xy=-x, hay y=1/xy=1/x) để ép ra ràng buộc cho tới khi toàn bộ hình dạng hàm được xác định.

Đồ thị hàm tuyến tính qua gốc minh họa nghiệm phương trình cộng tính Cauchy
Nghiệm f(x)=cxf(x)=cx (ở đây c=2c=2) của phương trình cộng tính Cauchy f(x+y)=f(x)+f(y)f(x+y)=f(x)+f(y): kéo để xem đổi độ dốc vẫn giữ f(x+y)=f(x)+f(y)f(x+y)=f(x)+f(y) đúng với mọi hàm tuyến tính qua gốc.

Phổ thôngBốn phương trình của Cauchy

Định nghĩa: Cộng tính, Mũ, Log, Nhân tính

Cauchy nghiên cứu bốn phương trình cho f:R→Rf:\mathbb{R}\to\mathbb{R} (hoặc miền con phù hợp): cộng tính f(x+y)=f(x)+f(y)f(x+y)=f(x)+f(y), mũ f(x+y)=f(x)f(y)f(x+y)=f(x)f(y) (biến tổng thành tích), log f(xy)=f(x)+f(y)f(xy)=f(x)+f(y) (biến tích thành tổng, miền hạn chế số thực dương), và nhân tính f(xy)=f(x)f(y)f(xy)=f(x)f(y). Mỗi cặp liên kết qua exp⁡\exp/log⁡\log: nếu gg giải phương trình cộng tính, f=exp⁡∘gf = \exp \circ g giải phương trình mũ; nếu ff giải phương trình nhân tính, g=log⁡∘fg = \log \circ f giải phương trình cộng tính (trên số thực dương).

f(x+y)=f(x)+f(y)⟺ f=exp⁡∘g f(x+y)=f(x)f(y)f(x+y)=f(x)+f(y) \quad \Longleftrightarrow_{\ f=\exp\circ g\ } \quad f(x+y)=f(x)f(y)

Phương trình cộng tính là trường hợp chủ đạo: mọi nghiệm của ba phương trình còn lại quy về nó qua phép thay exp⁡\exp/log⁡\log (khi hàm dương/khác không như yêu cầu), đó là lý do Định lý 1 dưới đây, chứng minh trực tiếp cho phương trình cộng tính, âm thầm giải cả bốn.

f(x+y2)=f(x)+f(y)2f\left(\frac{x+y}{2}\right) = \frac{f(x)+f(y)}{2}
Bốn phương trình Cauchy
Phương trìnhMiền xác địnhNghiệm tổng quát (trường hợp chính quy)
Cộng tínhR→R\mathbb{R}\to\mathbb{R}f(x)=cxf(x)=cx
MũR→R>0\mathbb{R}\to\mathbb{R}_{>0}f(x)=axf(x)=a^x
LogR>0→R\mathbb{R}_{>0}\to\mathbb{R}f(x)=clog⁡xf(x)=c\log x
Nhân tínhR>0→R\mathbb{R}_{>0}\to\mathbb{R}f(x)=xcf(x)=x^c

Đại họcGiải phương trình Cauchy và phương trình Jensen

Nếu f:Q→Qf:\mathbb{Q}\to\mathbb{Q} thỏa f(x+y)=f(x)+f(y)f(x+y)=f(x)+f(y) với mọi x,y∈Qx,y\in\mathbb{Q}, thì f(q)=cqf(q) = cq với mọi q∈Qq\in\mathbb{Q}, trong đó c=f(1)c=f(1). Nếu thêm f:R→Rf:\mathbb{R}\to\mathbb{R} liên tục (hoặc đơn điệu, hoặc bị chặn trên một khoảng), kết luận tương tự f(x)=cxf(x)=cx đúng với mọi x∈Rx\in\mathbb{R}.

Vì sao đúng?

Định lý này là nền tảng của toàn bộ bộ công cụ phương trình hàm: nó chỉ ra một quan hệ thuần đại số, không cần giả thiết liên tục trên Q\mathbb{Q}, đã xác định hoàn toàn ff — và trên R\mathbb{R}, không có giả thiết chính quy nào, tồn tại nghiệm phi tuyến kỳ dị (xây bằng cơ sở Hamel dùng Tiên đề chọn), nên giả thiết chính quy không phải chi tiết kỹ thuật mà thiết yếu.

Chứng minh

**Bước 1: Xác định f(0)f(0).** Đặt x=y=0x=y=0 trong f(x+y)=f(x)+f(y)f(x+y)=f(x)+f(y): f(0)=f(0)+f(0)f(0)=f(0)+f(0), nên f(0)=0f(0)=0.

Bước 2: Mở rộng lên số nguyên dương. Với số nguyên dương nn, đặt x=(n−1)x=(n-1) (hoặc quy nạp): f(n⋅1)=f((n−1)⋅1+1)=f((n−1)⋅1)+f(1)f(n\cdot 1) = f((n-1)\cdot 1 + 1) = f((n-1)\cdot 1) + f(1). Theo quy nạp trên nn, f(n)=nf(1)f(n) = n f(1) với mọi số nguyên dương nn (trường hợp cơ sở n=1n=1 tầm thường, bước quy nạp vừa áp dụng).

Bước 3: Mở rộng lên số nguyên âm. Đặt y=−xy=-x trong f(x+y)=f(x)+f(y)f(x+y)=f(x)+f(y): f(0)=f(x)+f(−x)f(0) = f(x) + f(-x), và vì f(0)=0f(0)=0, f(−x)=−f(x)f(-x) = -f(x). Kết hợp Bước 2, f(n)=nf(1)f(n) = n f(1) với mọi số nguyên nn (dương, âm, hoặc không), viết c=f(1)c = f(1).

Bước 4: Mở rộng lên số hữu tỉ. Cho q=p/rq = p/r với p∈Zp\in\mathbb{Z}, r∈Z>0r\in\mathbb{Z}_{>0}. Vì r⋅q=pr \cdot q = p (như số nguyên dưới phép cộng lặp, tức q+q+⋯+qq + q + \dots + q (rr lần) =p= p), áp dụng trường hợp số nguyên của Bước 2/3 cho hàm tính rr lần cho f(rq)=rf(q)f(rq) = r f(q) (theo cùng lập luận quy nạp dùng cho Bước 2, nay với x=qx=q). Nhưng rq=prq = p, nên f(p)=rf(q)f(p) = r f(q), tức cp=rf(q)cp = r f(q), tức f(q)=c⋅pr=cqf(q) = c \cdot \frac{p}{r} = cq.

Bước 5: Kết luận trường hợp hữu tỉ. Điều này chỉ ra f(q)=cqf(q) = cq với mọi q∈Qq \in \mathbb{Q}, với c=f(1)c = f(1) — toàn bộ hàm trên Q\mathbb{Q} được xác định bởi giá trị tại một điểm duy nhất.

**Bước 6: Mở rộng lên R\mathbb{R} với liên tục.** Giả sử nay f:R→Rf:\mathbb{R}\to\mathbb{R} cộng tính và liên tục tại dù chỉ một điểm (liên tục khắp nơi khi đó suy từ cộng tính: f(x+h)−f(x)=f(h)→0f(x+h)-f(x) = f(h) \to 0 khi h→0h\to 0 nếu liên tục tại 00). Với số thực xx bất kỳ, lấy dãy số hữu tỉ qn→xq_n \to x. Theo Bước 1–5, f(qn)=cqnf(q_n) = c q_n. Liên tục cho f(x)=lim⁡nf(qn)=lim⁡ncqn=cxf(x) = \lim_n f(q_n) = \lim_n c q_n = cx.

**Bước 7: Mở rộng lên R\mathbb{R} với đơn điệu hoặc bị chặn địa phương (phác thảo).** Nếu ff đơn điệu, thì với số hữu tỉ q1<x<q2q_1 < x < q_2 ép số thực xx bất kỳ, đơn điệu buộc cq1≤f(x)≤cq2cq_1 \le f(x) \le cq_2 (nếu c>0c>0; ngược lại nếu c<0c<0), và cho q1,q2→xq_1,q_2\to x xác định f(x)=cxf(x)=cx bằng cùng phép ép. Nếu thay vào đó ff bị chặn trên khoảng II, ta chỉ ra ff bị chặn gần 00 (dùng cộng tính dịch khoảng), rồi f(x/n)→0f(x/n)\to 0 khi n→∞n\to\infty với xx cố định buộc liên tục tại 00, quy về Bước 6. Trong cả ba trường hợp chính quy (liên tục, đơn điệu, bị chặn trên khoảng), kết luận như nhau: f(x)=cxf(x)=cx với mọi x∈Rx\in\mathbb{R}.

Nếu f:R→Rf:\mathbb{R}\to\mathbb{R} thỏa phương trình Jensen f(x+y2)=f(x)+f(y)2f\left(\frac{x+y}{2}\right) = \frac{f(x)+f(y)}{2} với mọi x,y∈Rx,y\in\mathbb{R}, thì g(x):=f(x)−f(0)g(x) := f(x)-f(0) cộng tính (thỏa f(x+y)=f(x)+f(y)f(x+y)=f(x)+f(y)), nên với điều kiện liên tục (hoặc đơn điệu, hoặc bị chặn trên khoảng), f(x)=cx+f(0)f(x) = cx + f(0) với hằng số cc nào đó.

Vì sao đúng?

Điều này chỉ ra phương trình Jensen — trông như phát biểu thuần túy về trung điểm và trung bình — thực chất là phương trình cộng tính Cauchy đội lốt, nên toàn bộ máy móc của Định lý 1 (kể cả nghiệm phi chính quy kỳ dị và điều kiện chính quy loại trừ chúng) chuyển sang tự động.

Chứng minh

**Bước 1: Định nghĩa gg và kiểm tra g(0)=0g(0)=0.** Cho g(x)=f(x)−f(0)g(x) = f(x) - f(0). Khi đó g(0)=f(0)−f(0)=0g(0) = f(0)-f(0) = 0.

**Bước 2: Viết lại phương trình Jensen theo gg.** Thay f=g+f(0)f = g + f(0) vào f(x+y2)=f(x)+f(y)2f\left(\frac{x+y}{2}\right) = \frac{f(x)+f(y)}{2} cho g(x+y2)+f(0)=g(x)+f(0)+g(y)+f(0)2=g(x)+g(y)2+f(0)g\left(\frac{x+y}{2}\right) + f(0) = \frac{g(x)+f(0)+g(y)+f(0)}{2} = \frac{g(x)+g(y)}{2} + f(0). Các số hạng f(0)f(0) triệt tiêu, còn lại g(x+y2)=g(x)+g(y)2g\left(\frac{x+y}{2}\right) = \frac{g(x)+g(y)}{2} — gg thỏa chính xác phương trình Jensen tương tự.

Bước 3: Suy đẳng thức chia đôi. Đặt y=0y=0 trong phương trình của gg: g(x2)=g(x)+g(0)2=g(x)2g\left(\frac{x}{2}\right) = \frac{g(x)+g(0)}{2} = \frac{g(x)}{2} (dùng g(0)=0g(0)=0 từ Bước 1). Vậy g(x/2)=g(x)/2g(x/2) = g(x)/2 với mọi xx, tương đương g(2u)=2g(u)g(2u) = 2g(u) với mọi uu (thay u=x/2u=x/2).

**Bước 4: Chuyển phương trình Jensen của gg thành cộng tính.** Với x,y∈Rx,y\in\mathbb{R} bất kỳ, áp dụng phương trình Jensen của gg cho cặp (x,y)(x,y): g(x+y2)=g(x)+g(y)2g\left(\frac{x+y}{2}\right) = \frac{g(x)+g(y)}{2}. Theo Bước 3 với u=x+yu = x+y, vế trái bằng g(x+y)/2g(x+y)/2 (vì x+y2\frac{x+y}{2} là chia đôi của x+yx+y). Vậy g(x+y)2=g(x)+g(y)2\frac{g(x+y)}{2} = \frac{g(x)+g(y)}{2}, và nhân cả hai vế với 22: g(x+y)=g(x)+g(y)g(x+y) = g(x)+g(y).

Bước 5: Kết luận. Đây chính xác là phương trình cộng tính Cauchy f(x+y)=f(x)+f(y)f(x+y)=f(x)+f(y) áp dụng cho gg. Theo Định lý 1, nếu gg (tương đương ff, vì chúng khác nhau bởi hằng số f(0)f(0)) liên tục, đơn điệu, hoặc bị chặn trên khoảng, thì g(x)=cxg(x) = cx với hằng số c=g(1)=f(1)−f(0)c=g(1)=f(1)-f(0) nào đó. Thay lại, f(x)=g(x)+f(0)=cx+f(0)f(x) = g(x) + f(0) = cx + f(0), nghiệm chính quy tổng quát của phương trình Jensen — hàm affine (không nhất thiết tuyến tính).

Nâng caoỨng dụng thực tiễn và Ví dụ minh họa

Phương trình hàm không chỉ là câu đố: suy luận tiên đề của Shannon về entropy giả định độ bất định của hai biến cố độc lập với xác suất pp và qq thỏa H(pq)=H(p)+H(q)H(pq)=H(p)+H(q), chính là phương trình log của Cauchy, buộc H(p)=−klog⁡pH(p) = -k\log p với hằng số k>0k>0 nào đó — chính phương trình hàm duy nhất này, cộng với liên tục, là lý do entropy phải là logarit. Trong lý thuyết xác suất, tính không nhớ của thời gian chờ (xe buýt có khả năng đến trong 5 phút tới như nhau dù bạn đã chờ 0 hay 20 phút) chính là phương trình mũ của Cauchy áp dụng cho hàm sống sót, buộc phân phối mũ là phân phối không nhớ liên tục duy nhất.

Ví dụ: Suy dẫn dạng logarit của entropy Shannon

Giả sử hàm bất định H:(0,1]→R≥0H:(0,1]\to\mathbb{R}_{\ge 0} của một biến cố đơn với xác suất pp thỏa H(pq)=H(p)+H(q)H(pq) = H(p)+H(q) với biến cố độc lập xác suất p,qp,q, và HH liên tục. Chỉ ra H(p)=−klog⁡pH(p) = -k\log p với hằng số k≥0k \ge 0 nào đó.

Lời giải

Bước 1: Thay p=e−up = e^{-u}, q=e−vq=e^{-v} với u,v≥0u,v \ge 0 và định nghĩa G(u):=H(e−u)G(u) := H(e^{-u}). Khi đó H(pq)=H(p)+H(q)H(pq) = H(p)+H(q) trở thành H(e−ue−v)=H(e−u)+H(e−v)H(e^{-u}e^{-v}) = H(e^{-u})+H(e^{-v}), tức H(e−(u+v))=G(u)+G(v)H(e^{-(u+v)}) = G(u)+G(v), tức G(u+v)=G(u)+G(v)G(u+v) = G(u)+G(v) — phương trình cộng tính Cauchy cho GG trên [0,∞)[0,\infty).

Bước 2: Vì HH liên tục và p↦e−up\mapsto e^{-u} liên tục, GG liên tục. Theo trường hợp liên tục của Định lý 1, G(u)=kuG(u) = ku với hằng số k=G(1)=H(e−1)k = G(1) = H(e^{-1}) nào đó.

Bước 3: Vì H≥0H\ge 0 (bất định không âm) và xác suất p≤1p\le 1 tương ứng u=−log⁡p≥0u = -\log p \ge 0, ta cần G(u)=ku≥0G(u)=ku\ge 0 với mọi u≥0u\ge 0, buộc k≥0k \ge 0.

Bước 4: Hoàn tác phép thay: H(p)=H(e−u)=G(u)=ku=k(−log⁡p)=−klog⁡pH(p) = H(e^{-u}) = G(u) = ku = k(-\log p) = -k\log p, như yêu cầu.

Ví dụ: Tính không nhớ buộc phân phối mũ

Cho S(t)=P(X>t)S(t) = P(X>t) là hàm sống sót của biến ngẫu nhiên liên tục X≥0X\ge 0, và giả sử XX không nhớ: P(X>s+t∣X>t)=P(X>s)P(X>s+t \mid X>t) = P(X>s) với mọi s,t≥0s,t\ge 0. Chỉ ra S(t)=e−λtS(t) = e^{-\lambda t} với λ>0\lambda>0 nào đó, tức XX có phân phối mũ.

Lời giải

Bước 1: Viết lại xác suất có điều kiện dùng định nghĩa xác suất có điều kiện: P(X>s+t∣X>t)=P(X>s+t, X>t)P(X>t)=P(X>s+t)P(X>t)=S(s+t)S(t)P(X>s+t\mid X>t) = \frac{P(X>s+t,\, X>t)}{P(X>t)} = \frac{P(X>s+t)}{P(X>t)} = \frac{S(s+t)}{S(t)} (dùng X>s+t⇒X>tX>s+t \Rightarrow X>t với s≥0s\ge 0, nên biến cố giao chính là X>s+tX>s+t).

Bước 2: Giả thiết không nhớ P(X>s+t∣X>t)=P(X>s)P(X>s+t\mid X>t) = P(X>s) trở thành S(s+t)S(t)=S(s)\frac{S(s+t)}{S(t)} = S(s), tức S(s+t)=S(s)S(t)S(s+t) = S(s)S(t) với mọi s,t≥0s,t\ge 0 — chính xác phương trình nhân-biến-mũ Cauchy cho SS.

Bước 3: SS đơn điệu (không tăng, vì là hàm sống sót: P(X>t)P(X>t) giảm khi tt tăng) và liên tục (vì XX là biến ngẫu nhiên liên tục), và 0≤S(t)≤10 \le S(t) \le 1 nên SS bị chặn. Theo mở rộng chính quy trong Định lý 1 (áp dụng cho g(t):=log⁡S(t)g(t) := \log S(t), thỏa g(s+t)=g(s)+g(t)g(s+t) = g(s)+g(t) bằng cách lấy log Bước 2, và đơn điệu/liên tục vì log⁡\log đơn điệu và SS vậy), g(t)=−λtg(t) = -\lambda t với hằng số λ\lambda nào đó (viết −λ=g(1)=log⁡S(1)-\lambda = g(1) = \log S(1)).

Bước 4: Hoàn tác logarit: S(t)=eg(t)=e−λtS(t) = e^{g(t)} = e^{-\lambda t}. Vì SS không tăng và S(0)=1S(0)=1, ta cần λ≥0\lambda \ge 0; nếu λ=0\lambda=0 thì S≡1S\equiv 1, không phải phân phối xác suất hợp lệ (không suy biến), nên λ>0\lambda>0. Đây chính xác là hàm sống sót của phân phối mũ với tốc độ λ\lambda, chứng minh tính không nhớ buộc XX có phân phối mũ.

Với f:Q→Qf:\mathbb{Q}\to\mathbb{Q} thỏa f(x+y)=f(x)+f(y)f(x+y)=f(x)+f(y) với mọi số hữu tỉ, f(3/2)f(3/2) bằng gì theo c=f(1)c=f(1)?

Vì sao chứng minh Định lý 1 cho Q\mathbb{Q} không thể mở rộng lên R\mathbb{R} mà không có giả thiết thêm (liên tục, đơn điệu, hay bị chặn)?

Trong chứng minh phương trình Jensen quy về Cauchy, phép thay g(x)g(x) nào được dùng?

Tính không nhớ của phân phối thời gian chờ liên tục chuyển thành phương trình Cauchy nào cho hàm sống sót S(t)=P(X>t)S(t)=P(X>t)?

Tài liệu tham khảo

  1. Christopher G. Small (2007). Functional Equations and How to Solve Them
  2. Thomas M. Cover, Joy A. Thomas (2006). Elements of Information Theory
  3. D. H. Hyers (1941). On the Stability of the Linear Functional Equation