In mathematics, a homogeneous function is a function of several variables such that the following holds: If each of the function's arguments is multiplied by the same scalar, then the function's value is multiplied by some power of this scalar; the power is called the degree of homogeneity, or simply the degree. That is, if k is an integer, a function f of n variables is homogeneous of degree k if
for every and This is also referred to a kth-degree or kth-order homogeneous function.
For example, a homogeneous polynomial of degree k defines a homogeneous function of degree k.
The above definition extends to functions whose domain and codomain are vector spaces over a fieldF: a function between two F-vector spaces is homogeneous of degree if
for all nonzero and This definition is often further generalized to functions whose domain is not V, but a cone in V, that is, a subset C of V such that implies for every nonzero scalar s.
In the case of functions of several real variables and real vector spaces, a slightly more general form of homogeneity called positive homogeneity is often considered, by requiring only that the above identities hold for and allowing any real number k as a degree of homogeneity. Every homogeneous real function is positively homogeneous. The converse is not true, but is locally true in the sense that (for integer degrees) the two kinds of homogeneity cannot be distinguished by considering the behavior of a function near a given point.
A norm over a real vector space is an example of a positively homogeneous function that is not homogeneous. A special case is the absolute value of real numbers. The quotient of two homogeneous polynomials of the same degree gives an example of a homogeneous function of degree zero. This example is fundamental in the definition of projective schemes.
同次関数の概念は、もともと複数の実変数を持つ関数に対して導入されたものでした。19世紀末にベクトル空間が定義されると、変数値の組を座標ベクトルとみなせることから、この概念はベクトル空間間の関数にも自然に拡張されました。本稿では、このより一般的な観点について解説します。
一般的に用いられる定義は2つあります。一般的な定義は任意の体上のベクトル空間に適用でき、同次度が整数である場合に限定されます。
2つ目の定義は、実数体、より一般的には順序体上で動作することを想定しています。この定義では、定義に現れるスケーリング係数を正の値に限定するため、正の同次性と呼ばれます。ただし、混同の恐れがない場合は、修飾語の「正」は省略されることがよくあります。正の同次性により、より多くの関数を同次関数とみなすことができます。例えば、絶対値とすべてのノルムは、同次関数ではないものの、正の同次関数です。
スケーリング係数を正の実数値に限定することで、同次度が任意の実数である同次関数も考慮に入れることができる。
VとWを体F上の2つのベクトル空間とする。Vにおける線形錐とは、Vの部分集合Cであって、 すべての人々のためにそしてすべての非ゼロ
VからWへの同次関数fは、線形錐Cを定義域とするVからWへの部分関数であり、以下の条件を満たす。
ある整数kに対して、そしてすべての非ゼロ整数kは同次度、または単にfの次数と呼ばれます。
次数kの同次関数の典型的な例は、次数kの同次多項式で定義される関数です。2つの同次多項式の商で定義される有理関数は同次関数であり、その次数は分子と分母の次数の差です。また、その定義錐は、分母の値がゼロでない点の線形錐です。
同次関数は射影幾何学において基本的な役割を果たします。なぜなら、 VからWへの任意の同次関数f は、VとWの射影化の間の明確な関数を定義するからです。次数が 0 の同次有理関数 (同じ次数の 2 つの同次多項式の商によって定義されるもの) は、射影スキームのProj 構成において重要な役割を果たします。
実数、あるいはより一般的には順序体上で作業する場合、正の同次性を考慮すると便利な場合が多い。その定義は前の節と全く同じで、線形錐と同次関数の定義において「非ゼロのs 」が「 s > 0 」に置き換えられる。
この変更により、正の実数を底とするべき乗が明確に定義されているため、任意の実数を次数とする(正の)同次関数を考慮に入れることが可能になります。
整数次数であっても、同次関数ではないが正同次関数である有用な関数は多数存在する。特に、絶対値関数とノルムがこれに該当し、これらはすべて次数1の正同次関数である。これらは同次関数ではない。もしこれは複素数の場合にも当てはまります。そして、すべての複素ベクトル空間は実ベクトル空間とみなすことができる。
オイラーの同次関数定理は、正同次微分可能関数の特徴付けであり、同次関数に関する基本定理とみなすことができる。

機能次数2の同次関数である。
実数の絶対値は次数1の正の同次関数であり、同次ではない。もしそして もし
複素数の絶対値は次数に関して正の同次関数である実数全体にわたって(つまり、複素数を実数上のベクトル空間として考える場合)、複素数は実数全体にわたっても複素数全体にわたっても同次ではありません。
より一般的に言えば、すべてのノルムとセミノルムは次数1の正同次関数であり、同次関数ではありません。絶対値に関しては、ノルムまたはセミノルムが複素数上のベクトル空間で定義されている場合、正同次関数の定義を適用するには、このベクトル空間を実数上のベクトル空間として扱う必要があります。
任意の線形マップ体F上のベクトル空間間の関係は、線形性の定義により次数 1 の同次空間である。 すべての人々のためにそして
同様に、任意の多重線形関数次数が同質である多重線形性の定義によれば: すべての人々のためにそして
単項式変数は同次関数を定義する例えば、 次数が 10 の同次関数である。 次数は変数の指数の合計です。この例では、
同次多項式とは、同じ次数の単項式の和で構成される 多項式のことです。例えば、 は次数5の同次多項式です。同次多項式は同次関数も定義します。
次数が の同次多項式が与えられた場合正の値のみを取る実数係数を用いると、次数が正の同次関数が得られる。それを次のべき乗に上げる例えば、次の関数は次数1の正同次関数ではあるが、同次関数ではない。
重みのセットごとに以下の関数は、次数1の正同次関数であるが、同次関数ではない。
2 つの同次多項式の比として形成される有理関数は、その定義域、つまり分母の零点によって形成される線形錐の外側では同次関数です。したがって、次数が同質であるそして次数が同質であるそれから次数が同質であるゼロから離れて
1変数の同次実関数は次の形式をとる。ある定数cに対して、アフィン関数は自然対数そして指数関数均質ではない。
大まかに言えば、オイラーの同次関数定理は、与えられた次数の正同次関数が、特定の偏微分方程式の解と完全に一致することを主張している。より正確には、次のようになる。
オイラーの同次関数定理— f がn 個の実変数の(部分)関数であり、次数がkの正同次関数であり、かつ、ある開集合で連続微分可能であるならば、すると、この開集合において偏微分方程式が満たされる。
逆に、この偏微分方程式のすべての最大連続微分可能解は、正の錐上で定義された次数kの正同次関数である(ここで、最大とは、解がより大きな定義域を持つ関数に拡張できないことを意味する)。
よりシンプルな数式にするために、 最初の部分は、方程式の両辺を微分するための連鎖律を用いることによって得られる。に関してそして、 sが1に近づくときの結果を極限する。
逆は、簡単な微分方程式を積分することによって証明される。fの定義域の内部にある。sが1に十分近い場合、関数は は明確に定義されている。偏微分方程式は、 この線形微分方程式 の解は次の形式をとる。 したがって、sが1に十分近い場合。偏微分方程式のこの解がすべての正のsに対して定義されない場合、関数方程式は解を延長することを可能にし、偏微分方程式はこの延長が一意であることを示唆します。したがって、偏微分方程式の最大解の定義域は線形錐であり、解は次数kの正同次です。
その結果、もし連続的に微分可能で次数が同次であるその1階偏導関数次数が同質である これは、偏微分方程式を1つの変数に関して微分することにより、オイラーの定理から得られる結果である。
単一の実変数の関数の場合()定理は、次数kの連続微分可能かつ正同次関数が次の形式であることを意味する。のためにそしてのために定数そして絶対値の場合と同様に、必ずしも同じとは限りません。
代替常微分方程式を変換する どこそして同じ次数の同次関数であり、分離可能な微分方程式に
上記の定義はすべて、以下のより一般的な均質性の概念の特殊なケースであり、は任意の集合(ベクトル空間ではなく)であり、実数はより一般的なモノイドの概念に置き換えることができる。
させて単位元を持つモノイドであるさせてそしてを集合とし、両方において であると仮定する。そしてモノイド作用が定義されていますさせては非負の整数とし、地図になる。それから次数が同質であると言われている以上すべてのそして さらに関数がある場合で示される絶対値と呼ばれるもの完全に均質であると言われている以上すべてのそして
関数は、(それぞれ完全に均質)) 次数が同次である場合以上(それぞれ、絶対的に同質な以上)
より一般的には、記号は定義される予定と整数以外の値である場合(例えば、実際の数字とがゼロでない実数である場合定義されていますが、(整数ではない)。この場合、次数が同質である以上同じ等式が成り立つ場合:
完全に均質であるという概念以上同様に一般化される。
連続関数の上次数が同質であるかつその場合に限りコンパクトにサポートされている すべてのテスト関数; および非ゼロ実数言い換えれば、変数変換を行う次数が同質であるかつその場合に限り すべての人々のためにおよびすべてのテスト機能最後の表示では、分布の均一性を定義することができます。次数が同質であるもし すべての非ゼロ実数に対しておよびすべてのテスト機能ここで山括弧は分布とテスト関数のペアリングを示し、は、実数によるスカラー除算のマッピングです。
させて体上の2つのベクトル空間間の写像である(通常は実数)または複素数)。 もしは、次のようなスカラーの集合です。または例えば、と言われている均質なもし すべてのおよびスカラー 例えば、ベクトル空間間のすべての加法写像は有理数体上の同次性そうではないかもしれないが実数全体で同次
この定義の、よく見られる特殊なケースやバリエーションには、それぞれ独自の用語があります。
上記の定義はすべて、条件を置き換えることで一般化できます。とその場合、その定義には「絶対的」または「絶対的に」という語が接頭辞として付きます。 例えば、
もしが固定実数である場合、上記の定義は条件を置き換えることでさらに一般化できます。と(同様に、置き換えることによって)と絶対値などを用いた条件の場合、同次性は「次数」であると言われる。「(特に、上記の定義はすべて「")。 例えば、
次数が同次である非ゼロの連続関数の上連続的に拡張かつその場合に限り
証明