Advancements in Convex Analysis Through Inverse Cosine Function with Applications
سال انتشار: 1405
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 69
فایل این مقاله در 25 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_SCMA-23-1_005
تاریخ نمایه سازی: 15 دی 1404
چکیده مقاله:
In this article, we introduce a new class of convex functions called \alpha-inverse cosine convex functions (\alpha-ICCF), which extends the traditional classes. We analyze various algebraic and geometric properties by illustrating the graphs of several significant \alpha-ICCF via visual representations. Utilizing this novel class, we derive the Hermite-Hadamard (HH) inequality and certain refinements for functions whose first derivative in absolute value is \alpha-ICCF. The primary tools employed in deriving the main results include Hölder's inequality, Hölder-Iscan inequality and power-mean integral inequality. Our findings demonstrate that the approximations obtained using Hölder-Iscan and the improved power-mean integral inequality are superior to those derived from other methods. In particular, when \alpha=۱, the derived results will coincide with those of classical ICCF. This innovative concept of \alpha-inverse cosine convexity opens new avenues for research, encouraging further exploration of such convexity classes.
کلیدواژه ها:
\alpha-Inverse cosine convex functions ، Inverse cosine convex functions ، Holders inequality ، Holder-Iscan inequality ، Improved power-mean integral inequality ، Hermite-Hadamard type inequalities
نویسندگان
Atika Imran
Department of Mathematics, University of Sargodha P.O. Box ۴۰۱۰۰, Sargodha, Pakistan.
Muhammad Samraiz
Department of Mathematics, University of Sargodha P.O. Box ۴۰۱۰۰, Sargodha, Pakistan.
Saima Naheed
Department of Mathematics, University of Sargodha P.O. Box ۴۰۱۰۰, Sargodha, Pakistan.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :