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v1 · padrão canônico

Lição 66 — Concavidade e pontos de inflexão

Sinal de f'': côncava para cima quando f'' > 0, para baixo quando f'' < 0. Inflexão onde f'' muda de sinal. Teste da segunda derivada para extremos.

Used in: 2.º ano EM avançado · Equiv. Math I/II japonês · Equiv. Leistungskurs Analysis alemão · Cálculo I universitário

f(x)>0    f coˆncava,f(x)<0    f coˆncava,f muda sinal    inflexa˜of''(x) > 0 \implies f \text{ côncava}\uparrow, \quad f''(x) < 0 \implies f \text{ côncava}\downarrow, \quad f'' \text{ muda sinal} \implies \text{inflexão}

A concavidade de uma curva é determinada pelo sinal da segunda derivada: f>0f'' > 0 significa côncava para cima (formato de tigela), f<0f'' < 0 côncava para baixo (formato de chapéu). Um ponto de inflexão ocorre onde ff'' muda de sinal — não basta ser zero.

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Rigorous notation, full derivation, hypotheses

Definição rigorosa e critérios

Concavidade e convexidade

"The function ff is concave up on an interval II if f(x)0f''(x) \geq 0 for all xIx \in I." — OpenStax Calculus Vol. 1 §4.5

Critério via segunda derivada: se ff é duas vezes derivável em II:

  • f(x)0f''(x) \geq 0 em II     \iff ff convexa (côncava para cima).
  • f(x)0f''(x) \leq 0 em II     \iff ff côncava (para baixo).
  • f(x)>0f''(x) > 0 estritamente \Rightarrow convexidade estrita.
f'' > 0 — tigelacorda acima do arcof'' < 0 — chapéucorda abaixo do arco

Côncava para cima (f'' > 0): corda fica acima do arco. Côncava para baixo (f'' < 0): corda fica abaixo do arco.

Ponto de inflexão

Atenção: f(x0)=0f''(x_0) = 0 é condição necessária mas NÃO suficiente. Contraexemplo canônico: f(x)=x4f(x) = x^4 tem f(0)=0f''(0) = 0 mas f0f'' \geq 0 em vizinhança de 00 — sem mudança de sinal, portanto 00 não é inflexão.

"If the concavity changes at a point (x0,f(x0))(x_0, f(x_0)), we call this a point of inflection. It must be the case that f(x0)f''(x_0) changes sign." — APEX Calculus §3.4

Teste da segunda derivada para extremos locais

Prova para mínimo: se f(x0)=0f'(x_0) = 0 e f(x0)>0f''(x_0) > 0, pela continuidade de ff'' existe vizinhança onde f(x)>0f''(x) > 0, logo ff' é crescente nessa vizinhança. Como f(x0)=0f'(x_0) = 0, temos f<0f' < 0 à esquerda e f>0f' > 0 à direita de x0x_0 — pelo teste da derivada primeira, x0x_0 é mínimo local. ∎

Exemplos resolvidos

Exercise list

40 exercises · 10 with worked solution (25%)

Application 20Understanding 4Modeling 10Challenge 2Proof 4
  1. Ex. 66.1ApplicationAnswer key

    Determine a concavidade de f(x)=x2f(x) = x^2 em todo R\mathbb{R}. Há inflexão?

  2. Ex. 66.2ApplicationAnswer key

    Determine a concavidade e os pontos de inflexão de f(x)=x3f(x) = x^3.

    Show solution
    f=6xf'' = 6x. Para x<0x < 0: côncava para baixo. Para x>0x > 0: côncava para cima. Inflexão em x=0x = 0 porque ff'' muda de sinal.
    Show step-by-step (with the why)
    1. Calcule derivadas: f(x)=3x2f'(x) = 3x^2, f(x)=6xf''(x) = 6x.
    2. Zero de ff'': 6x=0x=06x = 0 \Rightarrow x = 0.
    3. Sinal: x<0f<0x < 0 \Rightarrow f'' < 0 (chapéu); x>0f>0x > 0 \Rightarrow f'' > 0 (tigela).
    4. Mudança de sinal em x=0x = 0 confirma inflexão. Ponto: (0,0)(0, 0).
    5. Curiosidade: o ponto de inflexão de x3x^3 é também o único zero — a curva atravessa o eixo x exatamente onde muda de concavidade.
  3. Ex. 66.3Application

    Concavidade de f(x)=x4f(x) = x^4. Há inflexão em x=0x = 0? Justifique com o sinal de ff''.

    Show solution
    f=12x20f'' = 12x^2 \geq 0 para todo xx. Não muda de sinal — sem inflexão. Côncava para cima em todo R\mathbb{R} (convexidade global).
  4. Ex. 66.4Application

    Concavidade de f(x)=exf(x) = e^x em todo R\mathbb{R}. Há inflexão?

  5. Ex. 66.5Application

    Concavidade de f(x)=lnxf(x) = \ln x em (0,)(0, \infty).

  6. Ex. 66.6Application

    Concavidade de f(x)=sinxf(x) = \sin x em [0,2π][0, 2\pi]. Identifique os pontos de inflexão.

    Show solution
    f=sinxf'' = -\sin x. Zero em x=0,π,2πx = 0, \pi, 2\pi. Inflexões em x=0,π,2πx = 0, \pi, 2\pi (onde ff'' muda de sinal). Para x(0,π)x \in (0, \pi): f<0f'' < 0 (chapéu). Para x(π,2π)x \in (\pi, 2\pi): f>0f'' > 0 (tigela).
  7. Ex. 66.7Application

    Concavidade de f(x)=cosxf(x) = \cos x em [0,2π][0, 2\pi]. Pontos de inflexão.

  8. Ex. 66.8Application

    Concavidade de f(x)=1/xf(x) = 1/x nos intervalos (0,)(0,\infty) e (,0)(-\infty,0).

  9. Ex. 66.9ApplicationAnswer key

    Concavidade de f(x)=ex2/2f(x) = e^{-x^2/2} (gaussiana). Identifique os pontos de inflexão.

  10. Ex. 66.10ApplicationAnswer key

    Concavidade e inflexão de f(x)=x33x2+2f(x) = x^3 - 3x^2 + 2.

    Show solution
    f=6x6f'' = 6x - 6. Zero em x=1x = 1. Inflexão em (1,f(1))=(1,13+2)=(1,0)(1, f(1)) = (1, 1 - 3 + 2) = (1, 0). Côncava para baixo em (,1)(-\infty, 1), para cima em (1,)(1, \infty).
    Show step-by-step (with the why)
    1. Calcule f(x)=3x26xf'(x) = 3x^2 - 6x e f(x)=6x6f''(x) = 6x - 6.
    2. Zero de ff'': 6x6=0x=16x - 6 = 0 \Rightarrow x = 1.
    3. Sinal: x<1f<0x < 1 \Rightarrow f'' < 0; x>1f>0x > 1 \Rightarrow f'' > 0. Mudança confirmada.
    4. Ponto: f(1)=13+2=0f(1) = 1 - 3 + 2 = 0. Inflexão em (1,0)(1, 0).
    5. Macete: para polinômios cúbicos ax3+bx2+ax^3 + bx^2 + \cdots, o ponto de inflexão está sempre em x=b/(3a)x = -b/(3a) — o centro de simetria da cúbica.
  11. Ex. 66.11Application

    Use o teste de ff'': classifique os extremos de f(x)=x312xf(x) = x^3 - 12x.

    Show solution
    f=3x212=0x=±2f' = 3x^2 - 12 = 0 \Rightarrow x = \pm 2. f=6xf'' = 6x. f(2)=12>0f''(2) = 12 > 0: mínimo em (2,16)(2, -16). f(2)=12<0f''(-2) = -12 < 0: máximo em (2,16)(-2, 16).
  12. Ex. 66.12Application

    Extremos de f(x)=x44x2f(x) = x^4 - 4x^2 via teste de ff''.

  13. Ex. 66.13Application

    Extremos de f(x)=xexf(x) = x e^{-x} via ff''.

    Show solution
    f(x)=ex(1x)=0x=1f'(x) = e^{-x}(1-x) = 0 \Rightarrow x = 1. f(x)=ex(x2)f''(x) = e^{-x}(x-2). f(1)=e1(1)<0f''(1) = e^{-1}(-1) < 0: máximo em (1,e1)(1, e^{-1}).
  14. Ex. 66.14ApplicationAnswer key

    Extremos de f(x)=x2lnxf(x) = x^2 \ln x em (0,)(0, \infty) via ff''.

  15. Ex. 66.15Application

    Extremos de f(x)=sinx+12sin(2x)f(x) = \sin x + \frac{1}{2}\sin(2x) em [0,2π][0, 2\pi].

    Show solution
    f(x)=cosx+cos(2x)=0f'(x) = \cos x + \cos(2x) = 0. Usando cos(2x)=2cos2x1\cos(2x) = 2\cos^2 x - 1: 2cos2x+cosx1=0cosx=1/22\cos^2 x + \cos x - 1 = 0 \Rightarrow \cos x = 1/2 ou 1-1. Críticos: x=π/3,π,5π/3x = \pi/3, \pi, 5\pi/3. Aplique ff'' em cada um.
  16. Ex. 66.16Application

    Mostre que f(x)=x4f(x) = x^4 tem mínimo em x=0x = 0 apesar de f(0)=0f''(0) = 0 (teste inconclusivo).

    Show solution
    Demonstrar que x=0x = 0 é mínimo de x4x^4 mesmo com f(0)=0f''(0) = 0: use o fato que f(x)=x40f(x) = x^4 \geq 0 para todo xx, e f(0)=0f(0) = 0 é o menor valor possível.
  17. Ex. 66.17Application

    Mostre que f(x)=x5f(x) = x^5 não tem extremo em x=0x = 0 apesar de f(0)=0f'(0) = 0.

    Show solution
    Para f(x)=x5f(x) = x^5: f(0)=0f'(0) = 0 e f(0)=0f''(0) = 0 (inconclusivo). Mas f(x)=5x40f'(x) = 5x^4 \geq 0 para todo xx, com igualdade só em 00. Portanto ff é crescente em toda vizinhança de 00 — não há extremo local.
  18. Ex. 66.18Application

    Para f(x)=x2+1/xf(x) = x^2 + 1/x em x>0x > 0: ache o mínimo e justifique com ff''.

  19. Ex. 66.19ApplicationAnswer key

    Extremos de f(x)=lnx/xf(x) = \ln x / x em (0,)(0, \infty) via ff''.

    Show solution
    f(x)=(1lnx)/x2=0x=ef'(x) = (1 - \ln x)/x^2 = 0 \Rightarrow x = e. f(e)=(3+2)/e3=1/e3<0f''(e) = (-3 + 2)/e^3 = -1/e^3 < 0: máximo. f(e)=1/ef(e) = 1/e.
  20. Ex. 66.20Application

    Extremos de f(x)=x1/xf(x) = x^{1/x} em (0,)(0, \infty) (tome lnf\ln f antes de derivar).

  21. Ex. 66.21Modeling

    Custo C(q)=q36q2+9q+100C(q) = q^3 - 6q^2 + 9q + 100. Ache a inflexão e interprete como mudança de retorno marginal.

    Show solution
    C(q)=6q12=0q=2C''(q) = 6q - 12 = 0 \Rightarrow q = 2. Para q<2q < 2: custo marginal decrescente (ganho de escala). Para q>2q > 2: crescente (pressão de capacidade). Inflexão em q=2q = 2 é o ponto de mudança de regime.
  22. Ex. 66.22Modeling

    Lucro π(q)=q3+30q2100q\pi(q) = -q^3 + 30q^2 - 100q. Maximize via π\pi' e confirme com π\pi''.

  23. Ex. 66.23Modeling

    Curva logística P(t)=K/(1+ert)P(t) = K/(1 + e^{-rt}). Mostre que há inflexão em P=K/2P = K/2 (metade da capacidade de suporte).

    Show solution
    Para P(t)=K/(1+ert)P(t) = K/(1 + e^{-rt}): P=rP(r2rP/K)P'' = rP(r - 2rP/K). Igualar a zero: P=K/2P = K/2, que ocorre em t=0t = 0 (quando centramos em zero). Inflexão em P=K/2P = K/2: ponto de máximo crescimento da população.
    Show step-by-step (with the why)
    1. Seja P=K/(1+ert)P = K/(1+e^{-rt}). Calcule P=rP(1P/K)P' = rP(1 - P/K) (taxa logística).
    2. Derive novamente: P=rP(12P/K)P'' = r P' (1 - 2P/K).
    3. Iguale a zero: P=0P = 0 (trivial) ou P=K/2P = K/2.
    4. Em P=K/2P = K/2: PP'' muda de sinal — inflexão.
    5. Observação: O ponto de inflexão da curva logística corresponde ao máximo da taxa de crescimento — a "virada" da epidemia ou da expansão de mercado.
  24. Ex. 66.24Modeling

    Energia potencial U(x)=cosxU(x) = -\cos x (pêndulo). Encontre equilíbrios estáveis e instáveis usando UU''.

  25. Ex. 66.25ModelingAnswer key

    Mola harmônica: U(x)=12kx2U(x) = \frac{1}{2}kx^2. Mostre que x=0x = 0 é equilíbrio estável usando UU''.

    Show solution
    U(x)=12kx2U(x) = \frac{1}{2}kx^2. U(x)=kx=0U'(x) = kx = 0 em x=0x = 0. U(x)=k>0U''(x) = k > 0: côncava para cima. Mínimo em x=0x = 0 — equilíbrio estável. Frequência natural de oscilação: ω=k/m\omega = \sqrt{k/m}.
  26. Ex. 66.26Modeling

    Entropia de Bernoulli H(p)=plnp(1p)ln(1p)H(p) = -p\ln p - (1-p)\ln(1-p). Mostre H<0H'' < 0 e que o máximo é em p=1/2p = 1/2.

  27. Ex. 66.27Modeling

    Curva de aprendizagem L(t)=1ektL(t) = 1 - e^{-kt}. Determine a concavidade. O que ela diz sobre a velocidade de aprendizado?

    Show solution
    Curva de aprendizado: L(t)=1ektL(t) = 1 - e^{-kt}. L=k2ekt<0L'' = -k^2 e^{-kt} < 0. Côncava para baixo: os ganhos de aprendizado diminuem ao longo do tempo (retornos decrescentes). Sem inflexão.
  28. Ex. 66.28Modeling

    Numa epidemia, o pico de novos casos ocorre no ponto de inflexão da curva de casos acumulados f(t)f(t). Justifique geometricamente e via ff''.

  29. Ex. 66.29Modeling

    Utilidade U(W)=lnWU(W) = \ln W é côncava. Explique como a desigualdade de Jensen implica aversão ao risco para esse investidor.

    Show solution
    Utilidade U(W)=lnWU(W) = \ln W: U=1/W2<0U'' = -1/W^2 < 0 — côncava para baixo. Por Jensen: E[U(W)]U(E[W])E[U(W)] \leq U(E[W]). Isso significa que o agente prefere o valor esperado garantido à loteria — definição de aversão ao risco.
  30. Ex. 66.30Modeling

    Por que a função de perda da regressão linear tem um único mínimo global? Use convexidade para justificar.

  31. Ex. 66.31Understanding

    Qual é a condição correta para que x0x_0 seja ponto de inflexão de ff?

    Select the correct option
    Select an option first
    Show solution
    A definição de ponto de inflexão exige mudança de sinal de ff''. Ter f=0f'' = 0 sem mudança de sinal (como x4x^4 em 0) não configura inflexão.
  32. Ex. 66.32UnderstandingAnswer key

    Prove que a soma de duas funções convexas é convexa, usando a definição via ff''.

    Show solution
    Soma: (f+g)=f+g(f+g)'' = f'' + g''. Se f0f'' \geq 0 e g0g'' \geq 0, então (f+g)0(f+g)'' \geq 0. Logo f+gf+g é convexa.
  33. Ex. 66.33Understanding

    Mostre que ff convexa em II implica desigualdade do ponto médio: f ⁣(x+y2)f(x)+f(y)2f\!\left(\frac{x+y}{2}\right) \leq \frac{f(x)+f(y)}{2}.

    Show solution
    Mostre que f((x+y)/2)(f(x)+f(y))/2f((x+y)/2) \leq (f(x)+f(y))/2: use a definição de convexidade com t=1/2t = 1/2. Geometricamente: o ponto médio do segmento está acima do ponto médio do gráfico.
  34. Ex. 66.34UnderstandingAnswer key

    Por que f(x0)=0f''(x_0) = 0 não é suficiente para garantir inflexão? Dê um contraexemplo concreto.

    Show solution
    Dê o contraexemplo f(x)=x4f(x) = x^4: f(0)=0f''(0) = 0 mas f0f'' \geq 0 em torno — sem mudança de sinal. Logo x=0x = 0 não é inflexão apesar de f=0f'' = 0.
  35. Ex. 66.35Challenge

    Mostre que ln\ln é côncava em (0,)(0,\infty) e use isso para provar a desigualdade AM-GM: (x+y)/2xy(x+y)/2 \geq \sqrt{xy} para x,y>0x, y > 0.

    Show solution
    ln\ln é côncava: ln((x+y)/2)(lnx+lny)/2=lnxy\ln((x+y)/2) \geq (\ln x + \ln y)/2 = \ln\sqrt{xy}. Aplicando exponencial: (x+y)/2xy(x+y)/2 \geq \sqrt{xy}. QED.
  36. Ex. 66.36Challenge

    Função de Huber L(x)=x2/2L(x) = x^2/2 se x1|x| \leq 1; x1/2|x| - 1/2 caso contrário. É convexa? Onde LL'' é descontínua?

    Show solution
    Huber: L(x)=x2/2L(x) = x^2/2 se x1|x| \leq 1, x1/2|x| - 1/2 caso contrário. Segunda derivada: L=1L'' = 1 para x<1|x| < 1, L=0L'' = 0 para x>1|x| > 1. LL'' não existe em x=±1x = \pm 1. É convexa (não-negativa). Não é estritamente convexa.
  37. Ex. 66.37Proof

    Demonstre o teste da segunda derivada via polinômio de Taylor de ordem 2.

    Show solution
    Taylor de ordem 2 em x0x_0: f(x)f(x0)+f(x0)(xx0)+f(x0)2(xx0)2f(x) \approx f(x_0) + f'(x_0)(x - x_0) + \frac{f''(x_0)}{2}(x-x_0)^2. Com f(x0)=0f'(x_0) = 0: f(x)f(x0)f(x0)2(xx0)2f(x) - f(x_0) \approx \frac{f''(x_0)}{2}(x-x_0)^2. Se f(x0)>0f''(x_0) > 0: o lado direito é positivo perto de x0x_0, logo f(x)>f(x0)f(x) > f(x_0) — mínimo local. Analogamente para f<0f'' < 0.
  38. Ex. 66.38Proof

    Demonstre a desigualdade de Jensen para dois pontos: f(tx1+(1t)x2)tf(x1)+(1t)f(x2)f(tx_1 + (1-t)x_2) \leq tf(x_1) + (1-t)f(x_2) — diretamente da definição de convexidade.

    Show solution
    Definição de convexidade: f(tx1+(1t)x2)tf(x1)+(1t)f(x2)f(tx_1 + (1-t)x_2) \leq tf(x_1) + (1-t)f(x_2) para todo t[0,1]t \in [0,1]. Com t=1/2t = 1/2 e propriedades da integral/probabilidade, deduz-se Jensen geral por indução ou continuidade.
  39. Ex. 66.39ProofAnswer key

    Demonstre que toda função convexa em intervalo aberto é contínua no interior.

    Show solution
    Seja ff convexa em intervalo aberto II. Para x0Ix_0 \in I, a função quociente (f(x)f(x0))/(xx0)(f(x) - f(x_0))/(x - x_0) é crescente em xx. Isso implica que os limites laterais existem e são finitos, portanto ff é contínua em x0x_0.
  40. Ex. 66.40Proof

    Demonstre que ff é convexa se e somente se o gráfico fica sempre acima de qualquer tangente: f(y)f(x)+f(x)(yx)f(y) \geq f(x) + f'(x)(y-x) para todo x,yx, y.

    Show solution
    Pelo resíduo de Taylor de ordem 1 com ponto de expansão em xx: f(y)f(x)+f(x)(yx)f(y) \geq f(x) + f'(x)(y - x) para todo yy, pois R1(y)=f(ξ)(yx)2/20R_1(y) = f''(\xi)(y-x)^2/2 \geq 0. Isso é equivalente à convexidade (suporte pela tangente).

Fontes

  • Active Calculus — Boelkins · 2024 · §3.1 Using Derivatives to Identify Extreme Values · CC-BY-NC-SA. Fonte primária.
  • Calculus Volume 1 — OpenStax · 2016 · §4.5 Derivatives and the Shape of a Graph · CC-BY-NC-SA.
  • APEX Calculus — Hartman et al. · 2024 · v5.0 · §3.4 Concavity and the Second Derivative Test · CC-BY-NC.

Updated on 2026-05-05 · Author(s): Clube da Matemática

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