이 문서는 (책) CONCRETE MATHEMATICS(구체수학) 2장.합 - 6.유한 - 무한 미적분을 공부한 노트입니다.

표기법

무한 미적분(infinite calculus)

미분연산자 D

무한 미적분은 미분연산자(derivative operator) D의 성질을 토대로 한다.

Df(x)=limh0f(x+h)f(x)h

D를 적용하는 방법, 즉 미분하는 방법은 다음과 같다.

고등학교에서 배운 그냥 미분이다.

D(xm)=mxm1

D 연산자의 역함수는

적분 기호 .

  • 상식대로 미분의 역함수는 적분이다.
    • 위에서 미분 연산자로 D가 나왔으므로, D의 역함수 역할을 하는 연산자는 적분 기호 이다.
    • 반도함수(anti-derivative) 연산자라고도 부른다.

책에 실린 두 연산자의 관계는 다음과 같다.

g(x)=Df(x)if and only ifg(x)dx=f(x)+C

번역서에는 다음과 같이 나와 있다.

g(x)dx=f(x)+C이면, 그리고 오직 그럴 때만g(x)=Df(x)

나는 다음과 같이 심플하게 이해했다. 고등학교에서 배운 그대로다.

  • g(x)를 적분해서 나온 결과를 f(x)+C라 하자.
  • 그렇다면 f(x)를 미분하면 g(x)가 나온다.

정적분(definite integrals)

  • g(x)=Df(x) 이면 다음이 성립한다.
    • ( f(x)를 미분한 결과가 g(x)이면 다음이 성립한다. )
bag(x)dx=f(x)ba=f(b)f(a)

유한 미적분(finite calculus)

차분연산자 Δ

"깔끔하고 체계적인 방식으로 합산에 접근할 수 있다."

유한 미적분은 차분연산자(difference operator) Δ의 성질을 토대로 한다.

차분(difference)은 "미분"과 한 글자 차이이므로 외우기도 쉽다.

유한 미적분 버전의 미분이라 생각하면 될 것 같다.

  • 위의 무한 미적분에서 살펴본 Df(x)에 다음의 제약을 추가한다.
    • h는 양의 정수.
    • 따라서, h0 의 극한에 가장 가까운 것은 h=1.

위의 특징들을 적용한 식을 Δf(x)라 하자.

다음과 같이 식을 꾸밀 수 있다.

Δf(x)=limh0hf(x+h)f(x)h=limh=1f(x+h)f(x)h=f(x+h)f(x)1=f(x+h)f(x)Δf(x)=f(x+1)f(x)

Δ를 적용하는 방법, 즉 유한 미분(차분)하는 방법은 다음과 같다.

x3을 예로 들자면…

Δ(x3)=(x+1)3x3=(x3+3x2+3x+1)x3=3x2+3x+1

Δ 연산자의 역함수는

  • 반차분(anti-difference) 연산자라고도 한다.

책에 실린 두 연산자의 관계는 다음과 같다.

g(x)=Δf(x)if and only ifg(x)δx=f(x)+C

차분과 반차분의 관계는 무한 미적분의 미분과 적분의 관계와 비슷하다고 생각하면 될 것 같다.

번역서에는 다음과 같이 나와 있다.

g(x)δx=f(x)+C이면, 그리고 오직 그럴 때만g(x)=Δf(x)

나는 다음과 같이 심플하게 이해했다.

  • g(x)δx의 닫힌 형식을 f(x)+C 라 하자.
    • C는 적분 상수(적분 결과로 튀어나온 값이 무엇인지 모르는 상수).
  • 그렇다면 f(x)Δ 연산자를 적용하면 g(x)가 된다.

Δ를 풀어 식으로 표현하자면 다음과 같다.

Δf(x)=g(x)=f(x+1)f(x)

정합(definite sums)

무한 미적분에 정적분이 있는 것과 같이, 유한 미적분에는 정합이 있다.

구간이 있는 덧셈, 즉 구간이 있는 반차분이라 생각하면 될 것 같다.

  • g(x)=Δf(x) 이면 다음이 성립한다. (단, ba)
    • ( g(x)=f(x+1)f(x)이면 다음이 성립한다. )
bag(x)δx=f(x)ba=f(b)f(a)=b1k=ag(k)=ak<bg(k), for integers ba

이유는 다음과 같다.

b1k=ag(k)=b1k=aΔf(k)=b1k=a(f(k+1)f(k))=b1k=a(f(k)f(k+1))=f(a)+f(a+1)f(a+1)+f(a+2)f(a+2)+f(a+3)...f(b1)+f(b)=f(a)+f(b)b1k=ag(k)=f(a)+f(b)bag(x)δx=f(b)f(a),bag(x)δx=b1k=ag(k)
참고: 망원합(telescoping sum)

위에서 나온 (f(k+1)f(k)) 와 같이, 전개했을 때 최초항과 마지막 항만 남는 모양의 합을 망원합(telescoping sum)이라 부른다.

쉽게 표현하자면 다음과 같다.

0kn(f(k+1)f(k))=0kn(f(k)+f(k+1))=f(0)+f(1)f(1)+f(2)f(2)+f(3)...f(n)+f(n+1)=f(0)+f(n+1)
정합: b<a 인 경우

정합의 정의는 다음과 같았다.

bag(x)δx=f(x)ba=f(b)f(a)

따라서 b<a라면 다음이 성립한다.

bag(x)δx=f(b)f(a)=(f(a)f(b))=abg(x)δx
  • 그냥 더해가는 방향이 다를 뿐이라고 생각하면 심플하다.
  • 어차피 적분과 아이디어는 같다.

같은 논리로 적분의 다음 항등식을 합산에 응용할 수 있다.

ba+cb=ca

즉, 합산에서는 다음과 같다.

bag(x)δx+cbg(x)δx=cag(x)δx

mth power 함수

편의를 위해 mth power 함수라는 형태를 새로 정의하자.

  • mth power 라고 쓰고 Math Power 라고 읽자! (신난다)

mth power 함수는 두 종류가 있다.

  • x의 m 내림제곱
  • x의 m 올림제곱

x의 m 내림제곱

xm_=mx(x1)(x2)...(xm+1),integerm0.

팩토리얼과 비슷한 느낌이지만 약간 다르다.

예를 들어 10의 4 내림제곱이라면 다음과 같이 전개된다.

104_=10987

x의 m 올림제곱

x¯m=mx(x+1)(x+2)...(x+m1),integerm0.

이것도 팩토리얼과 비슷한 느낌이지만 약간 다르다.

예를 들어 10의 4 올림제곱이라면 다음과 같이 전개된다.

10¯4=10111213

내림제곱, 올림제곱, 팩토리얼의 관계

n!=nn_=1¯nn=nn=1n

내림 거듭제곱과 차분연산자

내림 거듭제곱 xm_을 차분하면 다음과 같이 된다.

Δ(xm_)=(x+1)m_xm_=(x+1)(x)(x1)(x2)...(xm+2)(x)(x1)(x2)...(xm+2)(xm+1)=((x+1)(xm+1))(x)(x1)(x2)...(xm+2)=m(x)(x1)(x2)...(xm+2)m1Δ(xm_)=mxm1_

법칙: 내림제곱의 합산

위에서 배운 모든 표기법을 조합하여 다음을 유도할 수 있다.

0k<nkm_=km+1_m+1|n0=nm+1_m+1,for integers m,n0

이유는 다음과 같다.

0k<nkm_=0k<n(1m+1(m+1)k(m+1)1_)=0k<n(1m+1Δ(km+1_))Δ(xm_)=mxm1_=1m+10k<nΔ(km+1_)=1m+10k<n((k+1)m+1_km+1_)Δf(x)=f(x+1)f(x)=g(x)=1m+1(0m+1_+(n1+1)m+1_))망원합이기 때문에 가장 작은 항과 가장 큰 항만 남는다 =1m+1(nm+1_)=nm+1_m+1

잘 살펴보면, 적분과 비슷한 모양이라 외우기 쉽다.

적분n0xmdx=nm+1m+1내림제곱의 합산(반차분)0k<nkm_=nm+1_m+1

내림제곱의 합산을 응용하기

n0k=n(n+1)2 의 증명

m = 1인 경우엔 다음과 같이 모양이 단순해진다.

k1_=k

여기에 내림제곱의 합산 공식을 적용하면 자연스럽게 k를 유도할 수 있다. (부등호 <에 주의)

0k<nk=0k<nk1_=n1+1_1+10k<nkm_=nm+1_m+1=n2_2=n(n1)2

만약 범위를 0k<n 이 아니라 0kn로 조정하면 다음과 같이 될 것이다.

방법은 간단하다. nn+1을 대입하면 된다.

0knk=(n+1)(n+11)2=n(n+1)2

또는 n 을 추가로 더해 유도하는 방법도 있을 것이다.

0knk=(0k<nk)+n=n(n1)2+n=n2n+2n2=n2+n2=n(n+1)2

n0k2=n(n+1)(2n+1)6 의 증명

k2_=k(k1)=k2kk2=k2_+k=k2_+k1_

이 결과를 k2에 대입해 보자.

0k<nk2=0k<n(k2_+k1_)=0k<nk2_+0k<nk1_=n3_3+n2_20k<nkm_=nm+1_m+1=2n3_+3n2_6=2n(n1)(n2)+3n(n1)6=n(n1)(2(n2)+3)6=n(n1)(2n1)6

만약 범위를 0k<n 이 아니라 0kn로 조정하면 다음과 같이 될 것이다.

방법은 간단하다. nn+1을 대입하면 된다.

0knk2=(n+1)(n+11)(2(n+1)1)6=(n+1)(n)(2n+1)6

너무 쉬워서 어이가 없을 정도다. 고등학생 때 이걸 배웠다면 얼마나 좋았을까.

n0k3 은 어떻게 될까?

세제곱수의 합은 아직 알지 못하므로 이번 기회에 유도해 두면 편할 것 같다.

일단 제곱수의 합을 증명할 때와 같이 내림제곱을 사용하여 활용하기 적당한 식을 만들어 보자.

k3_=k(k1)(k2)=k(k1)(k2)=k(k23k+2)=k33k2+2k=k33k2+2k1_=k33(k2_+k1_)+2k1_거듭제곱의 합 증명 참고=k33k2_k1_k3=k3_+3k2_+k1_

이제 합 식을 다음과 같이 꾸밀 수 있게 되었다.

ak<bk3=ak<b(k3_+3k2_+k1_)=k4_4+3k3_3+k2_2|ba=k4_4+k3_+k2_2|ba책에는 여기까지만 나와 있다.=(b4_4+b3_+b2_2)(a4_4+a3_+a2_2)

그렇다면 n0k3 은 다음과 같이 구할 수 있을 것이다.

0k<nk3=n4_4+n3_+n2_2=n4_+4n3_+2n2_4=n(n1)(n2)(n3)+4n(n1)(n2)+2n(n1)4=n(n1)((n2)(n3)+4(n2)+2)4=n(n1)(n25n+6+4n8+2)4=n(n1)(n2n)4=n(n1)n(n1)4=n2(n1)24

이제 0부터 n1 까지의 k3의 합을 구했으므로 0knk3을 구할 수 있다.

다음과 같이 n 대신 n+1을 대입하면 될 것이다.

0knk3=(n+1)2(n+11)24=(n+1)2n24=n2(n+1)24

내림제곱의 또다른 특징

다음과 같이 직접 다루는 것이 가능한 경우가 많다.

다음은 널리 알려진 곱셈 공식이다.

(x+y)2=x2+2xy+y2

이와 유사하게 내림제곱에서도 다음이 가능하다.

(x+y)2_=x2_+2x1_y1_+y2_

이유는 다음과 같다.

(x+y)2_=(x+y)(x+y1)=x2+xyx+xy+y2y=(x2x)+2xy+(y2y)=(x2x1_)+2xy+(y2y1_)=x2_+2xy+y2_k2=k2_+k1_=x2_+2x1_y1_+y2_

한편, (x+y)m(x+y)m_ 도 유사한 관계가 있다고 한다.

증명은 5장 연습문제 37번에서 한다.

내림제곱의 지수가 - 인 경우

다음과 같이 "더해가며 나누는 것"으로 생각할 수 있을 것이다.

x3_=x(x1)(x2)x2_=x(x1)x1_=xx0_=1x_1=1(x+1)x_2=1(x+1)(x+2)x_3=1(x+1)(x+2)(x+3)

따라서 다음과 같이 정의할 수 있다.

x_m=1(x+1)(x+2)...(x+m),form>0

지수 m에는 실수를 넣을 수도 있고, 복소수를 넣을 수도 있다고 한다. (숫자 타입이 다 들어가네?)

이에 대해서는 5장에서 다룬다고 한다.

참고로 차분 연산자 또한 내림제곱이 음수일 때에도 성립한다고 한다.

Δxm_=mxm1_

내림제곱의 지수법칙

다음은 일반적인 거듭제곱의 지수법칙이다.

xm+n=xmxn

내림제곱에서는 다음과 같다.

xm+n_=xm_(xm)n,integers m and n

이유는 다음과 같다.

xm+n_=m+nx(x1)(x2)...(x(m+n1))=mx(x1)(x2)...(x(m1))×n(xm)(x(m+1))(x(m+2))...(x(m+n1))=xm_(xm)n

내림제곱 합산 법칙의 일반화

lnx 의 이산 버전은 조화수 Hn

위에서 언급되었던 내림제곱의 합산 법칙은 다음과 같다.

0k<nkm_=km+1_m+1|n0=nm+1_m+1,for integers m,n0

이제 내림제곱이 음수에 대해서도 작동한다는 것을 알게 되었으므로, 법칙을 다음과 같이 일반화할 수 있다.

baxm_δx=xm+1_m+1|ba,form1

이제 m=1 인 경우만 알아보면 될 것 같다.

즉, x1_을 반차분한 0k<nx1_ 의 해가 어떻게 되는지를 알아내면 된다.

쉽게 표현하자면, 차분했을 때 x1_가 나오는 식 f(x)를 찾아야 한다.

Δf(x)=x1_=1x+1

Δf(x)=f(x+1)f(x) 이므로, f(x+1)f(x) 모양을 만족하는 함수를 찾으면 될 것 같다.

참고로 무한 미적분에서 x1을 적분하면 lnx가 나온다.

badx=lnx|ba

따라서 이번 과제는 lnx의 이산 버전을 찾는 셈이기도 하다.

자 그렇다면 이제 어떻게 찾아야 할지를 열심히 생각해야 한다.

…그런데 책에서 바로 답을 알려준다.

f(x)=11+12+...+1x

아하 이거라면 Δf(x)=1x+1이 될 것 같다.

이유는 다음과 같다.

Δf(x)=f(x+1)f(x)=(11+12+...+1x+1x+1)(11+12+...+1x)=1x+1

사실 이것은 예전에 배운 적 있는 조화수 Hn이다.

Hn=nk=11k=11+12+...+1n

책에 의하면 이로 인해 Hn은 연속함수 lnx의 이산 버전인 셈이라 한다.

아무튼 x1_을 유한적분한 식이 조화수라는 것도 알게 되었다.

이제 다음과 같이 정리할 수 있다.

baxm_δx={xm+1_m+1|ba,ifm1Hx|baifm1

ex의 이산 버전은 2x

lnx를 찾았는데 ex의 이산 버전을 안 찾을 수는 없을 것이다.

참고로 무한 미적분에서의 ex는 미분해도 ex인 멋지고 유용한 녀석이다.

Dex=ex

그렇다면 유한 미적분에서는 어떨까?

다음의 항등식을 만족시키는 f(x)를 찾으면 될 것 같다.

Δf(x)=f(x)

다음과 같이 정리할 수 있을 것 같다.

f(x)=Δf(x)=f(x+1)f(x)2f(x)=f(x+1)

이는 다음 항으로 갈 때마다 2씩 곱해 간다는 의미이다.

심플하게 다음과 같이 정리할 수 있다.

f(x)=2x

시험삼아 유한 미분(차분)을 해 보자.

Δf(x)=f(x+1)f(x)=2x+12x=2x(21)=2x

오 정말 자기 자신이 나온다.

그렇다면 2가 아니라 다른 수가 있는 경우엔 어떻게 차분할 수 있을까?

다음과 같이 하면 된다.

Δ(cx)=cx+1cx=cx(c1)=(c1)cx

이를 통해 cx의 반차분은 cxc1가 된다는 것을 알 수 있다. (c-1은 상수이므로)

따라서 다음과 같이 정리할 수 있다.

ak<bck=bacxδx=cxc1|ba=cbc1cac1ak<bck=cbcac1,forc1

이것은 고등학교 때 배운 등비수열의 합 일반식을 증명하는 방법이기도 하다.

부분합산

이번에는 Δf(x)g(x) 에 대해 알아보자.

"부분합산은 미적분의 부분적분(integration by parts)에 대응된다."

일단 무한 미적분에서는 다음과 같이 처리한다.

  • D(uv)=uDv+vDu  
  • uDv+vDu=uv  

유한 미적분에서는 다음과 같다.

Δ(f(x))=f(x+1)f(x) f(x) 에 u(x)v(x) 를 넣어보자 Δ(u(x)v(x))=u(x+1)v(x+1)u(x)v(x)=u(x+1)v(x+1)u(x)v(x)+u(x)v(x+1)u(x)v(x+1)=u(x)(v(x+1)v(x))+v(x+1)(u(x+1)u(x))=u(x)Δv(x)+v(x+1)Δu(x)Δuv=uΔv+vΔu

그리고 일일이 f(x+1)을 쓰는 건 귀찮으니 다음과 같은 표기법을 추가하자.

Ef(x)=f(x+1)

E는 자리이동 연산자(shift operator)라고 부른다.

이제 E를 적용하면 다음과 같이 정리할 수 있다.

Δa(x)b(x)=a(x)Δb(x)+b(x+1)Δa(x)=a(x)Δb(x)+Eb(x)Δa(x)Δ(ab)=aΔb+EbΔa

이제 유한/무한 부분미적분을 요약할 수 있다.

  • 무한 미적분의 경우: D(uv)=uDv+vDu  
  • 유한 미적분의 경우: Δ(uv)=uΔv+EvΔu  

참고로, 무한 미적분에서는 유한 미적분에서 f(x+1)10으로 수렴하기 때문에 E가 사라진다.

그리고 양변에 부정합을 취해주면,

Δ(uv)=uΔv+EvΔu 양 변에 부정합을 취해주자 Δ(uv)=(uΔv+EvΔu)uv=uΔv+EvΔuuΔv=uvEvΔu

위의 식에 등장하는 세 항 모두에 한계(범위)를 지정하면 부정합은 정합이 된다. (부정적분이 정적분이 되는 것과 비슷)

부분합산의 응용: x2xδx

  • xexdx  
    • 흔히 부분적분으로 적분하는 함수이다.
  • x2xδx  
    • 위의 식의 이산 버전이다.

x2xδx에 부분합산을 사용해 보자.

일단 다음과 같이 정의하고 풀이를 시작하자.

x=u(x)2x=Δv(x)Δu(x)=1v(x)=2xEv(x)=2x+1

이를 위에서 얻어낸 공식에 대입하자.

uΔv=uvEvΔuu(x)Δv(x)δx=u(x)v(x)Ev(x)Δu(x)δxx2xδx=x2x2x+11δx=x2x(2x+1+C)=2x(x2)C

이제 한계(범위)를 부여하자.

nk=0k2k=n+10x2xδx=x2x2x+1C|n+10=2x(x2)|n+10=(2n+1(n+12)C)(20(02)C)=(2n+1(n1)C)(2C)=2n+1(n1)+2

부분합산의 응용: 0k<nkHkx

이번에는 다음을 풀어 보자.

0k<nkHk

일단 다음과 같이 정의하고 풀이를 시작하자.

Hx=u(x)x=x1_x=Δv(x)Δu(x)=x1_v(x)=x2_2Ev(x)=(x+1)2_2

이를 위에서 얻은 공식에 대입하자.

uv 순서를 지켜야 덜 헷갈리므로 0k<nkHk0k<nHkk로 바꾸고 푸는 쪽이 좋을 것 같다.

uΔv=uvEvΔuu(x)Δv(x)δx=u(x)v(x)Ev(x)Δu(x)δxHxxδx=Hxx2_2(x+1)2_2x1_δx=Hxx2_212(x+1)2_x1_δx=Hxx2_212(x+1)(x)x1_δx=Hxx2_212(x+1)(x)1x+1δx=Hxx2_212xδx=Hxx2_212x1_δx=Hxx2_212(x2_2+C)=Hxx2_2x2_4+C=x2_2(Hx12)+C

이제 한계(범위)를 주자.

0k<nkHk=n0xHxδx=x2_2(Hx12)+C|n0=(n2_2(Hn12))(02_2(H012))=n2_2(Hn12)

차분 목록

다음은 책에 있는 지금까지 나온 차분 식을 옮겨온 것이다.

  • 왼쪽 열의 식을 차분하면 오른쪽 열이 나온다.
  • 오른쪽 열의 식을 반차분하면 왼쪽 열이 나온다.

예를 들어 첫번째 행은 "x0_을 차분하면 0이 된다"로 보면 적당하다.

f=g Δf=g 참고
x0_=1 0  
x1_=x 1  
x2_=x(x1) 2x  
xm_ mxm1_  
xm_m+1 xm_ m1인 경우
Hx x1_=1x+1 m=1인 경우
2x (21)2x=2x c는 상수
cx (c1)cx c는 상수
cxc1 cx c는 상수
cu cΔu c는 상수
uv uΔv+EvΔu Ef(x)=f(x+1)