구체수학 02.합.06.유한-무한 미적분
02.SUMS.06.FINITE AND INFINITE CALCULUS
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)=limh→0f(x+h)−f(x)hD를 적용하는 방법, 즉 미분하는 방법은 다음과 같다.
고등학교에서 배운 그냥 미분이다.
D(xm)=mxm−1D 연산자의 역함수는 ∫
적분 기호 ∫.
- 상식대로 미분의 역함수는 적분이다.
- 위에서 미분 연산자로
D
가 나왔으므로,D
의 역함수 역할을 하는 연산자는 적분 기호 ∫ 이다. - 반도함수(anti-derivative) 연산자라고도 부른다.
- 위에서 미분 연산자로
책에 실린 두 연산자의 관계는 다음과 같다.
g(x)=Df(x)if and only if∫g(x)dx=f(x)+C번역서에는 다음과 같이 나와 있다.
만일∫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. )
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.h
는 양의 정수.- 따라서, h→0 의 극한에 가장 가까운 것은 h=1.
위의 특징들을 적용한 식을 Δf(x)라 하자.
다음과 같이 식을 꾸밀 수 있다.
Δf(x)=limh→0h∈양의정수f(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)3−x3=(x3+3x2+3x+1)−x3=3x2+3x+1Δ 연산자의 역함수는 ∑
- 반차분(anti-difference) 연산자라고도 한다.
책에 실린 두 연산자의 관계는 다음과 같다.
g(x)=Δf(x)if and only if∑g(x)δx=f(x)+C차분과 반차분의 관계는 무한 미적분의 미분과 적분의 관계와 비슷하다고 생각하면 될 것 같다.
미분과적분차분과반차분번역서에는 다음과 같이 나와 있다.
만일∑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.
C
는 적분 상수(적분 결과로 튀어나온 값이 무엇인지 모르는 상수).
- 그렇다면 f(x) 에 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, b≥a)
- ( g(x)=f(x+1)−f(x)이면 다음이 성립한다. )
이유는 다음과 같다.
b−1∑k=ag(k)=b−1∑k=aΔf(k)=b−1∑k=a(f(k+1)−f(k))=b−1∑k=a(−f(k)−f(k+1))=−f(a)+f(a+1)−f(a+1)+f(a+2)−f(a+2)+f(a+3)...−f(b−1)+f(b)=−f(a)+f(b)∴b−1∑k=ag(k)=−f(a)+f(b)한편b∑ag(x)δx=f(b)−f(a)이므로,b∑ag(x)δx=b−1∑k=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.
∑0≤k≤n(f(k+1)−f(k))=∑0≤k≤n(−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.
b∑ag(x)δx=f(x)∣ba=f(b)−f(a)따라서 b<a라면 다음이 성립한다.
b∑ag(x)δx=f(b)−f(a)=−(f(a)−f(b))=−a∑bg(x)δx- 그냥 더해가는 방향이 다를 뿐이라고 생각하면 심플하다.
- 어차피 적분과 아이디어는 같다.
같은 논리로 적분의 다음 항등식을 합산에 응용할 수 있다.
∫ba+∫cb=∫ca즉, 합산에서는 다음과 같다.
b∑ag(x)δx+c∑bg(x)δx=c∑ag(x)δxmth 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_=m개⏞x⋅(x−1)⋅(x−2)⋅...⋅(x−m+1),integerm≥0.팩토리얼과 비슷한 느낌이지만 약간 다르다.
예를 들어 10의 4 내림제곱이라면 다음과 같이 전개된다.
104_=10⋅9⋅8⋅7x의 m 올림제곱
x¯m=m개⏞x⋅(x+1)⋅(x+2)⋅...⋅(x+m−1),integerm≥0.이것도 팩토리얼과 비슷한 느낌이지만 약간 다르다.
예를 들어 10의 4 올림제곱이라면 다음과 같이 전개된다.
10¯4=10⋅11⋅12⋅13내림제곱, 올림제곱, 팩토리얼의 관계
n!=nn_=1¯nn팩토리얼=n의n내림제곱=1의n올림제곱내림 거듭제곱과 차분연산자
내림 거듭제곱 xm_을 차분하면 다음과 같이 된다.
Δ(xm_)=(x+1)m_−xm_=(x+1)(x)(x−1)(x−2)...(x−m+2)−(x)(x−1)(x−2)...(x−m+2)(x−m+1)=((x+1)−(x−m+1))⋅(x)(x−1)(x−2)...(x−m+2)=m⋅(x)(x−1)(x−2)...(x−m+2)⏟m−1개∴Δ(xm_)=mxm−1_법칙: 내림제곱의 합산
위에서 배운 모든 표기법을 조합하여 다음을 유도할 수 있다.
∑0≤k<nkm_=km+1_m+1|n0=nm+1_m+1,for integers m,n≥0이유는 다음과 같다.
∑0≤k<nkm_=∑0≤k<n(1m+1⋅(m+1)⋅k(m+1)−1_)=∑0≤k<n(1m+1⋅Δ(km+1_))∵Δ(xm_)=mxm−1_=1m+1∑0≤k<nΔ(km+1_)=1m+1∑0≤k<n((k+1)m+1_−km+1_)∵Δf(x)=f(x+1)−f(x)=g(x)=1m+1⋅(−0m+1_+(n−1+1)m+1_))∵망원합이기 때문에 가장 작은 항과 가장 큰 항만 남는다 =1m+1⋅(nm+1_)=nm+1_m+1잘 살펴보면, 적분과 비슷한 모양이라 외우기 쉽다.
적분∫n0xmdx=nm+1m+1내림제곱의 합산(반차분)∑0≤k<nkm_=nm+1_m+1내림제곱의 합산을 응용하기
∑n0k=n(n+1)2 의 증명
m = 1
인 경우엔 다음과 같이 모양이 단순해진다.
여기에 내림제곱의 합산 공식을 적용하면 자연스럽게 ∑k를 유도할 수 있다. (부등호 <에 주의)
∑0≤k<nk=∑0≤k<nk1_=n1+1_1+1∵∑0≤k<nkm_=nm+1_m+1=n2_2=n(n−1)2만약 범위를 0≤k<n 이 아니라 0≤k≤n로 조정하면 다음과 같이 될 것이다.
방법은 간단하다. n
에 n+1
을 대입하면 된다.
또는 n 을 추가로 더해 유도하는 방법도 있을 것이다.
∑0≤k≤nk=(∑0≤k<nk)+n=n(n−1)2+n=n2−n+2n2=n2+n2=n(n+1)2∑n0k2=n(n+1)(2n+1)6 의 증명
k2_=k⋅(k−1)=k2−k∴k2=k2_+k=k2_+k1_이 결과를 ∑k2에 대입해 보자.
∑0≤k<nk2=∑0≤k<n(k2_+k1_)=∑0≤k<nk2_+∑0≤k<nk1_=n3_3+n2_2∵∑0≤k<nkm_=nm+1_m+1=2n3_+3n2_6=2n(n−1)(n−2)+3n(n−1)6=n(n−1)(2(n−2)+3)6=n(n−1)(2n−1)6만약 범위를 0≤k<n 이 아니라 0≤k≤n로 조정하면 다음과 같이 될 것이다.
방법은 간단하다. n
에 n+1
을 대입하면 된다.
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⋅(k−1)⋅(k−2)=k(k−1)(k−2)=k(k2−3k+2)=k3−3k2+2k=k3−3k2+2k1_=k3−3(k2_+k1_)+2k1_∵거듭제곱의 합 증명 참고=k3−3k2_−k1_∴k3=k3_+3k2_+k1_이제 합 식을 다음과 같이 꾸밀 수 있게 되었다.
∑a≤k<bk3=∑a≤k<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.
∑0≤k<nk3=n4_4+n3_+n2_2=n4_+4n3_+2n2_4=n(n−1)(n−2)(n−3)+4n(n−1)(n−2)+2n(n−1)4=n(n−1)((n−2)(n−3)+4(n−2)+2)4=n(n−1)(n2−5n+6+4n−8+2)4=n(n−1)(n2−n)4=n(n−1)⋅n(n−1)4=n2(n−1)24이제 0부터 n−1 까지의 k3의 합을 구했으므로 ∑0≤k≤nk3을 구할 수 있다.
다음과 같이 n
대신 n+1
을 대입하면 될 것이다.
내림제곱의 또다른 특징
다음과 같이 직접 다루는 것이 가능한 경우가 많다.
다음은 널리 알려진 곱셈 공식이다.
(x+y)2=x2+2xy+y2이와 유사하게 내림제곱에서도 다음이 가능하다.
(x+y)2_=x2_+2x1_y1_+y2_이유는 다음과 같다.
(x+y)2_=(x+y)(x+y−1)=x2+xy−x+xy+y2−y=(x2−x)+2xy+(y2−y)=(x2−x1_)+2xy+(y2−y1_)=x2_+2xy+y2_∵k2=k2_+k1_=x2_+2x1_y1_+y2_한편, (x+y)m 과 (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(x−1)(x−2)x2_=x(x−1)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>0지수 m
에는 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_=mxm−1_내림제곱의 지수법칙
다음은 일반적인 거듭제곱의 지수법칙이다.
xm+n=xmxn내림제곱에서는 다음과 같다.
xm+n_=xm_(x−m)n,integers m and n이유는 다음과 같다.
xm+n_=m+n개⏞x(x−1)(x−2)...(x−(m+n−1))=m개⏞x(x−1)(x−2)...(x−(m−1))×n개⏞(x−m)(x−(m+1))(x−(m+2))...(x−(m+n−1))=xm_(x−m)n내림제곱 합산 법칙의 일반화
lnx 의 이산 버전은 조화수 Hn
위에서 언급되었던 내림제곱의 합산 법칙은 다음과 같다.
∑0≤k<nkm_=km+1_m+1|n0=nm+1_m+1,for integers m,n≥0이제 내림제곱이 음수에 대해서도 작동한다는 것을 알게 되었으므로, 법칙을 다음과 같이 일반화할 수 있다.
b∑axm_δx=xm+1_m+1|ba,form≠−1이제 m=−1 인 경우만 알아보면 될 것 같다.
즉, x−1_을 반차분한 ∑0≤k<nx−1_ 의 해가 어떻게 되는지를 알아내면 된다.
쉽게 표현하자면, 차분했을 때 x−1_가 나오는 식 f(x)를 찾아야 한다.
Δf(x)=x−1_=1x+1Δf(x)=f(x+1)−f(x) 이므로, f(x+1)−f(x) 모양을 만족하는 함수를 찾으면 될 것 같다.
참고로 무한 미적분에서 x−1을 적분하면 lnx가 나온다.
∫badx=lnx|ba따라서 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+...+1x아하 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+1사실 이것은 예전에 배운 적 있는 조화수 Hn이다.
Hn=n∑k=11k=11+12+...+1n책에 의하면 이로 인해 Hn은 연속함수 lnx의 이산 버전인 셈이라 한다.
아무튼 x−1_을 유한적분한 식이 조화수라는 것도 알게 되었다.
이제 다음과 같이 정리할 수 있다.
b∑axm_δx={xm+1_m+1|ba,ifm≠−1Hx|baifm−−1ex의 이산 버전은 2x
lnx를 찾았는데 ex의 이산 버전을 안 찾을 수는 없을 것이다.
참고로 무한 미적분에서의 ex는 미분해도 ex인 멋지고 유용한 녀석이다.
Dex=ex그렇다면 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 2
씩 곱해 간다는 의미이다.
심플하게 다음과 같이 정리할 수 있다.
f(x)=2x시험삼아 유한 미분(차분)을 해 보자.
Δf(x)=f(x+1)−f(x)=2x+1−2x=2x⋅(2−1)=2x오 정말 자기 자신이 나온다.
그렇다면 2
가 아니라 다른 수가 있는 경우엔 어떻게 차분할 수 있을까?
다음과 같이 하면 된다.
Δ(cx)=cx+1−cx=cx⋅(c−1)=(c−1)cx이를 통해 cx의 반차분은 cxc−1가 된다는 것을 알 수 있다.
(c-1
은 상수이므로)
따라서 다음과 같이 정리할 수 있다.
∑a≤k<bck=b∑acxδx=cxc−1|ba=cbc−1−cac−1∴∑a≤k<bck=cb−cac−1,forc≠1이것은 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+vΔu그리고 일일이 f(x+1)
을 쓰는 건 귀찮으니 다음과 같은 표기법을 추가하자.
E
는 자리이동 연산자(shift operator)라고 부른다.
이제 E
를 적용하면 다음과 같이 정리할 수 있다.
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)
의 1
이 0
으로 수렴하기 때문에 E
가 사라진다.
그리고 양변에 부정합을 취해주면,
Δ(uv)=uΔv+EvΔu 양 변에 부정합을 취해주자 ∑Δ(uv)=∑(uΔv+EvΔu)uv=∑uΔv+∑EvΔu∴∑uΔv=uv−∑EvΔu위의 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)그러므로Δu(x)=1v(x)=2xEv(x)=2x+1이를 위에서 얻어낸 공식에 대입하자.
∑uΔv=uv−∑EvΔu∑u(x)Δv(x)δx=u(x)v(x)−∑Ev(x)Δu(x)δx∑x2xδx=x2x−∑2x+1⋅1δx=x2x−(2x+1+C)=2x(x−2)−C이제 한계(범위)를 부여하자.
n∑k=0k2k=n+1∑0x2xδx=x2x−2x+1−C|n+10=2x(x−2)|n+10=(2n+1(n+1−2)−C)−(20(0−2)−C)=(2n+1(n−1)−C)−(−2−C)=2n+1(n−1)+2부분합산의 응용: ∑0≤k<nkHkx
이번에는 다음을 풀어 보자.
∑0≤k<nkHk일단 다음과 같이 정의하고 풀이를 시작하자.
Hx=u(x)x=x1_x=Δv(x)그러므로Δu(x)=x−1_v(x)=x2_2Ev(x)=(x+1)2_2이를 위에서 얻은 공식에 대입하자.
uv
순서를 지켜야 덜 헷갈리므로 ∑0≤k<nkHk를 ∑0≤k<nHkk로 바꾸고 푸는 쪽이 좋을 것 같다.
이제 한계(범위)를 주자.
∑0≤k<nkHk=n∑0xHxδx=x2_2(Hx−12)+C|n0=(n2_2(Hn−12))−(02_2(H0−12))=n2_2(Hn−12)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(x−1) | 2x | |
xm_ | mxm−1_ | |
xm_m+1 | xm_ | m≠−1인 경우 |
Hx | x−1_=1x+1 | m=1인 경우 |
2x | (2−1)2x=2x | c는 상수 |
cx | (c−1)cx | c는 상수 |
cxc−1 | cx | c는 상수 |
cu | cΔu | c는 상수 |
uv | uΔv+EvΔu | Ef(x)=f(x+1) |