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II 2007/01/15,

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(1)

基礎数学

II

2007/01/15,

西岡 國雄

[email protected]

http://c-faculty.chuo-u.ac.jp/ nishioka/

1

関数

実数のある部分集合

D ⊂ R

に属する数

x

にたいし

,

ある数

f (x)

が ただ一つ 対応すると

1 ,

その対応を関数と呼ぶ

.

1.1

関数の極限

D

内部の点

x 0

にたいし

, lim x x

0

,x D f (x) = a

であるとき

,

“ 関数

f

x 0

で極限

a

をも つ ”という

. (

ここで

f (x 0 )

の値と

a

にはなんの関係も無いことを注意せよ

.)

1.2

関数の連続性

関数

f

x 0

で極限値

a

をもち

,

しかも

f (x 0 ) = a

のとき

,

f

x = x 0

で連続 ”といい

, D

の全ての点

x

で連続な関数を“

D

で連続な関数 ”という.

注意

1.1.

連続の定義を

ε-δ

論法を使って厳密に述べてみよう.

“ 関数

f

x = x 0

で連続”とは,任意の

ε > 0

にたいし,ある

δ > 0

があり,

| x − x 0 | ≤ δ ⇒ | f(x) − f (x 0 ) | ≤ ε

となる事である

. ¦

連続関数はいろいろ都合の良い性質を備えている

:

定理

1.2.

有限な閉区間

[a, b]

で連続な関数には

,

最大値と最小値がある

. ¦

定理

1.3 (

中間値の定理

).

閉区間

[a, b]

で定義された連続関数

f

f (a) < f(b)

を満たして いる

.

このとき

a < c < b

である任意の

c

にたいし

, f (x) = c

となる

x ∈ (a, b)

が存在する

.

¦

2

微分

2.1

微分の定義

f

D

で定義された関数とする

. D

の内部の点

x 0

にたいし

,

h lim → 0

f (x 0 + h) − f (x 0 ) (2.1) h

1 一般に複数の値が対応するときには“ 多価関数 ”と呼び,通常の関数と区別する.

(2)

が存在するとき

,

f

x 0

で微分可能 ”と言い

, (2.1) = f 0 (x 0 )

³

= df

dx (x 0 )

とも表す

´

と表す

.

f 0 (x 0 )

x 0 ∈ D

の関数と見たとき,

f

の導関数”と呼ぶ.

注意

2.1. x

x 0

から

x 0 + h

まで変化するとき

, f (x 0 + h) − f (x 0 )

h

は直線

L(h)

の傾きとなる

.

h → 0

なら,直線

L(h)

x = x 0

における曲線

f (x)

の接線

L

に近づくので

, L(h)

の傾きは“ 接線の傾き

= f 0 (x 0 )

”に近づく

. ¦

注意

2.2. (i)

微分可能な関数と連続関数とのギャップは大きく, 至る所で微分が出来ないが 連続な関数が存在する

.

(ii) (2.1)

の意味をより詳しく見るため

, h > 0

として

f + 0 (x 0 ) ≡ lim

h → 0

f (x 0 + h) − f (x 0 ) h

f 0 (x 0 ) ≡ lim

h → 0

f(x 0 − h) − f (x 0 )

− h

とおく

.

すると

(2.1)

で要求していることは

,

f + 0 (x 0 ), f 0 (x 0 )

がともに存在し

,

両者が一致する ことである

. ¦

(3)

2.2

微分の公式

a, b, C

を定数とする

:

³

a f(x) + b

´ 0

= a f 0 (x).

(2.2)

³

f (x) g(x) ´ 0

= f 0 (x) g(x) + f (x) g 0 (x). (積の微分公式) (2.3)

³ f (x) g(x)

´ 0

= f 0 (x) g(x) − f (x) g 0 (x)

¡ g(x) ¢ 2 . (

商の微分公式

) (2.4)

³ f ¡

g(x) ¢´ 0

= f 0 ¡ g(x) ¢

· g 0 (x). (

合成関数の微分公式

, § 4.1

を参照

. ) (2.5)

3

平均値の定理とテイラーの定理

微分は, 関数

f (x)

の性質を調べるための有力な道具である. この後で述べる“ テイラーの 定理 ”を用いれば

,

滑らかだが複雑な関数を

(

良く判っている

)

多項式で近似し

,

その性質を調 べることができる

.

3.1

ロルの定理から平均値の定理へ

まず

,

次の二つの定理を準備する

:

定理

3.1 (

ロルの定理

). f

を 区間

[a, b]

で連続

, (a, b)

で微分可能な関数とする

. f (a) = 0 = f (b)

なら

, f 0 (c) = 0

となる点

c ∈ (a, b)

がある

. ¦

証明 前に述べた 定理

1.2

より

,

関数

f (x)

は 区間

[a, b]

で最大値

M

と最小値

m

をとる

. f (a) = 0

だから

, M ≥ 0

かつ

m ≤ 0

である

.

Step 1. M > 0

のとき

:

ある点

y ∈ (a, b)

があり

,

そこで関数

f

は最大値

M

をとる

, f (y) = M .

つまり 微少な

h > 0

にたいし

,

f(y + h) − f (y) ≤ 0, f (y − h) − f (y) ≤ 0

である. ここで 注意

2.2

を思い出すと

f + 0 (y) = lim

h → 0

f (y + h) − f(y)

h ≤ 0,

f 0 (y) = lim

h → 0

f (y − h) − f (y)

− h ≥ 0,

となる. この二つの不等式から,

0 ≥ f 0 (y) = f 0 (y) = f + 0 (y) ≤ 0 ⇒ f 0 (y) = 0.

Step 2. M = 0

かつ

m < 0

のとき

:

新しく

,

関数

g(x) ≡ − f (x)

とおく

.

すると関数

g

は最大値

− m > 0

をとり

, g(a) = 0, g(b) = 0

である

.

この関数

g

Step 1

の条件を満たしているので

,

ある点

z ∈ (a, b)

があり

,

− f 0 (z) = g 0 (z) = 0 ⇒ f 0 (z) = 0.

(4)

Step 3. M = m = 0

のとき

:

f (x) ≡ 0

となる

.

つまり

,

任意の

c ∈ (a, b)

にたいし

, f 0 (c) = 0.

前述の“ ロルの定理 ”から次の“ 平均値の定理 ”が証明できる

:

定理

3.2 (

平均値の定理

). f

を 区間

[a, b]

で連続

, (a, b)

で微分可能な関数とする

.

次を満た す点

z ∈ (a, b)

がある:

f (b) − f (a)

b − a = f 0 (z). ¦

この“ 平均値の定理 ”の応用をいくつか述べる

.

命題

3.3.

区間

(a, b)

f 0 (x) = 0 ⇒

区間

(a, b)

f (x) =

定数

. ¦

平均値の定理

3.2

を使うと数学では許されない

0/0

の計算が出来ることがある

.

命題

3.4 (

ロピタルの公式

).

関数

f, g

は微分可能で

, f (a) = 0 = g(a), g 0 (a) 6 = 0

とする

.

のとき

x→a lim f (x)

g(x) = f 0 (a) g 0 (a) . ¦ (3.1)

注意

3.5 (経済での用語).

製品を製造する場合,その製造費用と販売利益を考える. 製品の生

産量を

q

とし

,

それを製造するための総費用を

K(q)

とおく

.

このとき

(i)

平均費用

(average cost) = K(q)

q :

製品

1

個あたりの製造費用,

(ii)

限界費用

(marginal cost) = K 0 (q) :

生産量を

1

個増加させるときの製造費用の増加分

,

という用語が使われる.

この“ 限界費用 ”の数学的意味を考えてみよう

.

平均値の定理

3.2

より

,

ある

q < c < q + 1

があり

K(q + 1) − K(q) = K(q + 1) − K(q)

q + 1 − q = K 0 (c).

つまり生産量を

q

から

q + 1

に増加させるとき

,

総費用は

K 0 (c)

だけ増加するが

, K 0 (c)

の近 似値として

K 0 (q)

を採用したものが限界費用である

. ¦

3.2

高階微分とテイラーの定理

関数

f

の導関数

f 0 (x)

にたいし

,

その微分と導関数

f 00 (x)

を考えることができる

: f 00 (x) = lim

h → 0

f 0 (x + h) − f 0 (x)

h .

f 00 (x)

を2階微分

(

2階導関数

)

と呼ぶ.

さらに,この

f 00 (x)

の微分を考え, 3階微分

f 000 (x)

が得られる:

f 000 (x) = lim

h → 0

f 00 (x + h) − f 00 (x)

h .

これを繰り返して

, n

階微分

f (n)

も考えることが出来る

: f (n) (x) = lim

h → 0

f (n 1) (x + h) − f (n 1) (x)

h .

この高階微分を使うと

,

いよいよ“ テイラーの定理 ”が平均値の定理

3.2

から導かれる

.

(5)

定理

3.6 (

テイラーの定理

).

関数

f

は 区間

(a, b)

n + 1

階まで微分可能とする

.

c, x ∈ (a, b)

にたいし

,

次が成立

:

ある点

y

があり

f(x) = f (c) + f 0 (c)

1! (x − c) + f 00 (c)

2! (x − c) 2 + · · · + f (n) (c)

n! (x − c) n + R n+1

(3.2)

ここで

, | y − c | < | x − c |

であり

R n+1 ≡ f (n+1) (y)

(n + 1)! (x − c) n+1 . ¦ (3.3)

注意

3.7. (3.3)

R n+1

は“ ラグランジュの剰余項 ”

, (3.2)

の右辺は“ 関数

f (x)

のテイラー 展開”と呼ばれる

. ¦

4

いろいろな関数

4.1

合成関数と逆関数

f, g

D

で定義された関数とする

.

(i) g

のとる値が

D

に属しているとき

,

新しい関数

f ¡ g(x) ¢

が得られる

.

これを

f

g

との 合成関数と呼ぶ

.

(ii)

ある

E ⊂ R 1

があり,

y ∈ E

にたいしては常に

f (x) = y

となる

x ∈ D

が唯一つ存在するとき

,

この

x

f 1 (y)

と書き

, f 1 (y), y ∈ E

f

の逆関数と呼ぶ

.

当然

f ¡

f 1 (y) ¢

= y, f 1 ¡ f (x) ¢

= x

が成立している

.

(6)

逆関数の微分は

,

つぎの通り

:

¡ f 1 (x) ¢ 0

= 1

f 0 ¡ f (x) ¢.

(4.1)

4.2

代表的な関数とその微分

/

テイラー展開

よく使われる初等関数を列挙する

:

(i)

代数関数

: a (a 6 = 0)

を実定数として

f (x) ≡ x a , x ∈ R 1 . (ii)

指数関数

: f (x) ≡ e x , x ∈ R 1 . ( f (x) = exp { x }

とも書く

. )

ここで

e = 2.71828 · · ·

は“ ネイピア数 ”

(

“ オイラー数 ”や“ 自然対数の底 ”とも言 われる

)

と呼ばれる

.

(iii)

対数関数

:

指数関数

f (x) = exp { x }

の逆関数

f 1 (y)

y > 0

にたいして定義されてい

. x, y

を入れ替えたこの逆関数は

,

とくに

, f 1 (x) = log x, x > 0,

と記述し

,

対数関数 と呼ぶ.

(iv)

三角関数: sin

x, cos x, tan x, x ∈ R.

4.1 (

微分の例

). a, b, c

( )

内の条件を満たす定数とする

.

(i) ¡

c ¢ 0

= 0.

(ii) ¡

x a ¢ 0

= a x a 1 , ( a 6 = 0 ).

(iii) ¡ e ax ¢ 0

= a e ax , (e=

ネイピア数

, a 6 = 0 ).

(iv) ¡

b ax ¢ 0

= ¡ a log b ¢

b ax , ( a 6 = 0, b > 0 ).

(v) ¡

log | x | a ¢ 0

= a

x , ( a 6 = 0 ).

(vi) ¡

sin ax ¢ 0

= a cos ax, ( a 6 = 0 ).

(vii) ¡

cos ax ¢ 0

= − a sin ax, ( a 6 = 0 ).

(viii) ¡

tan ax ¢ 0

= a

cos 2 ax , ( a 6 = 0 ). ¦

4.2 (

テイラー展開の例

). (i)

指数関数

e x

0

を中心としたテイラー展開は

, e x = 1 + x + x 2

2! + · · · + x n n! + · · · . (4.2)

(ii)

対数関数

log(1 + x)

x = 0

を中心としたテイラー展開は

log(1 + x) = x − x 2

2 + · · · + ( − 1) n x n n + · · · . (4.3)

(iii)

三角関数の

x = 0

を中心としたテイラー展開は,

sin x = x − x 3 3! + x 5

5! + · · · + ( − 1) n 1 x 2n 1

(2n − 1)! + · · · . (4.4)

cos x = 1 − x 2 2! + x 4

4! + · · · + ( − 1) n 1 x 2n

(2n)! + · · · . ¦

(4.5)

(7)

5

平均値の定理とテイラーの定理の応用

5.1

関数の増減

関数の増減の判定条件が

,

平均値の定理

3.2

より導かれる

:

定理

5.1. (a, b)

を区間

,

関数

f (x)

は微分可能とする

. (i) x ∈ (a, b)

f 0 (x) = 0 ⇒

区間

(a, b)

f (x)

は定数

. (ii) x ∈ (a, b)

f 0 (x) > 0 ⇒

区間

(a, b)

f (x)

は増加関数.

(iii) x ∈ (a, b)

f 0 (x) < 0 ⇒

区間

(a, b)

f(x)

は減少関数

. ¦

5.2. x > 0

にたいし

, log(1 + x) > x − x 2

2

を示せ

.

解答

f (x) = log(1 + x) − x + x 2

2

とする

. f 0 (x) = 1

1 + x − 1 − x = x 2

1 + x > 0 if x > 0.

定理

5.1

より

, x > 0

で増加関数となり

,

任意の

x > h > 0

にたいし

f (x) > f(h) ≥ f (0) = 0.

5.2

極値

極値は

,

関数

f (x)

の挙動を調べる上で大事な性質である

.

定義

5.3. (i)

次が成立するとき

,

f (x)

は点

a

で極大値をとる ”という

:

| x − a |

が十分小さいとき

f (x) ≤ f (a).

(ii)

次が成立するとき

,

f (x)

は点

a

で極小値をとる ”という

:

| x − a |

が十分小さいとき

f (x) ≥ f (a). ¦

テイラーの定理

3.6

から

,

極値となるための判定条件が導かれる

:

定理

5.4 (極値の判定 1).

関数

f (x)

2

階微分可能.

(i) f 0 (a) = 0

かつ

f 00 (a) < 0 ⇒ f (x)

は点

a

で極大値をとる

. (i) f 0 (a) = 0

かつ

f 00 (a) > 0 ⇒ f (x)

は点

a

で極小値をとる

. ¦

定理

5.5 (極値の判定 2). n

を自然数とし,関数

f (x)

2n

階微分可能.

(i) f 0 (a) = 0, · · · , f (2n 1) (a) = 0

かつ

f (2n) (a) < 0 ⇒ f (x)

は点

a

で極大値をとる

.

(ii) f 0 (a) = 0, · · · , f (2n 1) (a) = 0

かつ

f (2n) (a) > 0 ⇒ f(x)

は点

a

で極小値をとる

. ¦

(8)

5.3

ロピタルの公式の拡張

テイラーの定理

3.6

を使うと

,

命題

3.4

で述べた“ ロピタルの公式 ”を拡張できる

:

命題

5.6 (

ロピタルの公式

2).

関数

f, g

n

階微分可能で

,

f (a) = 0, f 0 (a) = 0, · · · , f (n 1) (a) = 0,

g(a) = 0, g 0 (a) = 0, · · · , g (n 1) (a) = 0, g (n) (a) 6 = 0.

このとき

x lim → a

f (x)

g(x) = f (n) (a) g (n) (a) . ¦

5.4

関数の近似

テイラーの定理

3.2

を使って

,

関数の近似を行う

: f (x)

が高階微分可能なとき

,

テイラーの 定理

3.6

より

f (c + h) = P n (h) + R n+1 . P n (h) ≡ f (c) + f 0 (c) h

1! + f 00 (c) h 2

2! + · · · + f (n) (c) h n n!

R n+1 ≡ f (n+1) (y) h n+1

(n + 1)! , c < y < c + h, (5.1)

である

.

従って

, f (c + h)

P n (h)

との誤差の限界は

c<y<c+h max

¯ ¯ R n+1 ¯ ¯ = max

c<y<c+h

¯ ¯

¯ f (n+1) (y) (n + 1)! h n+1

¯ ¯

¯ (5.2)

となる

.

5.7. √

4.1

を近似し

,

その誤差を評価せよ

. ¦

解答

f (h) ≡ √

4 + h

とする

.

この

f

にたいし

, n = 2

とおいて

(5.1)

を応用する

: 4 < y < 4+h

にたいし

√ 4 + h = √ 4 + 1

2

√ 1 4

h 1! + − 1

2 1 2

1 4 3/2

h 2 2! + 1

2 1 2

3 2

1 y 5/2

h 3 3!

= 2 + h 4 − h 2

64 + h 3

16 y 5/2 ; P 2 (h) = 2 + h 4 − h 2

64 , R 3 = h 3 16 y 5/2 . h = 0.1

として

4.1

を近似し

, (5.2)

に従ってその誤差を評価する

.

√ 4.1 ∼ 2 + 1 4

1 10 − 1

64 1

100 = 2.02484 · · · ,

¯ ¯誤差 ¯ ¯ ≤ max

4<y<4.1

1 16 y 5/2

1

10 3 = 1 16 4 5/2

1

1000 = 1 512000 .

5.5

複素数への拡張

(4.2), (4.3)

のテイラー展開を使い

,

複素数にたいして

,

指数関数

,

対数関数を定義しよう

.

(9)

Step 1. i

を虚数単位とする

. (4.2)

の両辺で

x → ix

と置き換える

: e ix = 1 + ix − x 2

2! − i x 3 3! + x 4

4! + i x 5 5! − x 6

6! + · · ·

=

³ 1 − x 2

2! + x 4 4! − x 6

6! + · · ·

´ + i

³ x − x 3

3! + x 5 5! + · · ·

´

一方

, (4.4)

(4.5)

より

i sin x = i

³ x − x 3

3! + x 5 5! + · · ·

´ , cos x =

³ 1 − x 2

2! + x 4 4! + · · ·

´

なので,

e ix = cos x + i sin x (

オイラーの等式

) (5.3)

となる

.

Step 2. r

を実数とし

,

e r cos x = a, e r sin x = b

とおく

.

すると

(5.3)

e r+ix = e r cos x + i e r sin x = a + ib.

対数関数の定義を思い出すと

,

この等式から

log ¡

a + ib ¢

= r + i x.

(5.4)

ここで

cos x 6 = 0

と仮定すると

,

a 2 + b 2 = e 2r ¡

cos 2 x + sin 2 x ¢

= e 2r , b

a = e r sin x

e r cos x = sin x

cos x = tan x θ = tan x

の逆関数を

arctan θ

と表す

.

すると

x = arctan b a

となるので

, (5.4)

log ¡ a + ib ¢

= log ¡p

a 2 + b 2 ¢

+ i arctan b

a

となる

. ¦

参照

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