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積分可能性は連続関数との合成で保存される 📂解析学

積分可能性は連続関数との合成で保存される

この文章は、リーマン・スティルチェス積分を基準にして書かれている。それをα=α(x)=x\alpha=\alpha (x)=xとすると、リーマン積分と同じである。

定理1

関数ffが区間[a,b][a,b]でリーマン(-スティルチェス)積分可能であるとし、mfMm \le f \le Mとする。ϕ\phiを区間[m,M][m,M]で連続な関数とする。関数hhh=ϕfh=\phi \circ fと定義する。すると、hhは区間[a,b][a,b]でリーマン(-スティルチェス)積分可能である。

証明

任意の正の数ε>0\varepsilon>0が与えられたとする。[m,M][m,M]閉じていて有界なのでコンパクトであり、コンパクト集合上の連続関数は一様連続であるので、ϕ\phiは一様連続である。したがって、一様連続の定義により、以下の式が成り立つようなδ<ε\delta < \varepsilonが存在する。

st<δ    ϕ(s)ϕ(t)<εs,t[m,M] \begin{equation} |s-t| < \delta \implies |\phi (s) - \phi (t) | < \varepsilon \quad \forall s,t \in [m,M] \end{equation}

そして、ffが積分可能であるので、必要十分条件により、以下の式を満たす分割PPが存在する。

U(P,f,α)L(P,f,α)<δ2 \begin{equation} U(P,f,\alpha) - L(P,f,\alpha) < \delta^2 \end{equation}

そして、次のように設定する。

Mif=supf(x)andmif=inff(x)(xi1xxi)Miϕ=supϕ(x)andmiϕ=infϕ(x)(xi1xxi) {M_{i}}^{f}=\sup f (x) \quad \text{and} \quad {m_{i}}^{f}=\inf f (x)\quad (x_{i-1} \le x \le x_{i} ) \\ {M_{i}}^{\phi}=\sup \phi (x) \quad \text{and} \quad {m_{i}}^{\phi}=\inf \phi (x)\quad (x_{i-1} \le x \le x_{i} )

今、インデックスi=1,2,,ni=1,2,\cdots,nを以下の規則によって二つのグループに分類する。

{iA,if Mifmif<δiB,if Mifmifδ \begin{equation} \begin{cases} i \in A, &\mathrm{if}\ M_{i}^{f} -m_{i}^{f} <\delta \\ i \in B, &\mathrm{if}\ M_{i}^{f} -m_{i}^{f} \ge\delta \end{cases} \end{equation}

すると、iAi \in Aについては、(1)(1)によってMiϕmiϕ<ε{M_{i}}^{\phi} -{m_{i}}^{\phi} < \varepsilonである。

iBi \in Bについては、以下の数式を満たすKKを考えることができる。

Miϕmiϕ2K(K=supϕ(t),mtM) \begin{equation} {\color{green} {M_{i}}^{\phi} -{m_{i}}^{\phi} } \le {\color{blue} 2K} (K=\sup |\phi (t)|, m \le t \le M) \end{equation}

(ある区間での最大値と最小値の差が、全体の区間での最大値の2倍より大きいことは絶対に不可能である)したがって、以下の不等式が成立する。

δiBΔαi=iBδΔαiiB(Mifmif)Δαiby (3)iB(Mifmif)Δαi+iA(Mifmif)Δαi=i=1n(Mifmif)Δαi=U(P,f,α)L(P,f,α)<δ2by (2) \begin{align*} \delta \sum \limits_{i \in B} \Delta \alpha_{i} &= \sum \limits_{i \in B} \delta \Delta \alpha_{i} \\ &\le \sum \limits_{i \in B} (M_{i}^{f} -m_{i}^{f})\Delta \alpha_{i} & \text{by (3)} \\ &\le \sum \limits_{i \in B} (M_{i}^{f} -m_{i}^{f})\Delta \alpha_{i} + \sum \limits_{i \in A} (M_{i}^{f} - m_{i}^{f})\Delta \alpha_{i} \\ &= \sum \limits_{i=1}^n (M_{i}^{f}-m_{i}^{f})\Delta \alpha_{i} \\ &= U(P,f,\alpha)-L(P,f,\alpha) \\ &< \delta^2 & \text{by (2)} \end{align*}

したがって、まとめると以下のようになる。

iBΔαi<δ \begin{equation} \sum \limits_{i \in B} \Delta \alpha_{i}< \delta \end{equation}

それでは、積分可能であるための必要十分条件を示すために、以下のように不等式を整理しよう。

U(P,h,α)L(P,h,α)=iA(Miϕmiϕ)Δαi+iB(Miϕmiϕ)Δαi<iAεΔαi+iB2KΔαiby (1),(4)=εiAΔαi+2KiBΔαi<εiAΔαi+2Kδby (5)<εiAΔαi+2Kε=ε(S+2K)(S=iAΔαi) \begin{align*} U(P,h,\alpha) - L(P,h,\alpha) & = \sum \limits_{i \in A}{\color{green}({M_{i}}^{\phi} -{m_{i}}^{\phi} ) }\Delta \alpha _{i} + \sum \limits_{i \in B} {\color{blue}({M_{i}}^{\phi} -{m_{i}}^{\phi} )} \Delta \alpha_{i} \\ &< \sum \limits_{i \in A} {\color{green}\boldsymbol{\varepsilon} }\Delta \alpha _{i} + \sum \limits_{i \in B} {\color{blue}2K} \Delta \alpha_{i} & \text{by } {\color{green}(1)}, {\color{blue}(4)} \\ &= \varepsilon \sum \limits_{i \in A} \Delta \alpha _{i} + 2K \sum \limits_{i \in B} \Delta \alpha_{i} \\ &< \varepsilon \sum \limits_{i \in A} \Delta \alpha _{i} + 2K \delta & \text{by (5)} \\ &< \varepsilon \sum \limits_{i \in A} \Delta \alpha_{i} +2K\varepsilon \\ &=\varepsilon ( S+ 2K) \quad \left( S=\sum \limits_{i \in A} \Delta \alpha_{i} \right) \end{align*}

したがって、まとめると以下のようになる。

U(P,h,α)L(P,h,α)<ε(S+2K) U(P,h,\alpha) - L(P,h,\alpha) < \varepsilon ( S+ 2K)

これは積分可能であるための必要十分条件であるので、hhは積分可能である。


  1. ウォルター・ルーディン、「数学解析の原理」(第3版、1976年)、p127 ↩︎