감마함수 유도
📂함수감마함수 유도
음이 아닌 정수에 대한 감마함수
α>0에 대해서
∫0∞e−αxdx=[−α1e−αx]0∞=α1
위 식의 양변을 α에 대해서 미분하자. 그러면 라이프니츠 적분 규칙에 의해 좌변의 미분이 적분기호 안으로 들어갈 수 있으므로
⟹∫0∞−xe−αxdx∫0∞xe−αxdx=−α21=α21
계속 미분해보면
∫0∞x2e−αxdx∫0∞x3e−αxdx∫0∞x4e−αxdx∫0∞xne−αxdx=α32=α43⋅2=α54⋅3⋅2⋮=αn+1n!
여기서 α=1이라고 두면
∫0∞xne−xdx=n!n=1,2,3,⋯
위 식으로부터 0!=1인 이유도 자연스럽게 설명할 수 있다. n=0이라고 하면
0!=∫0∞e−xdx=[−e−x]0∞=1
이므로 0!:=1이라고 자연스럽게 정의할 수 있다.
감마함수의 재귀 관계recurrence relation of Gamma function
n이 정수가 아니어도 위 적분값으로 함수를 정의할 수 있다. 이를 감마함수라 부른다. 보통 정수일 땐 n으로 쓰고 그렇지 않으면 p라고 쓴다.
Γ(p)=∫0∞xp−1e−xdx,p>0(1)
범위가 p>0인 이유는 해당 범위에서만 이상적분이 수렴하기 때문이다. p≤0일 때 위 적분은 발산하므로 Γ(p)를 정의하는데 사용할 수 없다. p≤0일 때 감마함수를 정의하는 방법은 좀 더 아래에서 소개한다. 또한 Γ(p)=(p−1)!이지 Γ(p)=p!이 아님에 주의하라.p가 정수이면 감마함수는 팩토리얼과 같게되므로 Γ(n+1)=nΓ(n)이 성립하는 것은 자명하다. 그런데 이는 p가 정수가 아닐 때도 성립한다. 우선 (1)에서 p대신 p+1을 대입하면
Γ(p+1)=∫0∞xpe−xdx,p>−1,(2)
(2)의 우변을 부분적분하면
∫0∞xpe−xdx=∫0∞(−xp)(−e−x)dx=[−xpe−x]0∞+∫0∞pxp−1e−xdx=p∫0∞xp−1e−xdx=pΓ(p)
따라서 위 결과와 (2)를 종합하면
Γ(p+1)=pΓ(p),p>−1(3)
(3)을 감마 함수에 대한 재귀관계라 한다. 이를 통해 감마함수가 포함된 식을 간단하게 표현할 수 있다. 예를 들어
Γ(9/4)Γ(1/4)=45Γ(5/4)Γ(1/4)=4541Γ(1/4)Γ(1/4)=516
음수까지 확장한 감마함수
재귀관계를 이용해 음수에 대한 감마함수를 정의할 수 있다. (3)을 잘 보면 우변의 감마함수에 −1<p<0이 들어갈 수 있음을 알 수 있다. 따라서 이를 이용해 p<0에 대한 감마함수는 아래와 같이 정의한다.
Γ(p)=p1Γ(p+1),p<0
예를 들어 Γ(−3/5)=−35Γ(2/5)이고, Γ(−8/5)=−85Γ(−3/5)=2425Γ(2/5)이다. p=0일 때는 발산함을 아래와 같이 보일 수 있다. Γ(1)=0!=1이므로
p→0limΓ(p)=p→0limpΓ(p+1)=∞
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