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코시-리만 방정식의 역이 성립하는 조건 📂복소해석

코시-리만 방정식의 역이 성립하는 조건

정리

복소영역 ACA \subseteq \mathbb{C} 에서 정의된 복소함수 f:ACf: A \to \mathbb{C} 가 실수값을 가지는 함수 u,vu,v 에 대해 f(z)=f(x+iy)=u(x,y)+iv(x,y) f(z) = f(x+iy) = u(x,y) + iv(x,y) 로 나타날 수 있고, u,vu,vx,yx,y 에 대해 연속일차편도함수를 가지는 동시에 연립미분방정식 {ux(x,y)=vy(x,y)uy(x,y)=vx(x,y) \begin{cases} u_{x} (x,y) = v_{y} (x,y) \\ u_{y} (x,y) = -v_{x} (x,y) \end{cases} 을 만족한다면, ffAA 에서 해석적이다.

설명

해석학은 항상 이렇게 말이 길어서 읽기도 싫은 게 문제다. 간단하게 요약하자면, 코시-리만 방정식의 역이 성립하려면 편도함수들이 연속이어야한다는 말이다. 당연히 우리가 다룰 대부분의 함수들은 이 조건을 쉽게 만족한다.

증명

Part 1. ux,uyu_{x}, u_{y} 의 형태

일반성을 잃지 않고 두 실수 α,β>0\alpha , \beta > 0 에 대해 h:=α+iβh := \alpha + i \beta 라 두면 ff 에 대해 f(z+h)f(z)=[u(x+α,y+β)u(x,y)]+i[v(x+α,y+β)v(x,y)] f(z+h) - f(z) = [ u(x+\alpha,y+\beta) - u(x,y) ] + i [ v(x+\alpha,y+\beta) - v(x,y) ] 를 얻는다. 마찬가지로 일반성을 잃지 않고 uu 만을 생각해보면, 평균값의 정리에 의해 u(x+α,y+β)u(x,y)=u(x+α,y+β)u(x,y+β)+u(x,y+β)u(x,y)=[u(x+α,y+β)u(x,y+β)]+[u(x,y+β)u(x,y)]=αux(x+θα,y+β)+βuy(x,y+ϕβ) \begin{align*} & u(x+\alpha,y+\beta) - u(x,y) \\ =& u(x+\alpha,y+\beta) - u(x,y+\beta) + u(x,y+\beta) - u(x,y) \\ =& [u(x+\alpha,y+\beta) - u(x,y+\beta)] + [u(x,y+\beta) - u(x,y)] \\ =& \alpha u_{x} (x+\theta \alpha,y+\beta) + \beta u_{y} (x,y+\phi \beta) \end{align*} 를 만족하는 0<θ<10<\theta<10<ϕ<10<\phi<1 가 존재한다.

평균값의 정리: 함수 f(x)f(x)[a,b][a,b] 에서 연속이고 (a,b)(a,b) 에서 미분가능하면 f(c)=f(b)f(a)ba\displaystyle f '(c)={{f(b)-f(a)}\over{b-a}} 를 만족하는 cc(a,b)(a,b) 에 적어도 하나 존재한다.

여기서 θ(0,1)\theta \in (0,1) 라고 두는 것은 u(x,y+β)u \left( x , y + \beta \right)[x,x+α]\left[ x , x + \alpha \right] 에서 평균값 정리를 쓸 때 ux(c,y+β)=u(x+α,y+β)u(x,y+β)(x+α)x    αux(c,y+β)=u(x+α,y+β)u(x,y+β) \begin{align*} {{ \partial u } \over { \partial x }} \left( c , y + \beta \right) =& {{ u(x+\alpha,y+\beta) - u(x,y+\beta) } \over { \left( x + \alpha \right) - x }} \\ \implies \alpha u_{x} \left( c , y + \beta \right) =& u(x+\alpha,y+\beta) - u(x,y+\beta) \end{align*} 와 같이 c(x,x+α)c \in \left( x , x + \alpha \right)xx(x+α)\left( x + \alpha \right) 사이의 수 x+θαx + \theta \alpha 로 나타낼 수 있기 때문이다.


Part 2. f(z)f ' (z) 의 형태

이제 어떤 ε1\varepsilon_{1}ε2\varepsilon_{2} 에 대해 ux(x+θα,y+β)=ux+ε1uy(x,y+ϕβ)=uy+ε2 \begin{align*} u_{x} (x+\theta \alpha,y+\beta) =& u_{x} + \varepsilon_{1} \\ u_{y} (x,y+\phi \beta) =& u_{y} + \varepsilon_{2} \end{align*} 라고 두면, 가정에서 uxu_{x}uyu_{y} 가 연속이라고 했으므로 (α,β)0(\alpha,\beta) \to 0 일 때 ε1,ε20\varepsilon_{1}, \varepsilon_{2} \to 0 일 것이다. (이 부분 때문에 연속성이 필요하다.) 따라서 u(x+α,y+β)u(x,y)=αux+βuy+αε1+βε2 u(x+\alpha,y+\beta) - u(x,y) = \alpha u_{x} + \beta u_{y} + \alpha \varepsilon_{1} + \beta \varepsilon_{2} 이고, 같은 방식으로 vv 역시 어떤 η1\eta_{1}η2\eta_{2} 에 대해 v(x+α,y+β)v(x,y)=αvx+βvy+αη1+βη2 v(x+\alpha,y+\beta) - v(x,y) = \alpha v_{x} + \beta v_{y} + \alpha \eta_{1} + \beta \eta_{2} 라 둘 수 있다. 다시 f(z+h)f(z)f(z+h) - f(z) 로 돌아가보면 u,vu,v 가 코시-리만 방정식을 만족하므로 f(z+h)f(z)=[u(x+α,y+β)u(x,y)]+i[v(x+α,y+β)v(x,y)]=[αux+βuy+αε1+βε2]+i[αvx+βvy+αη1+βη2]=h(ux+ivx)+αξ1+βξ2 \begin{align*} & f(z+h) - f(z) \\ =& [ u(x+\alpha,y+\beta) - u(x,y) ] + i [ v(x+\alpha,y+\beta) - v(x,y) ] \\ =& [\alpha u_{x} + \beta u_{y} + \alpha \varepsilon_{1} + \beta \varepsilon_{2}] + i [\alpha v_{x} + \beta v_{y} + \alpha \eta_{1} + \beta \eta_{2}] \\ =& h(u_{x} + i v_{x}) + \alpha \xi_{1} + \beta \xi_{2} \end{align*} 이고, 여기서 ξ1:=ε1+η1\xi_{1} := \varepsilon_{1} + \eta_{1} 이고 ξ2:=ε2+η2\xi_{2} := \varepsilon_{2} + \eta_{2} 이다. 이제 f(z)=limh0f(z+h)f(z)h=limh0(ux+ivx+αξ1+βξ2h) f ' (z) = \lim_{h \to 0} {{f(z+h) - f(z)} \over h} = \lim_{h \to 0} \left( u_{x} + i v_{x} + {{\alpha \xi_{1} + \beta \xi_{2}} \over h} \right) 이므로 limh0αξ1+βξ2h=0\lim_{h \to 0} {{\alpha \xi_{1} + \beta \xi_{2}} \over h} = 0 만 보이면 증명이 끝난다.


Part 3. limh0αξ1+βξ2h=0\displaystyle \lim_{h \to 0} {{\alpha \xi_{1} + \beta \xi_{2}} \over h} = 0

부등식 αξ1+βξ2hmax(α,β)α2+β2ξ1+ξ2ξ1+ξ2ξ1+ξ2 \left| {{\alpha \xi_{1} + \beta \xi_{2}} \over {h}} \right| \le { {\max (|\alpha|,|\beta|)} \over {\sqrt{\alpha^2 + \beta^2}} } |\xi_{1} + \xi_{2}| \le |\xi_{1} + \xi_{2}| \le |\xi_{1}| + |\xi_{2}| 에서 limh0ξ1=0limh0ξ2=0 \lim_{h \to 0} \xi_{1} = 0 \\ \lim_{h \to 0} \xi_{2} = 0 이므로 다음이 성립한다. limh0αξ1+βξ2h=0 \lim_{h \to 0} {{\alpha \xi_{1} + \beta \xi_{2}} \over h} = 0

리뉴얼

  • 23년 8월 19일, 류대식, 평균값 정리 관련 내용 집중 보강