벡터값 함수의 적분
📂다변수벡터해석벡터값 함수의 적분
정의
f1, f2, …, fk가 구간 [a,b]위에서 실수값을 갖는 함수라고 하자. 그리고 f:[a,b]→Rk가 다음과 같다고 하자.
f(x)=(f1(x),…,fk(x)),x∈[a,b]
이때 각각의 fk가 구간 [a,b]에서 적분가능하면, f의 적분을 다음과 같이 정의한다.
∫abfdx=(∫abf1dx,…,∫abfkdx)
정리
기존에 f:[a,b]→R인 함수에 대해서 정리했던 내용들이 그대로 성립한다.
벡터값 함수 f,F:[a,b]→Rk에 대해서 f가 적분가능하고, F′=f가 성립한다고 하자. 그러면 다음의 식이 성립한다.
∫abf(t)dt=F(b)−F(a)
∫abfdx≤∫ab∣f∣dx
증명
f=(f1,…,fk)라고 하면 다음이 성립한다.
∣f∣=(f12+⋯+fk2)1/2
적분은 선형이고, 함수의 곱은 적분가능성을 보존하므로 각각의 fi2와 이들의 합도 적분 가능하다. 또한 x2이 컴팩트 셋 [a,b]에서 연속이므로 x1/2도 연속이고, 연속이므로 적분가능하다. 연속함수와의 합성은 적분가능성은 보존하므로 다음이 성립한다. ∣f∣는 적분가능하다.
(eq1)을 보이기 위해서 다음과 같이 두자.
y=(y1,…,yk)andyi=∫fidx
그러면 다음이 성립한다.
y=(y1,…,yk)=(∫fidx,…,∫fkdx)=∫fdx
또한 다음을 얻는다.
∣y∣2=i=1∑kyi2=i=1∑kyi∫fidx=∫(i=1∑kyifi)dx
그러면 코시-슈바르츠 부등식에 의해 다음이 성립한다.
i=1∑nyifi(t)≤∣y∣∣f(t)∣,a≤t≤b
그러면 ∣y∣=0일 때 다음이 성립한다.
⟹⟹∣y∣2≤∫∣y∣∣f∣dx∣y∣≤∫∣f∣dx∫fdx≤∫∣f∣dx
물론 ∣y∣=0일 땐 자명하게 성립한다.
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