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적분가능성은 연속함수와의 합성에서 보존된다 📂해석개론

적분가능성은 연속함수와의 합성에서 보존된다

해당 글은 리만-스틸체스 적분을 기준으로 작성되었다. α=α(x)=x\alpha=\alpha (x)=x로 두면 리만 적분과 같다.

정리1

함수 ff가 구간 [a,b][a,b]에서 리만(-스틸체스) 적분가능하고 mfMm \le f \le M라고 하자. ϕ\phi를 구간 [m,M][m,M]에서 연속인 함수라고 하자. 함수 hhh=ϕfh=\phi \circ f라고 하자. 그러면 hh는 구간 [a,b][a,b]에서 리만(-스틸체스) 적분가능하다.

증명

임의의 양수 ε>0\varepsilon>0가 주어졌다고 하자. [m,M][m,M]닫혀있고 유계이므로 컴팩트이고, 컴팩트 집합 위에서 연속 함수는 균등연속이므로 ϕ\phi는 균등연속이다. 따라서 균등연속의 정의에 따라 아래의 식이 성립하는 δ<ε\delta < \varepsilon가 존재한다.

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}

그리고 ff가 적분가능하므로 필요충분조건에 의해서 아래의 식을 만족하는 분할 PP가 존재한다.

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

그리고 다음과 같이 두자.

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} )

이제 인덱스 i=1,2,,ni=1,2,\cdots,n를 아래와 같은 규칙에 의해서 두 그룹으로 분류하자.

{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}

그러면 iAi \in A에 대해서는 (1)(1)에 의해서 Miϕmiϕ<ε{M_{i}}^{\phi} -{m_{i}}^{\phi} < \varepsilon이다.

iBi \in B에 대해서는 아래의 수식을 만족하는 KK를 생각할 수 있다.

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}

(어떤 한 구간에서 제일 큰 값에서 제일 작은 값을 뺀 것이 전체 구간에서 제일 큰 값의 2배보다 크다는 것은 절대로 불가능하다) 그러면 아래의 부등식이 성립한다.

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*}

따라서 정리하면 다음과 같다.

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

그러면 적분가능할 필요충분조건을 보이기 위해 아래와 같이 부등식을 정리하자.

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*}

따라서 정리하면 아래와 같다.

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

이는 적분가능할 필요충분조건이므로 hh는 적분가능하다.


  1. Walter Rudin, Principles of Mathmatical Analysis (3rd Edition, 1976), p127 ↩︎