「連続な多変数ベクトル値関数の和・差もの連続な関数」【解析学の基礎シリーズ】多変数関数編その9

本記事の内容
多変数ベクトル値関数の連続のチャラい復習
連続な多変数ベクトル値関数の和、差もまた連続な関数
本当に成り立つのかネ？
結

本記事の内容

本記事は連続な多変数ベクトル値関数の和、差もまた連続な関数だということを説明する記事です。
本記事を読むにあたり、多変数ベクトル値関数の連続について知っている必要があるため、その際は以下の記事を参照してください

多変数ベクトル値関数の連続のチャラい復習

多変数ベクトル値関数の連続をチャラく復習します。
イメージとしては

サラッとですが、イメージを復習しておきます。

実数値関数の場合
- 曲面の場合、定義域(領域)内のとある点において、穴が無い。もしくは、定義域(領域)内のどの点でも穴が無い。
- 曲線の場合、定義域(領域)内のとある点において、途切れていない。もしくは、定義域(領域)内のどの点でも途切れていない。
ベクトル値関数の場合
矢印が連続的に変化する。

でした。

一方これを数学で表現すると、

多変数ベクトル値関数の連続

$\Omega$ を

$\mathbb{R}^n$ の領域、

$\boldsymbol{f}:\Omegaと\to\mathbb{R}^m$ とする。

$\boldsymbol{a}\in\Omega$ とする。 $\boldsymbol{f}$ が $\boldsymbol{a}\in\Omega$ で連続(continuous at $\boldsymbol{a}$ )であるとは、 $\lim_{\boldsymbol{x}\to\boldsymbol{a}}\boldsymbol{f}(\boldsymbol{x})=\boldsymbol{f}(\boldsymbol{a})$ が成り立つことをいう。

$(\forall \epsilon>0)(\exists \delta>0)\ {\rm s.t.}\ (\forall\boldsymbol{x}\in\Omega;\ 0<|\boldsymbol{x}-\boldsymbol{a}|<\delta\Rightarrow |\boldsymbol{f}(\boldsymbol{x})-\boldsymbol{f}(\boldsymbol{a})|<\epsilon)$

$\boldsymbol{f}$ が $\Omega$ で連続である(continuous on $\Omega$ )とは、任意の $\boldsymbol{a}\in \Omega$ に対して、 $\boldsymbol{f}$ が $\boldsymbol{a}$ で連続であることをいう。

$(\forall \boldsymbol{a}\in\Omega)(\forall \epsilon>0)(\exists \delta>0)\ {\rm s.t.}\ (\forall \boldsymbol{x}\in\Omega:\ 0<|\boldsymbol{x}-\boldsymbol{a}|<\delta\Rightarrow |\boldsymbol{f}(\boldsymbol{x})-\boldsymbol{f}(\boldsymbol{a})|<\epsilon)$

でした。
さらに、

多変数ベクトル値関数の連続と同値な命題

$\Omega$ を

$\mathbb{R}^n$ の領域、

$\boldsymbol{f}:\Omegaと\to\mathbb{R}^m$ とする。

$\boldsymbol{f}$ が $\boldsymbol{a}\in\Omega$ で連続であることは $f_i\ (i=1,2,\dots,m)$ が $\boldsymbol{a}\in\Omega$ で連続であることが必要十分条件である。
$\boldsymbol{f}$ が $\Omega$ で連続であることは $f_i\ (i=1,2,\dots,m)$ が $\Omega$ で連続であることが必要十分条件である。

から多変数ベクトル値関数が連続かどうかは成分ごとに考えれば良い、ということでした。
詳しくは、【解析学の基礎シリーズ】多変数関数編その8を御覧ください。

連続な多変数ベクトル値関数の和、差もまた連続な関数

定義域と終域が一致している連続な多変数ベクトル値関数同士は、和、差をとってもまた連続な関数です。
まずは、主張を明示してしまいましょう。

定理1.

$\Omega$ を

$\mathbb{R}^n$ の領域、

$\boldsymbol{f}:\Omega\to\mathbb{R}^m$ 、

$\boldsymbol{g}:\Omega\to\mathbb{R}^m$ とする。

a∈Ωとし、fとgはaで連続とするとき、f(x)+g(x)、f(x)−g(x)はaで連続である。すなわち、
- $\displaystyle \lim_{\boldsymbol{x}\to\boldsymbol{a}}(\boldsymbol{f}(\boldsymbol{x})+\boldsymbol{g}(\boldsymbol{x}))=\boldsymbol{f}(\boldsymbol{a})+\boldsymbol{g}(\boldsymbol{a})$ ,
- $\displaystyle \lim_{\boldsymbol{x}\to\boldsymbol{a}}(\boldsymbol{f}(\boldsymbol{x})-\boldsymbol{g}(\boldsymbol{x}))=\boldsymbol{f}(\boldsymbol{a})-\boldsymbol{g}(\boldsymbol{a})$ ,
が成り立つ。
fとgはΩで連続であるとするとき、f(x)+g(x)、f(x)−g(x)はΩで連続である。すなわち、
- $\displaystyle(\forall \boldsymbol{a}\in \Omega)\ \lim_{\boldsymbol{x}\to\boldsymbol{a}}(\boldsymbol{f}(\boldsymbol{x})+\boldsymbol{g}(\boldsymbol{x}))=\boldsymbol{f}(\boldsymbol{a})+\boldsymbol{g}(\boldsymbol{a})$ ,
- $\displaystyle(\forall \boldsymbol{a}\in \Omega)\ \lim_{\boldsymbol{x}\to\boldsymbol{a}}(\boldsymbol{f}(\boldsymbol{x})+\boldsymbol{g}(\boldsymbol{x}))=\boldsymbol{f}(\boldsymbol{a})+\boldsymbol{g}(\boldsymbol{a})$

さて、実はこれの証明は既に行っているようなものです。
というのも、次を既に証明しているからです。

定理2.(多変数ベクトル値関数の極限の和・差)

$\Omega\subset\mathbb{R}^n$ を

$\mathbb{R}^n$ の領域、

$\boldsymbol{f}:\Omega\to\mathbb{R}^m$ および

$\boldsymbol{g}:\Omega\to\mathbb{R}^m$ を写像(関数)、

$\boldsymbol{a}\in\bar{\Omega}$ 、

$\boldsymbol{A}\in\mathbb{R}^m$ 、

$\boldsymbol{B}\in\mathbb{R}^m$ とする。

$\boldsymbol{x}\to\boldsymbol{a}$ のとき

$\boldsymbol{f}(\boldsymbol{x})$ が

$\boldsymbol{A}$ に、

$\boldsymbol{g}(\boldsymbol{x})$ が

$\boldsymbol{B}$ に収束するとする。このとき、

$\displaystyle\lim_{\boldsymbol{x}\to\boldsymbol{a}}(\boldsymbol{f}(\boldsymbol{x})+\boldsymbol{g}(\boldsymbol{x}))=\lim_{\boldsymbol{x}\to\boldsymbol{a}}\boldsymbol{f}(\boldsymbol{x})+\lim_{\boldsymbol{x}\to\boldsymbol{a}}\boldsymbol{g}(\boldsymbol{x})=A+B$
$\displaystyle\lim_{\boldsymbol{x}\to\boldsymbol{a}}(\boldsymbol{f}(\boldsymbol{x})-\boldsymbol{g}(\boldsymbol{x}))=\lim_{\boldsymbol{x}\to\boldsymbol{a}}\boldsymbol{f}(\boldsymbol{x})-\lim_{\boldsymbol{x}\to\boldsymbol{a}}\boldsymbol{g}(\boldsymbol{x})=A+B$

が成り立つ。言い換えれば、

$\boldsymbol{f}(\boldsymbol{x})=\left( \begin{array}{c} f_1(\boldsymbol{x})\\ f_2(\boldsymbol{x})\\ \vdots\\ f_m(\boldsymbol{x}) \end{array} \right),\quad \boldsymbol{A}=\left( \begin{array}{c} A_1\\ A_2\\ \vdots\\ A_m \end{array} \right),\quad \boldsymbol{g}(\boldsymbol{x})=\left( \begin{array}{c} g_1(\boldsymbol{x})\\ g_2(\boldsymbol{x})\\ \vdots\\ g_m(\boldsymbol{x}) \end{array} \right),\quad \boldsymbol{B}=\left( \begin{array}{c} B_1\\ B_2\\ \vdots\\ B_m \end{array} \right),\quad$ と書いたとき、

$\lim_{\boldsymbol{x}\to\boldsymbol{a}}(\boldsymbol{f}(\boldsymbol{x})\pm\boldsymbol{g}(\boldsymbol{x}))= \lim_{\boldsymbol{x}\to\boldsymbol{a}}\left( \begin{array}{c} f_1(\boldsymbol{x})\pm g_1(\boldsymbol{x})\\ f_2(\boldsymbol{x})\pm g_2(\boldsymbol{x})\\ \vdots\\ f_m(\boldsymbol{x})\pm g_m(\boldsymbol{x}) \end{array} \right)= \left( \begin{array}{c} \displaystyle\lim_{\boldsymbol{x}\to\boldsymbol{a}}f_1(\boldsymbol{x})\pm\lim_{\boldsymbol{x}\to\boldsymbol{a}}g_1(\boldsymbol{x})\\ \displaystyle\lim_{\boldsymbol{x}\to\boldsymbol{a}}f_2(\boldsymbol{x})\pm\lim_{\boldsymbol{x}\to\boldsymbol{a}}g_2(\boldsymbol{x})\\ \vdots\\ \displaystyle\lim_{\boldsymbol{x}\to\boldsymbol{a}}f_m(\boldsymbol{x})\pm\lim_{\boldsymbol{x}\to\boldsymbol{a}}g_m(\boldsymbol{x}) \end{array} \right)=\left( \begin{array}{c} A_1\pm B_1\\ A_2\pm B_2\\ \vdots\\ A_m\pm B_m \end{array} \right)$ が成り立つ。

この事実(定理2.)の証明は【解析学の基礎シリーズ】多変数関数編その3を御覧ください。

定理1.は定理2.において、 $\boldsymbol{A}=\boldsymbol{f}(\boldsymbol{a})$ 、 $\boldsymbol{B}=\boldsymbol{g}(\boldsymbol{a})$ とすれば良いからです。

そういう意味で定理1.の証明は既に終わっているようなもの、ということです。

本当に成り立つのかネ？

毎度のことながら成り立ちます。
簡単ではありますが、例を挙げましょう。

例1. $\boldsymbol{f}:\mathbb{R}^2\to\mathbb{R}^2$ と $\boldsymbol{g}:\mathbb{R}^2\to\mathbb{R}^2$ が
$\boldsymbol{f}(\boldsymbol{x})=\left( \begin{array}{c} x \\ -y\\ \end{array}\right),\quad \boldsymbol{g}(\boldsymbol{x})=\left( \begin{array}{c} y \\ x\\ \end{array}\right)$
で定められているとします。
このとき、 $\boldsymbol{f}$ と $\boldsymbol{g}$ は $(1,1)$ で連続です。
すなわち、
$\displaystyle\lim_{\boldsymbol{x}\to(1,1)}(\boldsymbol{f}(\boldsymbol{x})+\boldsymbol{g}(\boldsymbol{x}))=\lim_{\boldsymbol{x}\to(1,1)}\boldsymbol{f}(\boldsymbol{x})+\lim_{\boldsymbol{x}\to(1,1)}\boldsymbol{g}(\boldsymbol{x})= \left(\begin{array}{c} 2\\ 0\\ \end{array}\right)= \left(\begin{array}{c}f_1(1,1)+g_1(1,1)\\ f_2(1,1)+g_2(1,1)\end{array}\right)$
です。

これは既に、【解析学の基礎シリーズ】多変数関数編その3で証明しています。

例2. 例1.と同様に $\boldsymbol{f}:\mathbb{R}^2\to\mathbb{R}^2$ と $\boldsymbol{g}:\mathbb{R}^2\to\mathbb{R}^2$ が
$\boldsymbol{f}(\boldsymbol{x})=\left( \begin{array}{c} x \\ -y\\ \end{array}\right),\quad \boldsymbol{g}(\boldsymbol{x})=\left( \begin{array}{c} y \\ x\\ \end{array}\right)$
で定められているとします。
このとき、 $\boldsymbol{f}$ と $\boldsymbol{g}$ は任意の $\boldsymbol{a}=(a,b)\in\mathbb{R}^2$ で連続です。
実際、
$\displaystyle\lim_{\boldsymbol{x}\to\boldsymbol{a}}(\boldsymbol{f}(\boldsymbol{x})+\boldsymbol{g}(\boldsymbol{x}))=\lim_{\boldsymbol{x}\to\boldsymbol{a}}\boldsymbol{f}(\boldsymbol{x})+\lim_{\boldsymbol{x}\to\boldsymbol{a}}\boldsymbol{g}(\boldsymbol{x})= \left(\begin{array}{c} 2a\\ a-b\\ \end{array}\right)= \left(\begin{array}{c}f_1(a,b)+g_1(a,b)\\ f_2(a,b)+g_2(a,b)\end{array}\right)$
です。

結

今回は、連続な多変数ベクトル値関数の和、差もまた連続な関数だ、ということを説明しました。
これは結局、多変数ベクトル値関数の和、差の極限から直ちに分かります。

次回は連続な多変数ベクトル値関数と連続な実数値関数の積もまた連続な関数(条件が必要です)である、連続な多変数ベクトル値関数の内積もまた連続な関数である、ということを説明します。

乞うご期待！質問、コメントなどお待ちしております！

コメントをする

Warning: Undefined variable $req in /home/nori9901/for-spring.com/public_html/wp-content/themes/cocoon-child-master/functions.php on line 32

Warning: Undefined variable $commenter in /home/nori9901/for-spring.com/public_html/wp-content/themes/cocoon-child-master/functions.php on line 34

Warning: Trying to access array offset on value of type null in /home/nori9901/for-spring.com/public_html/wp-content/themes/cocoon-child-master/functions.php on line 34

Warning: Undefined variable $aria_req in /home/nori9901/for-spring.com/public_html/wp-content/themes/cocoon-child-master/functions.php on line 34