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Sequence and Series

Limit of a Sequence

수열(sequence)

정의역이 N\N 인 함수이다.

  • 여기에서는 보통 실수열, 즉 공역이 R\R 인 수열을 다룰 것이다.

  • 예시

    다음은 수열을 나타내는 방법들이다.

    1. (1,2,3,)(1, 2, 3, \dots)

    2. (n+1)n=1=(2,3,4,)\displaystyle (n+1)_{n=1} ^{\infty } = (2, 3, 4, \dots)

    3. (an)(a_n), 각 nNn \in \N 에 대하여 an=2na_n = 2 ^{n}

    4. (xn)(x_n), xn={x1=2xn=xn+12n>1x_n = \begin{cases} x_1 = 2 &\\ x_n = \dfrac{x_n+1}{2} &n > 1\\ \end{cases}

Convergence of Sequence

수열의 수렴(Convergence of Sequence)

수열 (an)(a_n) 과 임의의 양수 ϵ\epsilon 에 대하여

nNana<ϵn \geq N \implies |a_n - a| < \epsilon

이 되게 하는 NNN \in \N 이 존재하면 다음과 같이 정의한다.

limnan=a \lim_{n \to \infty} a_n = a
  • 임의의 양수 ϵ\epsilon 을 무한히 줄어드는 양수로 생각하면 된다. 따라서 ana<ϵ|a_n - a | < \epsilon 이란 ana_naa 에 끝없이 다가가고 있다는 표현이 된다.

  • 수열의 수렴을 (an)a(a_n) \to a 또는 liman\lim_{} a_n 로도 표기한다.

  • aRa \in \R 와 실수 ϵ>0\epsilon > 0 에 대하여 다음 집합을 ϵ\epsilon-근방(ϵ\epsilon-neighborhood)라 한다.

    Vϵ(a)={xR:xa<ϵ}V _{\epsilon }(a) = \{x \in \R : |x-a| < \epsilon \}

    기하학적으로 Vϵ(a)V _{\epsilon }(a)aa 와 거리가 ϵ\epsilon 이내인 점들의 집합이다. 이를 통하여 수열의 수렴을 다음과 같이 기하학적으로 정의할 수도 있다.

    "주어진 aa 의 임의의 ϵ\epsilon-근방 Vϵ(a)V _{\epsilon }(a) 에 대하여 수열의 어떤 항 이후의 모든 항이 Vϵ(a)V _{\epsilon }(a) 에 속하면 수열 (an)(a_n) 이 실수 aa 로 수렴한다고 한다."

nN:limn1n=0 n \in \N : \lim_{n \to \infty} \frac{1}{\sqrt[]{n}} = 0
  • 이것을 수열의 수렴의 정의로 엄밀하게 증명해보자. 그러나 수열 (an)(a_n)00 에 한없이 가까워진다는 것을 어떻게 증명해야 할까? 일단 ϵ=1/10\epsilon = 1/10 으로 둬보자. 그러면 "00 에 한없이 가까워진다" 는 기준이란 수열이 어느 항 이후부터 ϵ\epsilon-근방 (1/10,1/10)(-1/10, 1/10) 에 포함된다는 것이 된다. "수열의 어느 항" 이란 a100=1/10a _{100} = 1/10 이므로 n>100n > 100ana_n 이다. 따라서 ϵ=1/10\epsilon = 1/10 일 때 N>100N > 100 로 두면 된다.

    n>100an(110,110) n > 100 \implies a_n \in \bigg (- \frac{1}{10}, \frac{1}{10}\bigg )

    그런데 이 ϵ\epsilon 이란 임의의 양수이므로 한없이 작은 수에 대해서도 이 논리를 적용해야 한다. 따라서 임의의 ϵ\epsilon 에 대하여 다음을 만족하는 NN 을 찾아야 한다.

    n>Nan(ϵ,ϵ) n > N \implies a_n \in (- \epsilon , \epsilon )

    임의의 양수 ϵ\epsilon 에 대하여 수열 (an)(a_n) 이 위 조건을 만족하는 것은 an0<ϵ|a_n - 0| < \epsilon 를 만족하는 것과 동치이다. 따라서 다음 부등식이 성립해야 한다.

    an0<ϵϵ<1n<ϵ1n<ϵ21ϵ2<n |a_n - 0 | < \epsilon \iff - \epsilon < \frac{1}{\sqrt[]{n}} < \epsilon \iff \frac{1}{n} < \epsilon ^{2} \iff \frac{1}{\epsilon ^{2}} < n

    즉, nn1ϵ2\dfrac{1}{\epsilon ^{2}} 보다 클 때 수열 (an)(a_n)ϵ\epsilon-근방에 속한다. 그러면 NNN>1ϵ2N > \dfrac{1}{\epsilon ^{2}} 로 두면 다음이 성립한다.

    nNn>1ϵ2an0<ϵlimn1n=0 n \geq N \implies n > \frac{1}{\epsilon ^{2}} \implies |a_n - 0| < \epsilon \implies \lim_{n \to \infty} \frac{1}{\sqrt[]{n}} = 0
  • 증명

    임의의 양수 ϵ\epsilon 에 대하여 N>1ϵ2\displaystyle N > \dfrac{1}{\epsilon ^{2}} 로 두면 nNn \geq N 일 때 다음이 성립한다.

    1n0<ϵ \bigg | \dfrac{1}{\sqrt[]{n}} - 0 \bigg |< \epsilon

정리 2.2.7 극한값의 유일성

수열의 극한값이 존재하면 유일하다.

  • 증명

수열의 발산(Divergence of Sequence)

수렴하지 않는 수열을 발산한다고 한다.

  • 예시

    수열 (1,1/2,1/3,1/4,1/5,1/5,1/5,1/5,)(1, -1/2, 1/3, -1/4, -1/5, 1/5, -1/5, 1/5, \dots) 의 처음 몇 개 항을 보면 00 으로 수렴하는 것 같지만 임의의 양수 ϵ\epsilon 에 대하여 수열의 나머지 모든 항이 ϵ\epsilon-근방에 포함될 수 없다. 그러한 ϵ\epsilon 과 특정한 수열의 항을 찾는 것은 쉽다. 따라서 이 수열은 발산한다.

Bounded Sequence

유계가 "위로 유계" 라는 뜻으로 사용된다.

유계 수열(bounded sequence)

모든 nNn \in \N 에 대하여 xnM|x_n| \leq M 인 실수 M>0M > 0 이 존재하면 수열 (xn)(x_n) 을 유계라고 한다.

  • 유계 수열은 기하학적으로 수열이 닫힌구간 [M,M][-M, M] 에 포함될 수 있다는 것을 의미한다.

정리 2.3.2

수렴하는 수열은 유계이다.

  • 증명

    수열 (xn)(x_n)ll 로 수렴하면 임의의 양수 ϵ\epsilon 에 대하여 nNn \geq N 일 때 xn(lϵ,l+ϵ)x_n \in (l-\epsilon , l+\epsilon )NNN \in \N 이 존재한다. 즉, NN 이후의 항에서 수열이 유계이다. ▲

    NN 이전의 항은 유한개이므로 다음의 실수를 정의할 수 있다.

    M=max{xn:1nN} M = \max \{|x_n| : 1 \leq n \leq N\}

    1nN1 \leq n \leq N 에 대하여 xnM|x_n| \leq M 이므로 NN 이전의 항도 유계이다. 따라서 수렴하는 수열은 유계이다. ■

Algebraic Limit Theorem

정리 2.3.3 극한과 사칙연산(algebraic limit theorem)

liman=a,limbn=b\lim a_n = a, \lim b_n = b 에 대하여 다음이 성립한다.

  1. cR:lim(can)=ca\forall c \in \R : \lim (ca_n) = ca

  2. lim(an+bn)=a+b\lim (a_n + b_n) = a + b

  3. lim(anbn)=ab\lim (a_nb_n) = ab

  4. limanbn=ab\lim \dfrac{a_n}{b_n} = \dfrac{a}{b} (단, b0b \neq 0)

  • 증명

    1:

    임의의 양수 ϵ\epsilon 에 대하여 수열 (can)(ca_n) 이 어떤 항 이후부터 다음을 만족함을 보이면 된다.

    canca<ϵ |ca_n - ca| < \epsilon

    ana_naa 로 수렴하므로 ana|a_n - a| 을 얼마든지 작게 만들 수 있다. 따라서 nNn \geq N 에 대하여 ana<ϵc|a_n - a| < \dfrac{\epsilon }{|c|} 를 만족하는 NN 을 잡을 수 있다. 따라서 모든 nNn \geq N 에 대하여 다음이 성립한다.

    canca=cana<cϵc=ϵ |ca_n - ca| = |c||a_n-a| < |c| \frac{\epsilon }{|c|} = \epsilon

    따라서 극한의 정의에 의하여 lim(can)=ca\lim (ca_n) = ca 이다. ■

    2:

    임의의 양수 ϵ\epsilon 에 대하여 다음을 보이면 된다.

    (an+bn)(a+b)<ϵ |(a_n + b_n) - (a + b)| < \epsilon

    삼각부등식에 의하여 다음이 성립한다.

    (an+bn)(a+b)=(ana)+(bnb)ana+bnb |(a_n + b_n) - (a + b)| = |(a_n - a) + (b_n - b)| \leq |a_n - a| + |b_n - b|

    ana_naa 로 수렴하고 bnb_nbb 로 수렴하므로 ana|a_n - a|bnb|b_n - b| 를 얼마든지 작게 만들 수 있다. 따라서 다음을 만족하는 N1,N2N_1, N_2 가 존재한다.

    nN1ana<ϵ2 n \geq N_1 \implies |a_n - a| < \dfrac{\epsilon }{2}
    nN2bnb<ϵ2 n \geq N_2 \implies |b_n - b| < \dfrac{\epsilon }{2}

    N=max{N1,N2}N = \max \{N_1, N_2\} 로 잡으면 nNn \geq N 일 때 nN1nN2n \geq N_1 \land n \geq N_2 이므로 모든 nNn \geq N 에 대하여 다음이 성립한다.

    (an+bn)(a+b)ana+bnb<ϵ2+ϵ2=ϵ |(a_n + b_n) - (a + b)| \leq |a_n - a| + |b_n - b| < \dfrac{\epsilon }{2} + \dfrac{\epsilon }{2} = \epsilon

    그러면 극한의 정의에 의하여 lim(an+bn)=a+b\lim (a_n + b_n) = a + b 이다. ■

    3:

    임의의 양수 ϵ\epsilon 에 대하여 다음을 보이면 된다.

    anbnab<ϵ |a_nb_n - ab| < \epsilon

    삼각부등식에 의하여 다음이 성립한다.

    anbnab=anbnabn+abnabanbnabn+abnab=bnana+abnb \begin{align}\begin{split} |a_nb_n - ab| &= |a_nb_n - ab_n + ab_n - ab| \\ &\leq |a_nb_n - ab_n| + ab_n - ab| \\ &=|b_n||a_n - a| + |a||b_n - b| \end{split}\end{align} \tag*{}

    ana_naa 로 수렴하고 bnb_nbb 로 수렴하므로 ana|a_n - a|bnb|b_n - b| 를 얼마든지 작게 만들 수 있다. 따라서 a0a \neq 0 일 때 다음을 만족하는 N1N_1 이 존재한다.

    nN1bnb<1aϵ2 n \geq N_1 \implies |b_n - b| < \frac{1}{|a|}\dfrac{\epsilon }{2}

    또한 수열 (bn)(b_n) 은 수렴하므로 정리 2.3.2 에 의하여 유계이다. 따라서 nN,M:bnM\forall n \in \N, \exists M : |b_n| \leq M 이다. 그러므로 다음을 만족하는 N2N_2 가 존재한다.

    nN2ana<1Mϵ2 n \geq N_2 \implies |a_n - a| < \frac{1}{M}\dfrac{\epsilon }{2}

    N=max{N1,N2}N = \max \{N_1, N_2\} 로 잡으면 nNn \geq N 일 때 nN1nN2n \geq N_1 \land n \geq N_2 이므로 모든 nNn \geq N 에 대하여 다음이 성립한다.

    anbnabbnana+abnbMana+abnbMϵM2+aϵa2=ϵ \begin{align}\begin{split} |a_nb_n - ab| &\leq |b_n||a_n - a| + |a||b_n - b|\\ &\leq M|a_n - a| + |a||b_n - b|\\ &\leq M \dfrac{\epsilon }{M \cdot 2} + |a| \dfrac{\epsilon }{|a| \cdot 2} = \epsilon \end{split}\end{align} \tag*{}

    그러면 극한의 정의에 의하여 lim(anbn)=ab\lim (a_nb_n) = ab 이다. ■

    4:

    b0b \neq 0 일 때 다음이 성립함을 보이면 나머지는 이미 증명한 3) 에 의하여 자명하다.

    (bn)b(1b)1b (b_n) \to b \implies \bigg (\frac{1}{b}\bigg ) \to \frac{1}{b}

    따라서 임의의 양수 ϵ\epsilon 에 대하여 다음을 보이면 된다.

    1bn1b<ϵ \bigg |\frac{1}{b_n}-\frac{1}{b}\bigg | < \epsilon

    1bn1b=bbnbbn\displaystyle \bigg |\frac{1}{b_n}-\frac{1}{b}\bigg | = \frac{|b-b_n|}{|b||b_n|} 인데 bbn|b-b_n| 은 얼마든지 작게 만들 수 있으므로 1/bn1 / |b_n| 의 상계만 조사하면 된다. 이는 bn|b_n| 의 하계를 조사하는 일이다.

    bnb_nbb 로 수렴하므로 모든 nN1n \geq N_1 에 대하여 bnb<b/2|b_n - b| < |b|/2 을 만족하는 N1N_1 이 존재한다. 역삼각부등식 에 의하여 다음이 성립한다.

    bnbbnb<b/2 ||b_n| - |b|| \leq |b_n - b| < |b|/2
    b/2<bnb<b/2 \iff -|b|/2< |b_n| - |b| < |b|/2
    b/2<bn \iff |b|/2< |b_n|

    이로써 bn|b_n| 의 하계 b/2|b|/2 를 구했다. 즉, 1bn<1b/2\displaystyle \frac{1}{|b_n|} < \frac{1}{|b|/2} 이다. ▲

    bbn|b-b_n| 을 얼마든지 작게 만들 수 있으므로 nN2n \geq N_2 일 때 다음을 만족하는 N2N_2 가 존재한다.

    bnb<ϵb22 |b_n - b| < \dfrac{\epsilon |b| ^{2}}{2}

    N=max{N1,N2}N = \max \{N_1, N_2\} 로 잡으면 nNn \geq N 일 때 nN1nN2n \geq N_1 \land n \geq N_2 이므로 모든 nNn \geq N 에 대하여 다음이 성립한다.

    1bn1b=bbnbbn<ϵb221bb/2=ϵ \bigg |\frac{1}{b_n}-\frac{1}{b}\bigg | = \frac{|b-b_n|}{|b||b_n|} < \dfrac{\epsilon |b| ^{2}}{2} \frac{1}{|b| \cdot |b| /2} = \epsilon

    이로써 모든 증명이 끝났다. ■

Order Limit Theorem

정리 2.3.4 극한과 부등식(order limit theorem)

liman=a,limbn=b\lim a_n = a, \lim b_n = b 에 대하여 다음이 성립한다.

  1. nN:an0a0\forall n \in \N : a_n \geq 0 \implies a \geq 0

  2. nN:anbnab\forall n \in \N : a_n \leq b_n \implies a \leq b

  3. 모든 nNn \in \N 에 대하여 cbnc \leq b_ncRc \in \R 가 존재하면 cbc \leq b 이다.

  4. 모든 nNn \in \N 에 대하여 anca_n \leq ccRc \in \R 가 존재하면 aca \leq c 이다.

  • 증명

    1:

    a<0a<0 라고 가정하자. ana_naa 로 수렴하므로 ana|a_n-a| 를 얼마든지 작게 만들 수 있다. 따라서 모든 nNn \geq N 에 대하여 ana<a|a_n - a| < |a| 을 만족하는 NN 을 찾을 수 있다. 그러면 aNa<a|a_N -a| < |a| 인데 aa 가 음수이므로 aN<0a_N < 0 이어야 한다. 이는 모순이다. 따라서 a0a \geq 0 이다. ■

    2:

    정리 2.3.3 에 의하여 수열 (bnan)(b_n-a_n)bab-a 로 수렴하는데, bnan0b_n - a_n \geq 0 이므로 1) 에 의하여 ba0b-a \geq 0 이다. ■

    3:

    수열 an=ca_n = c 을 정의하면 2) 에 의하여 바로 증명된다. ■

    4:

    수열 bn=cb_n = c 을 정의하면 2) 에 의하여 바로 증명된다. ■

Monotone Sequence

단조수열(monotone sequence)

수열 (an)(a_n) 과 모든 nNn \in \N 에 대하여 다음과 같이 정의한다.

  1. anan+1a_n \leq a _{n+1} 이면 증가수열이라 한다.

  2. anan+1a_n \geq a _{n+1} 이면 감소수열이라 한다.

  3. 증가수열 또는 감소수열을 단조수열이라 한다.

Monotone Convergence Theorem

정리 2.4.2 단조수렴정리(monotone convergence theorem)

유계이고 단조인 수열은 수렴한다.

  • 정리 2.3.2 는 수렴하는 수열은 유계임을 말해준다. 반대로 유계라고해서 반드시 수렴하지는 않는다. 그러나 이 정리는 유계이면서 단조이면 수렴한다는 것을 말해준다.

  • 이 정리를 사용하면 극한값을 정확히 계산하기 어려운 상황이더라도, 일단 수렴한다는 사실 자체는 증명할 수 있다.

  • 증명

    단조증가 유계수열 (an)(a_n) 는 유계이면 완비성 공리 상한 s=sup{an:nN}s = \sup \{a_n : n \in \N \} 을 가진다. 직관적으로 liman=s\lim a_n = s 가 될 것 같다. 이를 증명하려면 임의의 양수 ϵ\epsilon 에 대하여 다음을 보이면 된다.

    ans<ϵ |a_n - s| < \epsilon

    ss 가 상한이므로 sϵs - \epsilon 는 상계가 아니고, 이에 따라 sϵ<aNs - \epsilon < a_NNN 이 존재한다. ana_n 은 증가수열이므로 nNn \geq N 에 대하여 aNana_N \leq a_n 이다. 따라서 다음이 성립한다.

    sϵ<aNans<s+ϵϵ<ans<ϵ s - \epsilon < a_N \leq a_n \leq s < s + \epsilon \implies - \epsilon < a_n - s < \epsilon
    ans<ϵliman=s \implies |a_n - s | < \epsilon \implies \lim a_n = s

    단조감소 유계수열도 비슷한 논리로 쉽게 증명가능하다. ■

Infinite Series

급수(series)

수열의 모든 항을 더한 것을 급수라 한다.

  • 수열의 항의 개수가 유한하면 유한 급수, 무한하면 무한 급수라 한다.

무한급수(infinite series), 부분합(partial sum), 급수의 수렴(convergence of series)

수열 (bn)(b_n) 에 대한 무한급수는 다음과 같다.

n=1bn=b1+b2+b3+ \sum_{n=1}^{\infty}b_n = b_1 + b_2 + b_3 + \dots

이 무한급수에 대한 부분합 (sm)(s_m) 은 다음과 같다.

sm=n=1mbn=b1+b2++bm s_m = \sum_{n=1}^{m}b_n = b_1 + b_2 + \dots + b_m

부분합 수열 (sm)(s_m)BB 로 수렴하면 급수 n=1bn\displaystyle \sum_{n=1}^{\infty}b_nBB 로 수렴한다고 하고 다음과 같이 표기한다.

n=1bn=B \sum_{n=1}^{\infty}b_n = B
  • 예시

    급수 n=11n2\displaystyle \sum_{n=1}^{\infty}\frac{1}{n^2} 에 대한 부분합 sm=n=1m1n2s_m = \displaystyle \sum_{n=1}^{m}\frac{1}{n^2} 은 증가수열이고, 다음이 성립하므로 유계이다.

    sm=n=1m1nn<1+n=2m1n(n1)=1+n=2m(1n11n)=1+111m<2 s_m = \sum_{n=1}^{m}\frac{1}{n \cdot n} < 1 + \sum_{n=2}^{m}\frac{1}{n(n-1)} = 1 + \sum_{n=2}^{m}\bigg (\frac{1}{n-1}-\frac{1}{n}\bigg ) = 1 + \frac{1}{1} - \frac{1}{m} < 2

    따라서 단조수렴정리에 의하여 n=11n2\displaystyle \sum_{n=1}^{\infty}\frac{1}{n^2} 는 2 보다 작은 어떤 값으로 수렴한다.

정리 2.4.6 코시 응집판정법(Cauchy condensation test)

감소수열 (bn)(b_n)nN:bn0\forall n \in \N : b_n \geq 0 이면 무한급수 n=1bn\displaystyle \sum_{n=1}^{\infty}b_n 이 수렴하는 것과 다음 무한급수가 수렴하는 것은 동치이다.

n=02nb2n=b1+2b2+4b4+8b8+ \sum_{n=0}^{\infty}2^nb _{2^n} = b_1 + 2b_2 + 4b_4 + 8b_8 + \dots
  • 증명

    n=02nb2n\displaystyle \sum_{n=0}^{\infty}2^nb _{2 ^{n}} 이 수렴하면 정리 2.3.2에 의하여 다음 부분합 tkt_k 는 유계이다.

    tk=b1+2b2+4b4++2kb2k t_k = b_1 + 2b_2 + 4b_4 + \dots + 2 ^{k}b _{2 ^{k}}

    즉, tkt_k 의 상계 MM 이 존재하여 kN:tkMM>0\forall k \in \N : t_k \leq M \land M > 0 을 만족한다.

    급수 n=1bn\displaystyle \sum_{n=1}^{\infty}b_n 은 증가수열이므로 다음 부분합이 유계임을 보이면 단조수렴정리에 의하여 수렴한다는 것이 증명된다.

    sm=b1+b2++bm s_m = b_1 + b_2 + \dots + b_m

    m2k+11m \leq 2 ^{k+1}-1kk 에 대하여 (bn)(b_n) 이 감소수열이고 (sm)(s_m) 이 증가수열이므로 sms2k+11s_m \leq s _{2 ^{k+1}-1} 이다. 따라서 다음이 성립한다.

    s2k+11=b1+(b2+b3)++(b2k++b2k+11)b1+(b2+b2)++(b2k++b2k)=b1+2b2++2kb2k=tk \begin{align}\begin{split} s _{2 ^{k+1}-1}&= b_1 + (b_2 + b_3) + \dots + ( b _{2 ^{k}}+\dots+b _{2 ^{k+1}-1}) \\ &\leq b_1 + (b_2 + b_2) + \dots + (b _{2 ^{k}}+\dots+b _{2 ^{k}}) = b_1 + 2b_2 + \dots + 2 ^{k}b _{2 ^{k}} = t_k \\ \end{split}\end{align} \tag*{}
    smtkM \implies s_m \leq t_k \leq M

    따라서 (sm)(s_m) 은 유계이고, 수렴한다. ▲

    n=1bn\displaystyle \sum_{n=1}^{\infty}b_n 이 수렴한다고 가정하자.

따름정리 2.4.7

무한급수 n=11np\displaystyle \sum_{n=1}^{\infty}\frac{1}{n^p} 가 수렴하는 것과 p>1p > 1 은 동치이다.

  • 증명

Subsequence

부분수열(subsequence)

실수열 (an)(a_n) 과 자연수 증가수열 (nk)(n_k) 에 대하여 다음 수열을 (an)(a_n) 의 부분수열이라 하고, kNk \in \N 에 대하여 (ank)(a _{n_k}) 로 표기한다.

(an1,an2,an3,an4,an5,) (a _{n_1}, a _{n_2},a _{n_3},a _{n_4},a _{n_5}, \dots )

정리 2.5.2

수렴하는 수열의 부분수열은 원래 수열과 같은 극한값으로 수렴한다.

  • 증명

    수열 (an)(a_n) 에 대하여 liman=a\lim a_n = a 이고 부분수열 (ank)(a _{n_k}) 를 가정하자. 임의의 양수 ϵ\epsilon 에 대하여 nNana<ϵn \geq N \implies |a_n-a| < \epsilonNN 이 존재한다.

    kN:nkk\forall k \in \N : n_k \geq k 이므로 kNanka<ϵk \geq N \implies |a _{n_k} - a| < \epsilon 이다. 따라서 limank=a\lim a _{n_k} = a 이다.

  • 예시

    수열 (1,1/2,1/3,1/4,1/5,1/5,1/5,1/5,)(1, -1/2, 1/3, -1/4, -1/5, 1/5, -1/5, 1/5, \dots) 의 부분수열 (1/5,1/5,)(1/5, 1/5, \dots)1/51/5 로 수렴하고 부분수열 (1/5,1/5,)(-1/5, -1/5, \dots)1/5-1/5 로 수렴한다. 다른 극한값으로 수렴하는 두 부분수열이 있으므로 이 수열은 발산한다.

0<b<10 < b < 1 에 대한 수열 bnb^n 에 대하여 limbn=0\lim b^n = 0 이다.

  • 예시

    lim(12)n=0 \lim \bigg (\frac{1}{2}\bigg )^n = 0
  • 증명

    0<b<10 < b < 1 에 대한 수열 (bn)(b^n) 은 감소수열인데 0 보다는 항상 크므로 아래로 유계이다. 단조수렴정리에 의하여 b>l0b>l \geq 0 에 대하여 limbn=l\lim b_n = l 이다.

    한편 부분수열 (b2n)(b ^{2n}) 은 정리 2.5.2 에 의하여 limb2n=l\lim b ^{2n} = l 이다. b2n=bnbnb ^{2n} = b ^{n}\cdot b ^{n} 이므로 정리 2.3.3 에 의하여 limb2n=ll=l2\lim b ^{2n} = l \cdot l = l^2 이다. 정리 2.2.7 에 의하여 극한은 유일하므로 l=l2l = l^2 이다. 따라서 l=1l=0l = 1 \lor l = 0 인데 0l<b<10 \leq l < b < 1 이므로 l=0l = 0 이다. ■

Bolzano-Weierstrass theorem

정리 2.5.5 볼차노-바이어슈트라스 정리(Bolzano-Weierstrass theorem)

유계수열은 수렴하는 부분수열을 가진다.

  • 증명

    유계수열 (an)(a_n)nN:anMM>0\forall n \in \N :|a_n| \leq M \land M > 0MM 을 가진다. 닫힌구간 [M,M][-M, M] 은 두 구간 [M,0],[0,M][-M, 0], [0, M] 으로 2등분된다. 이 두 구간 중 적어도 하나는 (an)(a_n) 의 항을 무한히 포함하고 있다. 이 구간을 I1I_1 라 하면 I1I_1 에 속하는 항 an1a _{n_1} 을 택할 수 있다.

    I1I_1 을 또 다시 2등분하고 다시 (an)(a_n) 의 항을 무한히 포함하는 구간 I2I_2 을 택하면 n2>n1an2I2n_2 > n_1 \land a _{n_2} \in I_2an2a _{n_2} 를 택할 수 있다. 즉, 닫힌구간 Ik1I _{k-1} 를 2등분하여 (an)(a_n) 의 항을 무한히 포함하는 구간을 IkI_k 로 택하면 ankIka _{n_k} \in I_knk>nk1>>n2>n1n_k > n _{k-1} > \dots > n_2 > n_1 을 택할 수 있다.

    축소구간성질 에 의하여 닫힌구간열 I1I2I_1 \supset I_2 \supset \dots 에 대하여 kN:xIk\forall k \in N: x \in I_kxRx \in \R 이 존재한다. 부분수열 (ank)(a _{n_k})xx 로 수렴함을 보이자. 임의의 양수 ϵ\epsilon 에 대하여 다음을 보이면 된다.

    ankx<ϵ |a _{n_k}-x| < \epsilon

    IkI_k 의 길이는 M(1/2)k1M(1/2)^{k-1} 이고 이는 00 으로 수렴한다. kNk \geq N 일 때 IkI_k 의 길이가 ϵ\epsilon 보다 작게되는 NN 을 택하면 xIk,ankIkx \in I_k, a _{n_k} \in I_k 이므로 ankx<ϵ|a _{n_k} - x| < \epsilon 이다.

    유계수열에서 수렴하는 부분수열을 하나 찾았으니, 유계수열에서의 부분수열의 존재성이 증명되었다. ■

Geometric Series

문제 2.5-7

수열 (bn)(b ^{n}) 에 대하여 다음이 성립한다.

limnbn=0b<1 \lim_{n \to \infty} b ^{n} = 0 \iff |b| < 1
  • 증명

    limbn=0\lim b^n = 0 이면 임의의 양수 ϵ\epsilon 과 모든 nNn \geq N 에 대하여 다음을 만족하는 NNN \in \N 이 존재한다.

    bn<ϵ |b^n| < \epsilon

    따라서 bn<ϵb<ϵ1/n<1|b|^{n} < \epsilon \implies |b| < \epsilon ^{1/n} < 1 이다. ▲

    b<1|b| < 1 를 가정하고 limbn=0\lim b^n = 0 를 증명해보자. b=0b = 0 인 경우 자명하다. 0<b<10 < b < 1 인 경우 여기에서 증명되었다. 따라서 1<b<0-1<b<0 인 경우에만 limbn=0\lim b ^{n} = 0 임을 증명하면 된다.

    1<b<0-1 < b < 0 인 경우 수열 (bn)(b^n) 은 코시 수열이므로 보조정리 2.6.3 에 의하여 유계이고, 정리 2.6.4 에 의하여 수렴한다. 그러면 볼차노-바이어슈트라스 정리 에 의하여 수렴하는 부분수열을 가지고, 정리 2.5.2 에 의하여 부분수열의 극한값이 (bn)(b^n) 의 극한값이다.

    수열 (bn)(b^n) 의 부분수열 (cn)(c_n)cn=b2nc_n = b ^{2n} 로 정의하면 이는 수열 (bn)(b^n) 의 양수인 항을 취하여 만든 수열이 된다. 같은 증명에 의하여 이는 00 으로 수렴한다. 이로써 모든 증명이 끝났다. ■

등비급수(geometric series)

다음과 같은 첫째항 aa 과 등비 rr 를 갖는 등비수열의 급수를 등비급수라 한다.

k=0ark=a+ar+ar2+ar3+ \sum_{k=0}^{\infty}ar ^{k} = a + ar + ar ^{2} + ar ^{3} + \dots
  • r=1a0r = 1 \land a \neq 0 이면 급수는 자명하게 발산한다.

    r1r \neq 1 인 경우 다음 항등식을 이용한다.

    (1r)(1+r+r2++rm1)=1rm (1 - r)(1 + r + r ^{2} + \dots + r ^{m-1}) = 1 - r ^{m}

    부분합 sm=a+ar+ar2++arm1s_m = a + ar + ar ^{2} + \dots + ar ^{m-1} 은 다음과 같다.

    sm=a+ar+ar2++arm1=a(1rm)1r s_m = a + ar + ar ^{2} + \dots + ar ^{m-1} = \dfrac{a(1 - r ^{m})}{1 - r}

    문제 2.5-7 에 의하여 r<1|r| < 1 일 때에만 limrm=0\lim r ^{m} = 0 이고, 다음이 성립한다.

    k=0ark=a1r \sum_{k=0}^{\infty}ar ^{k} = \frac{a}{1-r}

Cauchy Criterion

정리 2.6.2

수렴하는 수열은 코시수열이다.

보조정리 2.6.3

코시 수열은 유계이다.

  • 증명

    코시수열 (xn)(x_n) 은 임의의 양수 ϵ\epsilon 에 대하여 m,nNm, n \geq N 이면 xnxm<ϵ|x_n - x_m| < \epsilon 이 되게 하는 NN 을 가진다. 따라서 모든 nNn \geq N 에 대하여 xnxN<ϵ|x_n - x_N| < \epsilon 이다. 역삼각부등식 에 의하여 다음이 성립한다.

    xnxNxnxN<1 ||x_n| - |x_N|| \leq |x_n - x_N| < 1
    1<xnxN<1 -1 < |x_n| - |x_N| < 1
    xn<xN+1 |x_n| < |x_N| + 1

    즉, NN항과 NN 이후의 항은 유계 xN+1|x_N|+1 를 갖는다. ▲

    NN 이전의 항도 유계임을 보이기 위하여 M=max{x1,x2,,xN1,xN+1}M = \max \{|x_1|, |x_2|, \dots, |x _{N-1}|, |x_N| + 1\} 를 정의하면 MM 은 수열 (xn)(x_n) 의 유계가 된다. ■

정리 2.6.4 코시 수렴 판정법(Cauchy criterion)

수열이 수렴하는 것과 코시 수열인 것은 동치이다.

  • 증명

    수렴하는 수열이 코시 수열인 것은 정리 2.6.2 에서 증명되었다. ▲

    이제 (xn)(x_n) 이 코시수열임을 가정하자. 보조정리 2.6.3 에 의하여 (xn)(x_n) 은 유계이고, 볼차노-바이어슈트라스 정리 에 의하여 (xn)(x_n) 은 수렴하는 부분수열 (xnk)(x _{n_k}) 를 갖는다. 그러면 x=limxnkx = \lim x _{n_k} 로 두자.

    코시수열 (xn)(x_n) 은 임의의 양수 ϵ\epsilon 에 대하여 m,nNm, n \geq N 일 때 다음을 만족하는 NN 을 갖는다.

    xnxm<ϵ2 |x_n - x_m | < \dfrac{\epsilon }{2}

    또한 limxnk=x\lim x _{n_k} = x 이므로 nKNn_K \geq N 이면서 다음을 만족하는 항 xnKx _{n_K} 가 존재한다.

    xnKx<ϵ2 |x _{n_K} - x | < \dfrac{\epsilon }{2}

    따라서 nNn \geq N 일 때 삼각부등식 에 의하여 다음이 성립한다.

    xnx=xnxnK+xnKxxnxnK+xnKx<ϵ/2+ϵ/2=ϵ \begin{align}\begin{split} |x_n - x| &= |x_n -x _{n_K} + x _{n_K} - x|\\ &\leq |x_n-x _{n_K}| + |x _{n_K}-x|\\ &< \epsilon /2+\epsilon /2=\epsilon \end{split}\end{align} \tag*{}

    그러므로 (xn)(x_n)limxn=x\lim x_n = x 로 수렴한다. ■

Choice of Axiom

 완비성 공리 { 축소구간성질  볼차노-바이어슈트라스 정리  코시 수렴 판정법  단조수렴정리  \text{ 완비성 공리 } \implies \begin{cases} \text{ 축소구간성질 } \implies \text{ 볼차노-바이어슈트라스 정리 } \implies \text{ 코시 수렴 판정법 } &\\ \text{ 단조수렴정리 } &\\ \end{cases}
  • 지금까지 완비성 공리를 공리로 삼아서 위와 같은 논증을 전개했지만, 사실 단조수렴정리를 공리로 삼고 축소구간성질과 상한이 존재함(완비성 공리)을 증명할 수도 있다. 또한 아르키메데스 성질을 공리로 삼는다면 축소구간성질 또한 공리로 삼아서 똑같은 논증을 전개할 수 있다.

    아르키메데스 성질을 가정하면 완비성 공리, 축소구간성질, 단조수렴정리, 볼차노-바이어슈트라스 정리, 코시 수렴 판정법 중 하나를 가정하고 나머지 4개를 도출할 수 있다.

    이는 완비성 공리, 축소 구간 성질, 단조수렴정리가 동치임을 뜻한다.

Algebraic Limit Theorem for Series

정리 2.7.1 무한급수와 사칙연산(Algebraic Limit Theorem for Series)

k=1ak=A,k=1bk=B\displaystyle \sum_{k=1}^{\infty}a_k = A, \sum_{k=1}^{\infty}b_k = B 에 대하여 다음이 성립한다.

  1. cR:k=1cak=cA\displaystyle \forall c \in \R : \sum_{k=1}^{\infty}ca_k = cA

  2. k=1(ak+bk)=A+B\displaystyle \sum_{k=1}^{\infty}(a_k + b_k) = A+ B

  • 1) 은 무한합에서 분배법칙이 성립함을 말해준다. 2) 는 무한히 많은 합을 우리의 직관대로 더하면 된다는 것을 말해준다.

  • 증명

    1:

    부분합 수열 tm=ca1++camt_m = ca_1 + \dots + ca_mcAcA 로 수렴함을 보이면 된다. 부분합 sm=a1++ams_m = a_1 + \dots + a_mAA 로 수렴한다. tm=csmt_m = cs_m 이므로 극한의 사칙연산에 의하여 limtm=cA\lim t_m = cA 이다. ■

    2:

    1) 과 같은 논리로 쉽게 증명할 수 있다. ■

Cauchy Criterion for Series

정리 2.7.2 무한급수의 코시 수렴 판정법(Cauchy Criterion for Series)

무한급수 k=1ak\displaystyle \sum_{k=1}^{\infty}a_k 에 대하여 다음은 동치이다.

  • k=1ak\displaystyle \sum_{k=1}^{\infty}a_k 가 수렴한다.

  • 임의의 양수 ϵ\epsilon 에 대하여 다음을 만족하는 NNN \in \N 이 존재한다.

    n>mNam+1+am+2++an<ϵ n > m \geq N \implies |a _{m+1} + a _{m+2} + \dots + a _n | < \epsilon
  • 증명

    부분합 (sn)(s_n) 에 대하여 다음과 같이 코시 수렴 판정법을 적용하면 바로 증명된다.

    snsm=am+1+am+2++an |s_n - s_m| = |a _{m+1} + a _{m+2} + \dots + a _n |

정리 2.7.3

무한급수 k=1ak\displaystyle \sum_{k=1}^{\infty}a_k 가 수렴하면 limak=0\lim a_k = 0 이다.

  • 그러나 그 역은 성립하지 않는다. 즉, 수열이 00 으로 수렴한다고 해서 무한급수가 수렴하는 것은 아니다.

  • 예시

    조화급수 (1/n)(1/n)00 으로 수렴하지만 그 무한급수는 발산한다.

  • 증명

    정리 2.7.2 에서 n=m+1n = m+1 로 두면 임의의 양수 ϵ\epsilon 에 대하여 다음이 성립한다.

    am+1<ϵam+10<ϵ |a _{m+1}| < \epsilon \iff |a _{m+1} - 0| < \epsilon

Comparison Test

정리 2.7.4 비교판정법(comparison test)

수열 (ak),(bk)(a_k), (b_k)kN:0akbk\forall k \in \N : 0 \leq a_k \leq b_k 이면 다음이 성립한다.

  1. k=1bk\displaystyle \sum_{k=1}^{\infty}b_k 가 수렴하면 k=1ak\displaystyle \sum_{k=1}^{\infty}a_k 도 수렴한다.

  2. k=1ak\displaystyle \sum_{k=1}^{\infty}a_k 가 발산하면 k=1bk\displaystyle \sum_{k=1}^{\infty}b_k 도 발산한다.

  • 사실 이 정리에서도 임의의 kNk \in \N 에 대하여 가정이 성립할 필요는 없다. 궁극적으로 0akbk0 \leq a_k \leq b_k 가 성립하기만 해도 충분하다. 더 약한 조건이지만 모든 kMk \geq M 에 대하여 akbka_k \leq b_k 이 성립하는 MNM \in \N 이 존재하기만 해도 결론을 이끌어낼 수도 있다.

  • 증명

    두 수열이 양수이므로 다음이 성립한다.

    am+1+am+2++anbm+1+bm+2++bn |a _{m+1} + a _{m+2} + \dots + a_n| \leq |b _{m+1} + b _{m+2} + \dots + b_n|

    무한급수의 코시 수렴 판정법에 의하여 바로 증명된다. 즉, 우항이 수렴하면 좌항도 수렴하고, 좌항이 발산하면 우항도 발산한다.

Absolute Convergence Test

정리 2.7.6 절대수렴 판정법(absolute convergence test)

무한급수 n=1an\displaystyle \sum_{n=1}^{\infty}|a_n| 이 수렴하면 n=1an\displaystyle \sum_{n=1}^{\infty}a_n 도 수렴한다.

  • 비교판정법의 가정에서 무한급수의 모든 항이 양수여야 하지만, 이 정리를 사용하면 일부 음수 항을 포함하는 급수를 다룰 수 있다.

  • 역은 성립하지 않는다.

  • 예시

    교대조화급수 ((1)n+11n)\bigg ((-1) ^{n+1}\dfrac{1}{n}\bigg ) 는 수렴하지만 (1)n+11n\bigg |(-1) ^{n+1}\dfrac{1}{n}\bigg | 는 발산한다.

  • 증명

    가정에 의하여 임의의 양수 ϵ\epsilon 과 모든 n>mNn>m \geq N 에 대하여 다음을 만족하는 NNN \in \N 이 존재한다.

    am+1+am+2++an<ϵ |a _{m+1}| + |a _{m+2}| + \dots + |a_n| < \epsilon

    삼각 부등식 에 의하여 다음이 성립한다.

    am+1+am+2++anam+1+am+2++an<ϵ | a _{m+1}+a _{m+2}+\dots+a_n|\leq |a _{m+1}| + |a _{m+2}| + \dots + |a_n| < \epsilon

    그러면 무한 급수의 코시 수렴 판정법에 의하여 n=1an\displaystyle \sum_{n=1}^{\infty}a_n 은 수렴한다. ■

Alternating Series Test

교대급수(alternating series)

nN:an>0\forall n \in \N: a_n > 0 인 수열 (an)(a_n) 에 대하여 다음 중 하나의 형태를 갖는 급수를 교대 급수라 한다.

  1. n=0(1)nan\displaystyle \sum_{n=0}^{\infty}(-1)^na_n

  2. n=0(1)n+1an\displaystyle \sum_{n=0}^{\infty}(-1)^{n+1}a_n

정리 2.7.7 교대급수 판정법(alternating series test)

수열 (an)(a_n) 이 다음을 만족하면 교대급수 n=1(1)n+1an\displaystyle \sum_{n=1}^{\infty}(-1)^{n+1}a_n 은 수렴한다.

  1. nN:anan+1\forall n \in \N : a_n \geq a _{n+1}

  2. liman=0\lim a_n = 0

  • 증명

Absolute Convergence, Conditional Convergence

절대수렴(absolute convergence), 조건수렴(conditional convergence)

급수 n=1an\displaystyle \sum_{n=1}^{\infty}|a_n| 이 수렴하면 급수 n=1an\displaystyle \sum_{n=1}^{\infty}a_n 은 절대수렴한다고 한다.

급수 n=1an\displaystyle \sum_{n=1}^{\infty}a_n 이 수렴하지만 급수 n=1an\displaystyle \sum_{n=1}^{\infty}|a_n| 이 수렴하지 않으면 급수 n=1an\displaystyle \sum_{n=1}^{\infty}a_n 은 조건수렴한다고 한다.

  • 예시

    급수 n=1(1)n+1n\displaystyle \sum_{n=1}^{\infty}\dfrac{(-1)^{n+1}}{n} 은 조건수렴한다.

    급수 n=112n\displaystyle \sum_{n=1}^{\infty}\frac{1}{2^n} 은 절대수렴한다.

Rearrangement

재배열(rearrangement)

무한급수 k=1ak\displaystyle \sum_{k=1}^{\infty}a_k 와 모든 kNk \in \N 에 대하여 bf(k)=akb _{f(k)}=a_k 이 되게 하는 전단사 f:NNf: \N \to \N 가 존재하면 무한급수 k=1bk\displaystyle \sum_{k=1}^{\infty}b_kk=1ak\displaystyle \sum_{k=1}^{\infty}a_k 의 재배열이라고 한다.

  • 재배열은 수열의 항들의 순서를 바꾸는 것이다. 새로운 배열에서 모든 항이 언젠가는 나타나야 하고 반복되는 항이 없어야 한다.

정리 2.7.10

절대수렴하는 급수의 재배열의 극한값은 원래 급수의 극한값과 같다.

  • 증명

    k=1ak\displaystyle \sum_{k=1}^{\infty}a_kAA 로 절대수렴하고, k=1bk\displaystyle \sum_{k=1}^{\infty}b_k 가 급수 k=1ak\displaystyle \sum_{k=1}^{\infty}a_k 의 재배열이라고 한다. 그리고 다음과 같이 부분합을 정의하자.

    sn=k=1nak,tm=k=1mbk s_n = \sum_{k=1}^{n}a_k, t_m = \sum_{k=1}^{m}b_k

    limtm=A\lim t_m = A 를 보이면 된다. 임의의 양수 ϵ\epsilon 에 대하여 limsn=A\lim s_n = A 이므로 모든 nN1n \geq N_1 에 대하여 다음을 만족하는 N1N_1 이 존재한다.

    snA<ϵ2 |s_n -A| < \dfrac{\epsilon }{2}

    급수가 절대수렴하므로 무한급수의 코시 수렴 판정법에 의하여 모든 n>mN2n > m \geq N_2 에 대하여 다음을 만족하는 N2N_2 가 존재한다.

    k=m+1nak<ϵ2(1) \sum_{k=m+1}^{n}|a_k| < \dfrac{\epsilon }{2} \tag{1}

    N=max{N1,N2}N = \max \{N_1,N_2\} 라 하자. 유한개의 항 a1,a2,,aNa_1, a_2, \dots, a_N 을 재배열 급수 tmt_m 이 포함하려면 M=max{f(k):1kN}M = \max \{f(k) : 1 \leq k \leq N\} 에 대하여 mMm \geq M 을 만족하면 된다.

    이로써 tmt_m 은 재배열된 수열이지만 반드시 a1,a2,,aNa_1, a_2, \dots, a_N 을 포함하게 된다. 따라서 tmsNt_m - s_Ntmt_m 에서 a1,a2,,aNa_1, a_2, \dots, a_N 이 제거된 부분합이다. (1)(1)a1,a2,,aNa_1, a_2, \dots, a_N 을 제외한 수열 (ak)(a_k) 의 임의의 부분수열의 각 항에 절댓값을 씌워서 더한 것이 ϵ/2\epsilon /2 보다 작다는 것을 말해준다. 따라서 tmsN=c1+c2++cmNt_m - s_N = c_1 + c_2 + \dots + c _{m - N} 에 대하여 다음이 성립한다.

    tmsNk=1mNck<ϵ2 |t_m - s_N| \leq \sum_{k=1}^{m-N}|c_k| < \dfrac{\epsilon }{2}

    그러므로 다음이 성립한다.

    tmA=tmsN+sNAtmsN+sNA<ϵ/2+ϵ/2=ϵ \begin{align}\begin{split} |t_m - A| &= |t_m - s_N + s_N - A| \\ &\leq |t_m - s_N | + |s_N - A| < \epsilon /2 + \epsilon /2 = \epsilon \\ \end{split}\end{align} \tag*{}

Ratio test

비율 판정법(ratio test)

an0a_n \neq 0 인 무한급수 n=1an\displaystyle \sum_{n=1}^{\infty}a_n 에 대하여 수열 (an)(a_n) 이 다음을 만족하면 무한급수가 수렴한다.

liman+1an=r<1 \lim \left| \frac{a _{n+1}}{a_n} \right| = r < 1
  • 증명

    먼저 r<r<1r < r' < 1rr' 에 대하여 다음을 만족시키는 NN 의 존재성을 보이려 한다.

    nNan+1anr n \geq N \implies |a _{n+1}| \leq |a_n|r'

    ϵ0=rr\epsilon_0 = |r - r'| 에 대하여 liman+1an=r\lim \left| \dfrac{a _{n+1}}{a_n} \right| = r 이므로 다음을 만족시키는 NN 이 존재한다.

    nNan+1anVϵ0(r) n \geq N \implies \left| \dfrac{a _{n+1}}{a_n} \right| \in V_{\epsilon_0}(r)

    이는 an+1anr\left| \dfrac{a _{n+1}}{a_n} \right| \leq r' 을 의미하고, 따라서 nNn \geq Nnn 에 대하여 an+1anr|a _{n+1}| \leq |a_n|r' 이다. ▲

    이제 aN(r)n|a_N|\sum (r')^{n} 이 수렴함을 보이려 한다. 고정된 NN 을 선택하여 aN|a_N| 을 고정시키자. (r)n\sum (r')^{n}r<1|r'| < 1 인 등비급수이므로 수렴한다. 그러면 극한과 사칙연산에 의하여 aN(r)n|a_N|\sum (r')^{n} 는 수렴한다. ▲

    이제 an\sum |a_n| 의 수렴성을 보이려 한다. nNn \geq Nnn 에 대하여 an+1anr|a _{n+1}| \leq |a_n|r' 이므로 다음이 성립한다.

    aN+2aN+1raN(r)2 |a _{N+2}| \leq |a _{N+1}|r' \leq |a_N|(r')^{2}

    즉, 일반적으로 다음이 성립한다.

    kNakaN(r)kN k \geq N \implies|a_k| \leq |a_N|(r')^{k-N}

    aN(r)kN|a_N|(r')^{k-N} 이 수렴하므로 비교 판정법에 의하여 k=Nak\displaystyle \sum_{k=N}^{\infty}|a_k| 는 수렴한다.

    k=1ak=k=1N1ak+k=Nak \sum_{k=1}^{\infty}|a_k| = \sum_{k=1}^{N-1}|a_k| + \sum_{k=N}^{\infty}|a_k|

    위 식에서 k=1N1ak\displaystyle \sum_{k=1}^{N-1}|a_k| 는 유한합이다. 따라서 k=1ak\displaystyle \sum_{k=1}^{\infty} |a_k| 는 수렴한다. ▲

    절대수렴 판정법에 의하여 n=1an\displaystyle \sum_{n=1}^{\infty}a_n 은 수렴한다. ■

Abel's test

부분합 공식(summation-by-parts) or 아벨의 보조정리(Abel's lemma) or 아벨 변환(Abel transformation)

수열 (xn),(yn)(x_n), (y_n) 에 대하여 sn=x1+x2++xns_n = x_1 + x_2 + \dots + x_n 이라 하고 s0=0s_0 = 0 으로 두면 다음이 성립한다.

j=mnxjyj=snyn+1sm1ym+j=mnsj(yjyj+1) \sum_{j=m}^{n}x_jy_j = s_ny _{n+1} - s _{m-1}y_m + \sum_{j=m}^{n}s_j(y_j - y _{j+1})
  • 부분합 공식은 두 수열의 곱의 합을 계산이 더욱 쉬운 합으로 바꾸어준다.

  • 수열에서 뿐만 아니라 다양한 영역에서도 나타나는 정리이다. 가령 적분에서의 다음 정리와 매우 유사하다.

    abu(x)v(x)dx=[u(x)v(x)]ababu(x)v(x)dx=u(b)v(b)u(a)v(a)abu(x)v(x)dx \begin{align}\begin{split} \int_{a}^{b}u(x)v'(x)dx &= \left[ u(x)v(x) \right]^{b}_{a} - \int_{a}^{b}u'(x)v(x)dx \\ &=u(b)v(b) - u(a)v(a) - \int_{a}^{b}u'(x)v(x)dx \\ \end{split}\end{align} \tag*{}

    위 정리는 u=u(x),du=u(x)dx,v=v(x),dv=v(x)dxu = u(x), du = u'(x)dx, v = v(x), dv = v'(x)dx 로 두고 다음과 같이 더욱 쉽게 표기하기도 한다.

    udv=uvvdu \int_{}^{}udv = uv - \int_{}^{}vdu
  • 증명

    xj=sjsj1x_j = s_j - s _{j-1} 이므로 다음이 성립한다.

    j=m+1nxjyj=j=m+1n(sjsj1)yj=j=m+1nsjyjj=m+1nsj1yj(1) \begin{align}\begin{split} \sum_{j=m+1}^{n}x_jy_j&= \sum_{j=m+1}^{n}(s_j - s _{j-1})y_j = \sum_{j=m+1}^{n}s_jy_j - \sum_{j=m+1}^{n}s _{j-1}y_j \\ \end{split}\end{align} \tag{1}

    sjxj=sj1s_j - x_j = s _{j-1} 이므로 다음이 성립한다.

    j=m+1nsj1yj=j=m+1n(sjxj)yj=j=m+1nsj1yj=j=mn1sjyj+1=smym+1snyn+1+j=m+1nsjyj+1(2) \begin{align}\begin{split} \sum_{j=m+1}^{n}s _{j-1}y_j &=\sum_{j=m+1}^{n}(s_j - x_j)y_j = \sum_{j=m+1}^{n}s _{j-1}y_j\\ &=\sum_{j=m}^{n-1}s_jy _{j+1} = s_my _{m+1} -s_ny _{n+1} + \sum_{j=m+1}^{n}s_jy _{j+1} \\ \end{split}\end{align} \tag{2}

    (2)(2)(1)(1) 에 대입하면 증명이 끝난다. ■

아벨 판정법(Abel's test)

무한급수 k=1xk\displaystyle \sum_{k=1}^{\infty}x_k 가 수렴하고 수열 (yk)(y_k) 가 다음을 만족하면 무한급수 k=1xkyk\displaystyle \sum_{k=1}^{\infty}x_ky_k 가 수렴한다.

y1y2y30 y_1 \geq y_2 \geq y_3 \geq \dots \geq 0
  • 증명

    n=1an\displaystyle \sum_{n=1}^{\infty}a_n 의 부분합 an=sn\sum a_n = s_n 이 상수 A>0A > 0 에 의하여 유계라고 하고, 상수 b1,b2,b_1, b_2, \dots 에 대하여 b1b20b_1 \geq b_2 \geq \dots \geq 0 이라고 하자. 부분합 공식에 의하여 다음이 성립한다.

    j=1najbj=snbn+1smbm+1+j=m+1nsj(bjbj+1)Abn+1+Abm+1+j=m+1nA(bjbj+1)=Abn+1+Abm+1+A(bm+1bn+1)=2Abm+12Ab1(1) \begin{align}\begin{split} \left| \sum_{j=1}^{n}a_jb_j \right| &= \left| s_nb _{n+1}-s_mb _{m+1} + \sum_{j=m+1}^{n}s_j(b_j - b _{j+1}) \right| \\ &\leq Ab _{n+1} + Ab _{m+1} + \left| \sum_{j=m+1}^{n}A(b_j - b _{j+1}) \right| \\ &= A b _{n+1} + Ab _{m+1} + A(b _{m+1}-b _{n+1}) = 2Ab _{m+1} \leq 2Ab_1 \end{split}\end{align} \tag{1}

    무한급수 코시 수렴 판정법에 의하여 급수 k=1xkyk\displaystyle \sum_{k=1}^{\infty}x_ky_k 가 수렴함을 보이기 위해서는 임의의 양수 ϵ\epsilon 에 대하여 다음을 만족하는 NN 이 존재한다는 것을 보여야 한다.

    n>mNxm+1ym+1+xm+2ym+2++xnyn=j=m+1nxjyj<ϵ n > m \geq N \implies |x _{m+1}y _{m+1} + x _{m+2}y _{m+2} + \dots + x_ny_n| = \left| \sum_{j=m+1}^{n}x_jy_j \right| < \epsilon

    xm+n=an,ym+n=bnx _{m+n} = a_n, y _{m+n} = b_n 으로 두고 A1A_1j=m+1xj\displaystyle \sum_{j=m+1}^{\infty}x_j 의 부분합의 상한으로 두면 상한은 상계이므로 (1)(1) 에 의하여 다음이 성립한다.

    j=m+1nxjyj=j=1nmajbj2A1b1(2) \left| \sum_{j=m+1}^{n}x_jy_j \right| = \left| \sum_{j=1}^{n-m}a_jb_j \right| \leq 2A_1b_1 \tag{2}

    이제 이 경계를 무한히 작게 만들 수 있다는 것을 밝히면 코시 수렴 판정법에 의하여 급수 xnyn\sum x_ny_n 가 수렴함을 보일 수 있다.

    xn\sum x_n 이 수렴하므로 코시 수렴 판정법에 의하여 임의의 양수 ϵ\epsilon 에 대하여 다음을 성립하게 하는 NN 이 존재한다.

    n>mNj=m+1nxj<ϵ2b1 n > m \geq N \implies \left| \sum_{j=m+1}^{n}x_j \right| < \dfrac{\epsilon}{2b_1}

    이로써 xn\sum x_n 의 상계 ϵ2b1\dfrac{\epsilon}{2b_1} 를 얻었는데 A1A_1 이 최소상계이므로 A1<ϵ2b1A_1 < \dfrac{\epsilon}{2b_1} 이다. 따라서 (2)(2) 는 다음과 같다.

    n>mNj=m+1nxjyj2A1b1<2b1ϵ2b1=ϵ n > m \geq N \implies \left| \sum_{j=m+1}^{n}x_jy_j \right| \leq 2A_1b_1 < 2b_1 \cdot \dfrac{\epsilon}{2b_1} = \epsilon

    따라서 코시 수렴 판정법에 의하여 xkyk\sum x_ky_k 는 수렴한다. ■

Double Summation of Infinite Series

정리 2.8.1

이중실수열 {aij:i,jN}\{a _{ij}: i, j \in \N \} 에 대하여 급수 i=1j=1aij\displaystyle \sum_{i=1}^{\infty}\sum_{j=1}^{\infty}|a _{ij}| 가 수렴하면 다음이 성립한다.

  1. 무한급수 i=1j=1aij,j=1i=1aij\displaystyle \sum_{i=1}^{\infty}\sum_{j=1}^{\infty}a _{ij}, \sum_{j=1}^{\infty}\sum_{i=1}^{\infty}a _{ij} 가 같은 극한값으로 수렴한다.

  2. snn=i=1nj=1naijs _{nn} = \displaystyle \sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{n}a _{ij} 에 대하여 limnsnn=i=1j=1aij=j=1i=1aij\displaystyle \lim_{n \to \infty} s _{nn} = \sum_{i=1}^{\infty}\sum_{j=1}^{\infty}a _{ij} = \sum_{j=1}^{\infty}\sum_{i=1}^{\infty}a _{ij} 이다.

  • 가령 이중행렬 {aij:i,jN}\{a _{ij} : i, j \in \N \}aij={1/2jij>i1j=i0j<ia _{ij} = \begin{cases} 1/2 ^{j-i} & j>i \\ -1 & j = i\\ 0 & j < i\\ \end{cases} 와 같이 정의하면 다음과 같은 행렬로 나타낼 수 있다.

    (11/21/41/81/16011/21/41/80011/21/400011/200001) \begin{pmatrix} -1&1/2&1/4&1/8&1/16&\dots\\ 0&-1&1/2&1/4&1/8&\dots\\ 0&0&-1&1/2&1/4&\dots\\ 0&0&0&-1&1/2&\dots\\ 0&0&0&0&-1&\dots\\ \vdots&\vdots&\vdots&\vdots&\vdots&\ddots \\ \end{pmatrix}

    이러한 이중수열의 합을 i,j=1aij\displaystyle \sum_{i,j=1}^{\infty}a _{ij} 로 나타낼 수 있다. 하지만 이 합을 어떻게 정의하느냐에 따라 결과값이 달라진다. 즉, 행부터 더해나갈 때, 열부터 더해나갈 때, 혹은 사각형으로 더해나갈 때 결과값이 달라진다. 다음은 행부터 더해나갈 때의 결과이다.

    i,j=1aij=i=1j=1aij=i=1(0)=0 \sum_{i,j=1}^{\infty}a _{ij} = \sum_{i=1}^{\infty}\sum_{j=1}^{\infty}a _{ij} = \sum_{i=1}^{\infty}(0)=0

    다음은 열부터 더해나갈 때의 결과이다.

    i,j=1aij=j=1i=1aij=j=112j1=2 \sum_{i,j=1}^{\infty}a _{ij} = \sum_{j=1}^{\infty}\sum_{i=1}^{\infty}a _{ij} = \sum_{j=1}^{\infty}\dfrac{-1}{2 ^{j-1}} = -2

    더하는 순서를 바꿨더니 결과값이 달라졌다. 이는 무한합에서 교환법칙이 성립하지 않음을 뜻한다. 이중급수 i,j=1aij\displaystyle \sum_{i,j=1}^{\infty}a _{ij} 를 정의할 또 다른 방법은 점점 더 큰 직사각형 안에서 유한개의 항을 모두 더하는 식으로 부분합을 계산하는 것이다. 즉, m,nNm, n \in \N 에 대하여 다음과 같이 두자.

    smn=i=1mj=1naij s _{mn} = \sum_{i=1}^{m}\sum_{j=1}^{n}a _{ij}

    이러한 부분합은 항이 유한하므로 덧셈의 교환법칙이 성립한다. 한편 snns _{nn} 을 다루면 정사각형 형태로 부분합을 더해나가는 것이 된다.

  • 증명

    직사각형꼴 부분합을 다음과 같이 정의하자.

    tmn=i=1mj=1naij t _{mn} = \sum_{i=1}^{m}\sum_{j=1}^{n}|a _{ij}|

    일단 (tnn)(t _{nn}) 이 수렴함을 보이자. (tnn)(t _{nn}) 이 단조증가수열임은 자명하다.

    가정에 의하여 i=1j=1aij\displaystyle \sum_{i=1}^{\infty}\sum_{j=1}^{\infty}|a _{ij}| 가 수렴하므로 정리 2.3.2 에 의하여 모든 m,nNm, n \in \N 에 대하여 다음과 같은 유계가 존재한다.

    tnni=1j=1aij t _{nn} \leq \sum_{i=1}^{\infty}\sum_{j=1}^{\infty}|a _{ij}|

    따라서 tnnt _{nn} 이 단조증가임은 쉽게 보일 수 있다. 따라서 단조수렴정리 에 의하여 (tnn)(t _{nn}) 은 수렴한다. ▲

    (tnn)(t _{nn}) 이 수렴하므로 코시 수렴 판정법에 의하여 코시 수열이다. 따라서 임의의 양수 ϵ\epsilonn>mNn > m \geq N 에 대하여 tnntmm<ϵ|t _{nn} - t _{mm}| < \epsilonNN 이 존재한다. 따라서 다음이 성립한다.

    tnntmm<ϵ |t _{nn} - t _{mm} | < \epsilon

    이때 다음이 성립한다.

    tnn=i=1nj=1naij=i=1mj=1naij+i=m+1nj=1naij=i=1m(j=1maij+j=m+1naij)+i=m+1nj=1naij=i=1mj=1maij+i=1mj=m+1naij+i=m+1nj=1naij=tmm+i=1mj=m+1naij+i=m+1nj=1naij \begin{align}\begin{split} t _{nn}&= \sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{n}|a _{ij}| = \sum_{i=1}^{m}\sum_{j=1}^{n}|a _{ij}| + \sum_{i=m+1}^{n}\sum_{j=1}^{n}|a _{ij}|\\ &= \sum_{i=1}^{m}\bigg (\sum_{j=1}^{m}|a _{ij}| + \sum_{j=m+1}^{n}|a _{ij}| \bigg ) + \sum_{i=m+1}^{n}\sum_{j=1}^{n}|a _{ij}|\\ &= \sum_{i=1}^{m}\sum_{j=1}^{m}|a _{ij}| + \sum_{i=1}^{m}\sum_{j=m+1}^{n}|a _{ij}| + \sum_{i=m+1}^{n}\sum_{j=1}^{n}|a _{ij}| \\ &= t _{mm} + \sum_{i=1}^{m}\sum_{j=m+1}^{n}|a _{ij}| + \sum_{i=m+1}^{n}\sum_{j=1}^{n}|a _{ij}| \end{split}\end{align} \tag*{}

    따라서 다음이 성립한다.

    i=1mj=m+1naij+i=m+1nj=1naij<ϵ(1) \bigg | \sum_{i=1}^{m}\sum_{j=m+1}^{n}|a _{ij}| + \sum_{i=m+1}^{n}\sum_{j=1}^{n}|a _{ij}| \bigg | < \epsilon \tag{1}

    (snn)(s_{nn}) 에 대해서는 다음이 성립한다.

    snnsmm=i=1nj=1naiji=1mj=1maij=i=1mj=m+1naiji=m+1nj=1naij \begin{align}\begin{split} |s _{nn} - s _{mm}| &= \bigg |\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{n}a _{ij} - \sum_{i=1}^{m}\sum_{j=1}^{m}a _{ij} \bigg | \\ &= \bigg |\sum_{i=1}^{m}\sum_{j=m+1}^{n}a _{ij} - \sum_{i=m+1}^{n}\sum_{j=1}^{n}a _{ij} \bigg | \\ \end{split}\end{align} \tag*{}

    따라서 (1)(1) 에 의하여 다음이 성립한다.

    snnsmm=i=1mj=m+1naiji=m+1nj=1naiji=1mj=m+1naij+i=m+1nj=1naij<ϵ \begin{align}\begin{split} | s _{nn} - s _{mm}|&= \bigg |\sum_{i=1}^{m}\sum_{j=m+1}^{n}a _{ij} - \sum_{i=m+1}^{n}\sum_{j=1}^{n}a _{ij} \bigg | \\ & \leq \bigg | \sum_{i=1}^{m}\sum_{j=m+1}^{n}|a _{ij}| + \sum_{i=m+1}^{n}\sum_{j=1}^{n}|a _{ij}| \bigg | < \epsilon \\ \end{split}\end{align} \tag*{}

    즉, 임의의 양수 ϵ\epsilonn>mNn > m \geq N 에 대하여 snnsmm<ϵ|s _{nn}- s _{mm}| < \epsilon 을 만족하는 NN 이 존재한다. 따라서 (snn)(s _{nn}) 도 코시수열이고, 수렴한다. ▲

    이제 limnsnn=S\displaystyle \lim_{n \to \infty} s _{nn} = S 라고 둘 수 있다. 먼저 i=1j=1aij=S\displaystyle \sum_{i=1}^{\infty}\sum_{j=1}^{\infty}a _{ij} = S 임을 보이자.

    가정에 의하여 (tmn)(t _{mn}) 은 수렴하므로 유계이고, 이에 따라 상한 B=sup{tmn:m,nN}B = \sup \{t _{mn}: m,n \in \N \} 을 갖는다. BB 가 상한이므로 임의의 양수 ϵ\epsilon 에 대하여 Bϵ2<tpqBB - \dfrac{\epsilon }{2} < t _{pq} \leq Bp,qp, q 가 존재한다. mp,nqm \geq p, n \geq q 이면 다음이 성립한다.

    tmn=i=1mj=1naij=i=1m(j=1qaij+j=q+1naij)=i=1mj=1qaij+i=1mj=q+1naij=i=1pj=1qaij+i=p+1mj=1qaij+i=1mj=q+1naij=tpq+i=p+1mj=1qaij+i=1mj=q+1naijtpq \begin{align}\begin{split} t _{mn}&= \sum_{i=1}^{m}\sum_{j=1}^{n}|a _{ij}| = \sum_{i=1}^{m}\bigg (\sum_{j=1}^{q}|a _{ij}| + \sum_{j=q+1}^{n}|a _{ij}| \bigg )\\ &= \sum_{i=1}^{m}\sum_{j=1}^{q}|a _{ij}| + \sum_{i=1}^{m}\sum_{j=q+1}^{n}|a _{ij}| \\ &= \sum_{i=1}^{p}\sum_{j=1}^{q}|a _{ij}| + \sum_{i=p+1}^{m}\sum_{j=1}^{q}|a _{ij}| + \sum_{i=1}^{m}\sum_{j=q+1}^{n}|a _{ij}| \\ &= t _{pq} + \sum_{i=p+1}^{m}\sum_{j=1}^{q}|a _{ij}| + \sum_{i=1}^{m}\sum_{j=q+1}^{n}|a _{ij} | \geq t _{pq} \end{split}\end{align} \tag*{}

    따라서 임의의 mp,nqm \geq p, n \geq q 에 대하여 Bϵ2<tpqtmnBB - \dfrac{\epsilon }{2} < t _{pq} \leq t _{mn} \leq B 이다. N1=max{p,q}N_1 = \max \{p, q\} 로 두면 m,nN1m, n \geq N_1 일 때 Bϵ2<tmnBB - \dfrac{\epsilon }{2} < t _{mn} \leq B 이다. ▲

    m,n>kN1m,n > k \geq N_1 으로 두면 Bϵ2<tmnBB - \dfrac{\epsilon }{2} < t _{mn} \leq B 이고 Bϵ2<tkkBB - \dfrac{\epsilon }{2} < t _{kk} \leq B 이다. 따라서 다음이 성립한다.

    B<tkkB+ϵ2 -B < -t _{kk} \leq -B + \dfrac{\epsilon }{2}
    ϵ2<tmntkkϵ2 - \dfrac{\epsilon }{2} < t _{mn} - t _{kk} \leq \dfrac{\epsilon }{2}

    즉, 임의의 m,n>kN1m,n>k \geq N_1 에 대하여 tmntkkϵ2|t _{mn} - t _{kk}| \leq \dfrac{\epsilon }{2} 이다. ▲

    한편 다음이 성립한다.

    tmn=i=1mj=1naij=i=1m(j=1kaij+j=k+1naij)=i=1mj=1kaij+i=1mj=k+1naij=i=1kj=1kaij+i=k+1mj=1kaij+i=1mj=k+1naij=tkk+i=k+1mj=1kaij+i=1mj=k+1naij \begin{align}\begin{split} t _{mn}&= \sum_{i=1}^{m}\sum_{j=1}^{n}|a _{ij}| = \sum_{i=1}^{m}\bigg (\sum_{j=1}^{k}|a _{ij}| + \sum_{j=k+1}^{n}|a _{ij}| \bigg )\\ &= \sum_{i=1}^{m}\sum_{j=1}^{k}|a _{ij}| + \sum_{i=1}^{m}\sum_{j=k+1}^{n}|a _{ij}| \\ &= \sum_{i=1}^{k}\sum_{j=1}^{k}|a _{ij}| + \sum_{i=k+1}^{m}\sum_{j=1}^{k}|a _{ij}| + \sum_{i=1}^{m}\sum_{j=k+1}^{n}|a _{ij}| \\ &= t _{kk} + \sum_{i=k+1}^{m}\sum_{j=1}^{k}|a _{ij}| + \sum_{i=1}^{m}\sum_{j=k+1}^{n}|a _{ij}| \\ \end{split}\end{align} \tag*{}

    따라서 tmntkk=i=k+1mj=1kaij+i=1mj=k+1naijt _{mn} - t _{kk} = \displaystyle \sum_{i=k+1}^{m}\sum_{j=1}^{k}|a _{ij}| + \sum_{i=1}^{m}\sum_{j=k+1}^{n}|a _{ij}| 이다. 비슷한 논리로 smnskk=i=k+1mj=1kaij+i=1mj=k+1naijs_{mn} - s_{kk} = \displaystyle \sum_{i=k+1}^{m}\sum_{j=1}^{k}a _{ij} + \sum_{i=1}^{m}\sum_{j=k+1}^{n}a _{ij} 을 얻을 수 있다. 따라서 다음이 성립한다.

    smnskk=i=k+1mj=1kaij+i=1mj=k+1naiji=k+1mj=1kaij+i=1mj=k+1naij=tmntkkϵ2 \begin{align}\begin{split} |s_{mn} - s_{kk}| &= \bigg | \sum_{i=k+1}^{m}\sum_{j=1}^{k}a _{ij} + \sum_{i=1}^{m}\sum_{j=k+1}^{n}a _{ij}\bigg |\\ &\leq \sum_{i=k+1}^{m}\sum_{j=1}^{k}|a _{ij}| + \sum_{i=1}^{m}\sum_{j=k+1}^{n}|a _{ij}|= t _{mn} - t _{kk} \leq \dfrac{\epsilon }{2}\\ \end{split}\end{align} \tag*{}

    limkskk=S\displaystyle \lim_{k \to \infty} s _{kk} = S 임은 이미 증명했다. 따라서 kN2k \geq N_2 일 때 skkS<ϵ2|s _{kk} - S| < \dfrac{\epsilon }{2} 을 만족하는 N2N_2 가 존재한다. 이제 N=max{N1,N2}N = \max \{N_1, N_2\} 라 두면 smnsNNϵ2sNNS<ϵ2|s _{mn} - s _{NN}| \leq \dfrac{\epsilon }{2} \land |s _{NN}-S| < \dfrac{\epsilon }{2} 이므로 삼각 부등식에 의하여 다음이 성립한다.

    smnSsmnsNN+sNNS<ϵ2+ϵ2=ϵ |s _{mn}-S| \leq | s _{mn}-s _{NN}| + | s _{NN} - S| < \dfrac{\epsilon }{2} + \dfrac{\epsilon }{2} = \epsilon

    즉, 임의의 양수 ϵ\epsilonm,nNm,n \geq N 에 대하여 smnS<ϵ| s _{mn} - S| < \epsilonNN 이 존재한다. ▲

    가정에 의하여 무한급수 j=1aij\displaystyle \sum_{j=1}^{\infty}a _{ij} 가 어떤 실수 rir_i 로 수렴한다. mm 을 고정하면 임의의 nNn \geq N 에 대하여 다음이 성립한다.

    smnS=j=1na1j+j=1na2j++j=1namjS<ϵ |s _{mn} - S| = \bigg |\sum_{j=1}^{n}a _{1j} + \sum_{j=1}^{n}a _{2j} + \dots + \sum_{j=1}^{n}a _{mj} - S \bigg | < \epsilon
    Sϵ<j=1na1j+j=1na2j++j=1namj<S+ϵ S- \epsilon < \sum_{j=1}^{n}a _{1j} + \sum_{j=1}^{n}a _{2j} + \dots + \sum_{j=1}^{n}a _{mj} < S+\epsilon

    nn \to \infty 이면 다음이 성립한다.

    Sϵ<limn(j=1na1j+j=1na2j++j=1namj)<S+ϵ S - \epsilon < \lim_{n \to \infty} \bigg ( \sum_{j=1}^{n}a _{1j} + \sum_{j=1}^{n}a _{2j} + \dots + \sum_{j=1}^{n}a _{mj}\bigg ) < S + \epsilon
    Sϵ<limnj=1na1j+limnj=1na2j++limnj=1namj<S+ϵ S - \epsilon < \lim_{n \to \infty} \sum_{j=1}^{n}a _{1j} + \lim_{n \to \infty} \sum_{j=1}^{n}a _{2j} + \dots + \lim_{n \to \infty} \sum_{j=1}^{n}a _{mj} < S + \epsilon
    Sϵ<r1+r2++rm<S+ϵ S - \epsilon < r_1 + r_2 + \dots + r_m < S + \epsilon

    따라서 임의의 mNm \geq N 에 대하여 (r1+r2++rm)Sϵ|(r_1 + r_2 + \dots + r_m) - S| \leq \epsilon 이다. 이는 i=1ri\displaystyle \sum_{i=1}^{\infty}r_i 을 뜻한다. j=1aij=ri\displaystyle \sum_{j=1}^{\infty}a _{ij} = r_i 이므로 i=1j=1aij=S\displaystyle \sum_{i=1}^{\infty}\sum_{j=1}^{\infty}a _{ij} = S 이다. 이로써 limnsnn=i=1j=1aij\displaystyle \lim_{n \to \infty} s _{nn} = \sum_{i=1}^{\infty}\sum_{j=1}^{\infty}a _{ij} 까지 증명되었다. ▲

    무한급수 i=1aij\displaystyle \sum_{i=1}^{\infty}a _{ij} 가 어떤 실수로 수렴한다는 것을 보이면, 위와 똑같은 논증을 전개하여 limnsnn=j=1i=1aij\displaystyle \lim_{n \to \infty} s _{nn} = \sum_{j=1}^{\infty}\sum_{i=1}^{\infty}a _{ij} 를 증명할 수 있으므로 모든 증명이 끝난다. 그런데 절대수렴 판정법 에 의하여 i=1aij\displaystyle \sum_{i=1}^{\infty}|a _{ij}| 가 수렴함을 보여도 충분하다. 가정에 의하여 j=1aij=bi\displaystyle \sum_{j=1}^{\infty} a _{ij} = b_i 이다. 따라서 jN:biaij\forall j \in \N : b_i \geq | a _{ij}| 이다. 가정에 의하여 i=1bi\displaystyle \sum_{i=1}^{\infty}b_i 은 수렴한다. 비교판정법 에 의하여 모든 jj 에 대하여 i=1aij\displaystyle \sum_{i=1}^{\infty}|a _{ij}| 은 수렴한다. ■

문제 2.8-6

이중실수열 {aij:i,jN}\{a _{ij} : i,j \in \N \} 에 대하여 수열 dkd_k 를 다음과 같이 정의하자.

dk=a1,k1+a2,k2++ak1,1d_k = a _{1,k-1} + a _{2,k-2} + \dots + a _{k-1,1}

급수 i=1j=1aij\displaystyle \sum_{i=1}^{\infty}\sum_{j=1}^{\infty}|a _{ij}| 가 수렴할 때 snn=i=1nj=1naij\displaystyle s _{nn} = \sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{n}a _{ij} 에 대하여 다음이 성립한다.

k=2dk=limnsnn \sum_{k=2}^{\infty}d_k = \lim_{n \to \infty} s _{nn}
  • 이중급수를 계산하는 방법을 3가지 살펴보았다. 첫째는 행부터 더하는 것, 둘째는 열부터 더하는 것, 셋째는 직사각형 형태로 더해나가는 것이다. 이 정리는 이중급수를 계산하는 네번째 방법을 말해준다. 즉, 대각선을 따라 더하는 것이다. 이중수열 {aij:i,jN}\{a _{ij} : i,j \in \N \} 의 대각선의 합은 다음과 같다.

    d2=a11 d_2 = a _{11}
    d3=a12+a21 d_3 = a _{12} + a _{21}
    d4=a13+a22+a31 d_4 = a _{13} + a _{22} + a _{31}

    즉, dk=a1,k1+a2,k2++ak1,1d_k = a _{1,k-1} + a _{2,k-2} + \dots + a _{k-1,1} 를 정의하면 k=2dk\displaystyle \sum_{k=2}^{\infty}d_k 는 모든 aija _{ij} 를 계산하는 또 하나의 방법이 된다.

  • 증명

    un=k=2ndku_n = \displaystyle \sum_{k=2}^{n}|d_k| 을 정의하면 이는 nnnn열까지의 절댓값 대각선 합이므로 nnnn열까지의 절댓값 직사각형 합인 tnnt _{nn} 와 같거나 작다. 즉, untnnu_n \leq t _{nn} 이다.

    정리 2.8.1 에서 (tnn)(t _{nn}) 이 수렴함을 보였으므로 비교판정법에 의하여 unu_n 도 수렴한다. 즉, k=2dk\displaystyle \sum_{k=2}^{\infty}d_k 는 절대수렴한다. ▲

    정리 2.8.1 에서 (snn)S(s _{nn}) \to S 을 보였으므로 임의의 양수 ϵ\epsilon 에 대하여 nN1n \geq N_1 이면 다음을 만족하는 N1N_1 이 존재한다.

    snnS<ϵ2 | s _{nn} - S | < \dfrac{\epsilon }{2}

    또한 정리 2.8.1 에서 tnnt _{nn} 이 코시수열임을 보였으므로 n>mN2n > m \geq N_2 이면 다음을 만족하는 N2N_2 가 존재한다.

    tnntmm<ϵ2 | t _{nn} - t _{mm}| < \dfrac{\epsilon }{2}

    N=max{N1,2N2}N = \max \{N_1, 2N_2\} 라 두면 nNn \geq N 에 대하여 다음이 성립한다.

    k=2ndkS=k=2nsnn+snnSk=2ndksnn+snnS<k=2ndksnn+ϵ2 \begin{align}\begin{split} \bigg |\sum_{k=2}^{n}d_k - S \bigg |&= \bigg |\sum_{k=2}^{n} - s _{nn} + s _{nn} - S \bigg |\\ & \leq \bigg |\sum_{k=2}^{n}d_k - s _{nn} \bigg | + | s _{nn} - S| < \bigg |\sum_{k=2}^{n}d_k - s _{nn} \bigg | + \dfrac{\epsilon }{2} \\ \end{split}\end{align} \tag*{}

    이때 n2N2n \geq 2N_2 이므로 대각합 k=2ndk\displaystyle \sum_{k=2}^{n}d_k 가 정사각형합 sN2N2s _{N_2N_2} 를 충분히 포함하게 된다. 따라서 다음이 성립한다.

    snnk=2ndk(tnntN2N2)<ϵ2 \bigg |s _{nn} - \sum_{k=2}^{n}d_k \bigg | \leq (t _{nn} - t _{N_2N_2}) < \dfrac{\epsilon }{2}

    (tnnt _{nn}snns _{nn} 의 각 항에 절댓값을 씌운 것이므로 tnnsnnt _{nn} \geq s _{nn} 이다. 또한 k=2ndk\displaystyle \sum_{k=2}^{n}d_kn×nn \times n 정사각형의 대각합이고 tN2N2t _{N_2N_2} 은 최소한 nn 보다 12\dfrac{1}{2} 작은 정사각형 합이다. 따라서 명백하게 k=2ndktN2N2\displaystyle \sum_{k=2}^{n}d_k \geq t _{N_2N_2} 이다.)

    그러므로 모든 nNn \geq N 에 대하여 다음이 성립한다.

    k=2ndksnn+ϵ2<ϵ2+ϵ2=ϵ \bigg |\sum_{k=2}^{n}d_k - s _{nn} \bigg | + \dfrac{\epsilon }{2} < \dfrac{\epsilon }{2} + \dfrac{\epsilon }{2} = \epsilon

    따라서 k=2dk=S\displaystyle \sum_{k=2}^{\infty}d_k = S 이다. ■

Product of Infinite Series

코시 곱(Cauchy product)

두 무한급수 i=1ai,j=1bj\displaystyle \sum_{i=1}^{\infty}a_i, \sum_{j=1}^{\infty}b_j 의 코시 곱은 dk=a1bk1+a2bk2++ak1b1d_k = a_1 b _{k-1} + a_2 b _{k-2} + \dots + a _{k-1}b_1 에 대하여 다음과 같다.

(i=1ai)(j=1bj)=k=2dk \bigg (\sum_{i=1}^{\infty}a_i \bigg )\bigg (\sum_{j=1}^{\infty}b_j \bigg ) = \sum_{k=2}^{\infty}d_k
  • 즉, 무한 곱을 다음과 같이 정의하는 것이다.

    (i=1ai)(j=1bj)=(a1+a2+)(b1+b2+)=a1b1+(a1b2+a2b1)+(a3b1+a2b2+a1b3)+=k=2dk \begin{align}\begin{split} \bigg (\sum_{i=1}^{\infty}a_i \bigg )\bigg (\sum_{j=1}^{\infty}b_j \bigg ) &= (a_1 + a_2 + \dots)(b_1 + b_2 + \dots) \\ &= a_1b_1 + (a_1b_2 + a_2b_1) + (a_3b_1 + a_2b_2 + a_1b_3) + \dots \\ &= \sum_{k=2}^{\infty}d_k\\ \end{split}\end{align} \tag*{}
  • 정리 2.8.1 을 가정하면 dk=a1,k1+a2,k2++ak1,1d_k = a _{1,k-1} + a _{2,k-2} + \dots + a _{k-1,1} 에 대한 k=2dk\displaystyle \sum_{k=2}^{\infty}d_kS=limnsnn\displaystyle S = \lim_{n \to \infty} s _{nn} 로 수렴함을 보일 수 있다. 이를 사용하여 코시 곱을 두 무한급수의 합의 값을 통하여 구할 수 있다. 즉, 코시 곱의 값을 이중급수가 절대 수렴할 때 값을 구하는 방법 중에서 가장 편리한 방법으로 값을 구해내는 것이다.

문제 2.8-7

i=1ai\displaystyle \sum_{i=1}^{\infty}a_iAA 로 절대수렴하고 j=1bj\displaystyle \sum_{j=1}^{\infty}b_jBB 로 절대수렴하면 snn=i=1nj=1naibjs _{nn} = \displaystyle \sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{n}a_ib_jdk=a1bk1+a2bk2++ak1b1d_k = a_1 b _{k-1} + a_2 b _{k-2} + \dots + a _{k-1}b_1 에 대하여 다음이 성립한다.

i=1j=1aibj=j=1i=1aibj=k=2dk=AB \sum_{i=1}^{\infty}\sum_{j=1}^{\infty}a_ib_j = \sum_{j=1}^{\infty}\sum_{i=1}^{\infty}a_ib_j = \sum_{k=2}^{\infty}d_k = AB
  • 정리 2.7.10 과 정리 2.8.1 과 문제 2.8-6 과 이 정리(문제 2.8-7)에서 알 수 있듯이 무한급수가 절대수렴하면 다루기가 쉽다. 마치 무한합을 유한합처럼 다룰 수 있다. 무한곱의 경우 이 정리로 절대수렴하는 두 무한급수의 코시 곱이 두 무한급수의 곱으로 수렴한다. 하지만 실제로 두 무한급수 중 하나만 절대수렴해도 같은 결과를 얻기에 충분하다. 즉, an\sum a_nAA 로 절대수렴하고 bn\sum b_nBB 로 (조건)수렴해도 코시 곱은 dk=AB\sum d_k = AB 이다.

    그러나 조건수렴하는 무한급수는 다루기가 어렵다. 실제로 급수가 조건수렴하면 재배열된 급수가 동일한 극한값으로 수렴하는 것이 더 이상 보장되지 않고, 심지어 임의의 실수 rr 에 대하여 수렴하는 재배열이 항상 존재하게 된다.

  • 증명

    가정에 의하여 i=1ai=L,j=1bj=M\displaystyle \sum_{i=1}^{\infty} |a_i| = L, \sum_{j=1}^{\infty}|b_j| = M 이다. 고정된 ii 에 대하여 극한과 사칙연산 정리 에 의하여 j=1aibj=aij=1bj\displaystyle \sum_{j=1}^{\infty}|a_ib_j| = |a_i| \sum_{j=1}^{\infty}|b_j| 이다. 따라서 다음이 성립한다.

    i=1j=1aibj=i=1aij=1bj=i=1aiM=Mi=1ai=ML \sum_{i=1}^{\infty}\sum_{j=1}^{\infty}|a_ib_j| = \sum_{i=1}^{\infty}|a_i| \sum_{j=1}^{\infty}|b_j| = \sum_{i=1}^{\infty}|a_i|M = M \sum_{i=1}^{\infty}|a_i| = ML

    즉, i=1j=1aibj\displaystyle \sum_{i=1}^{\infty}\sum_{j=1}^{\infty}|a_ib_j| 가 수렴하며, 이로써 정리 2.8.1 과 문제 2.8-6 의 결과를 사용할 수 있다. ▲

    ii 를 고정하면 summation 의 분배법칙 에 의하여 다음이 성립한다.

    limnsnn=limni=1nj=1naibj=limn(i=1nai)(j=1bj) \lim_{n \to \infty} s _{nn} = \lim_{n \to \infty} \sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{n}a_ib_j = \lim_{n \to \infty} \bigg (\sum_{i=1}^{n}a_i \bigg )\bigg (\sum_{j=1}^{\infty}b_j \bigg )

    그러면 극한과 사칙연산 정리 에 의하여 limnsnn=AB\displaystyle \lim_{n \to \infty} s _{nn} = AB 이다. 정리 2.8.1 과 문제 2.8-6 에 의하여 다음이 성립한다.

    i=1j=1aibj=j=1i=1aibj=k=2dk=limnsnn=AB \sum_{i=1}^{\infty}\sum_{j=1}^{\infty}a_ib_j = \sum_{j=1}^{\infty}\sum_{i=1}^{\infty}a_ib_j = \sum_{k=2}^{\infty}d_k = \lim_{n \to \infty} s _{nn} = AB


        Abbott, S. (2015). Understanding analysis. Springer.