영문명은 Series. 급수는 부분합의 극한을 의미한다. 특정 수열에 대해 지정된 항에서 지정된 다른 항까지의 수를 모두 더하란 의미다. 유한급수와 달리 특정한 항까지 더하는 개념이 아니며 끝없이 보탠다. 급수를 시그마를 이용하여 표현하면 시그마 위에 있는 수가 ∞로 바뀐다. n→∞limk=1∑nak n=1∑∞an 또는 n∈N∑an[1] 또는 ∑an[2]
위 an의 생성함수를 f(x)라고 정의하고 적분 기호로 표현하면 다음과 같다. ∫1∞f(x)d⌊x⌋[3] 즉 급수는 이산함수의 이상적분과 동치이다.[4]
급수의 수렴에 대한 정확한 정의는 아래와 같다.
급수 k=1∑∞ak의 n항까지의 부분합을 Sn로 나타내자. 이때, 수열 {Sn}가 어떤 실수 S로 수렴할 때 급수가 수렴한다고 정의한다. 급수가 수렴하지 않으면 발산한다.
정의를 보면 알겠지만 급수의 정의는 부분합의 극한값이다. 저 위에 무한히 많은 항을 더한 것 같은 표현은 그저 무한대 표시처럼 관습적인 표현으로 알아두자. 그래서인지 급수를 처음 배울 때는 많은 수학 선생님들이 첫 번째 표현을 많이 강조한다.
무한번 더하는 것과 무한급수가 다르다는 것은 리만 재배열 정리라는 걸 통해 직관적으로 이해할 수 있다. 단순하게 말해서 조건수렴하는 급수는 덧셈과 달리 교환법칙이 안먹힌다는 이야기다.[5] 4π=n=0∑∞2n+1(−1)n=1−31+51−71+91−⋯⋯ 또다른 예시로는 유리수의 덧셈에 대한 닫힘을 들 수 있다. 각 항이 유리수라면 부분합도 항상 유리수이지만 부분합의 극한인 급수는 무리수일 수 있다. 사실 이렇게 수열의 극한을 통해 유리수로부터 실수를 구성하기도 한다.
급수가 수렴하는지 발산하는지 확인하는 방법은 여러 가지가 있다. 하지만 판정법만으로는 수렴값을 구할 수는 없다. 자세한 판정법들은 아래 문단 참조.
k=1∑∞∣ak∣가 수렴하면 코시판정법에 의해 임의의 ϵ>0에 대해 ∀n≥N∀p∈N:∣∣an+1∣+∣an+2∣+⋯∣an+p∣∣=∣an+1∣+∣an+2∣+⋯∣an+p∣<ϵ를 만족하게 하는 자연수 N이 존재한다. ∣an+1+an+2+⋯an+p∣≤∣an+1∣+∣an+2∣+⋯∣an+p∣이므로 또 다시 코시판정법에 의해 k=1∑∞ak도 수렴한다.
Limit Term Test와 마찬가지로 위 명제의 역은 성립하지 않는다. 절댓값대신 택시노름같은 임의의 노름을 사용해도 성립한다. 또한 이는 실수와 같은 바나하공간[6]에서만 성립하는 성질이다. 즉, 유리수에선 성립하지 않을 수가 있다. 또한 k=1∑∞∣ak∣가 수렴하면 k=1∑∞ak는 절대 수렴(Absolute Convergence)한다고 하며 k=1∑∞ak는 수렴하는데 k=1∑∞∣ak∣가 수렴하지 않으면 조건수렴(Conditional Convergence)한다고 한다.[7]
어떤 자연수 N에 대해 ∀n≥N:0<an≤bn라 가정하자. 이때, n=1∑∞bn이 수렴하면 n=1∑∞an도 수렴한다.
보통 DCT (Direct Comparison Test)라 줄여 말한다.
증명
위 코시 판정법에 의해 N=1일 때를 증명해도 충분하다. An=k=1∑nak,Bn=k=1∑nbk라 하자. 항 ak,bk가 모두 양수이므로 수열 {An},{Bn}는 증가한다. 또한, ak≤bk,k=1,2,3,⋯이므로 ∀n≥N:0<An≤Bn이다. 이제, k=1∑∞ak이 발산한다 가정하면 {An}도 발산하고, 이것은 곧 그 수열이 유계가 아님(unbounded)을 의미한다.[12] 따라서 {Bn}도 유계가 아니고, k=1∑∞bk도 발산한다.
자연수 n=1,2,3,⋯에 대해 an>0,bn>0이고 두 수열 {bnan},{anbn}이 유계이면 두 급수 n=1∑∞an,n=1∑∞bn는 둘 다 수렴하거나 둘 다 발산한다.
증명
수열 {bnan},{anbn}이 유계이므로, 임의의 자연수 n에 대해 bnan≤M1,anbn≤M2가 성립하는 양수 M1,M2가 존재한다. 그럼 0<M11≤anbn≤M2이고, 곧 0<M1an≤bn≤M2an이다. 따라서 비교판정법에 의해 위 명제는 참이다.
수열 {an}의 항이 i) 전부 양수, ii) 감소, iii)n→∞liman=0이고, [1,∞)에서 정의된 함수 ∀n∈N:f(n)=an가 감소함수이면, 급수 n=1∑∞an와 수열 ∫1nf(x)dx는 둘 다 수렴하거나 둘 다 발산한다.
증명
모든 자연수 k에 대해 ∀x∈[k,k+1]:ak+1≤f(x)≤ak이다. 따라서 ak+1≤∫kk+1f(x)dx≤ak이다. 만약 n≥2이면 k=1∑n−1ak+1≤k=1∑n−1∫kk+1f(x)dx≤k=1∑n−1ak이고, 곧 Sn−a1≤∫1nf(x)dx≤Sn−1이다. 각 자연수 k에 대해 ak이므로 수열 {Sn}는 단조 증가한다. 비슷하게, f(x)>0,x∈[1,∞)이므로 ∫1nf(x)dx도 단조 증가 수열이다. 이제 급수 k=1∑∞ak가 수렴한다 가정하자. 그럼 ∫1nf(x)dx는 bounded되어 있고 따라서 수렴한다. 역으로 ∫1nf(x)dx가 수렴하면 k=1∑∞ak는 bounded되어 있고 따라서 수렴한다.[14]
n=1∑∞n2+11이 수렴하는지 발산하는지 확인해 보기 위해 함수 f(x)=x2+11라고 하자. [1,∞) (1에서 무한대) 구간에서 연속적이고, 함수값이 감소 하므로 적분판정법을 사용한다. ∫1∞x2+11dx=t→∞lim∫1tx2+11dx=t→∞lim[arctanx]1t이고, arctan1=4π이므로 t→∞lim(arctant−4π)=2π−4π=4π이다. ∫1∞x2+11dx가 적분판정법을 했을때 수렴한다. 따라서.n=1∑∞n2+11도 수렴한다.
an이 양수이고, n→∞limsupanan+1=R,n→∞liminfanan+1=r라 하면,[16] 1. R<1이면 n=1∑∞an은 수렴한다. 2. r>1이면 n=1∑∞an은 발산한다. R,r이 1인 경우에는 수렴인지 발산인지 판정이 불가능하다.[17]
달랑베르가 처음 공식화시켰다고 알려져 있으나 '달랑베르 비율 판정법' 또는 '코시 비율 판정법'이라고도 불린다. 멱근판정법과 상당히 비슷하다. 영어로 Ratio Test라고 불린다.
증명
1. R<1이면 임의의 0<ϵ<1−R를 만족하는 ϵ에 대해 ∀k>N:akak+1<R+ϵ<1를 만족하게 하는 자연수 N이 존재한다. 만약 η=R+ϵ라 하면 ∀k>N:ak+1<ηak이고, 곧 ∀k>N:ak<ηk−NaN이다. 급수 k=N+1∑∞ηk−NaN=aNj=1∑∞ηj는 η<1이기 때문에 수렴하고 따라서 k=1∑∞ak도 수렴한다. 2. 만약 r>1이면 적당히 큰 자연수 N에 대해 ∀k≥N:ak+1/ak>1이다. 따라서 k>N는 ak>aN>0를 의미하고, 곧 k→∞limak=0이다. Limit Term Test에 의해 k=1∑∞ak는 발산한다.
상극한과 하극한을 구하는 것은 까다롭기 때문에 보통은 아래 따름정리를 사용하게 된다. 사실 수학과가 아니면 처음부터 비율판정법을 아래의 것으로 배운다.
영어로 Root Test라고 불린다. 멱근판정법은 멱급수(power series)의 수렴 반지름을 구하는 데 사용할 수 있다.
1. R<1이면 R<ρ<1를 만족하는 임의의 ρ에 대해 ∀k>N:kak≤ρ를 만족하게 하는 자연수 N이 존재한다. 그럼 ∀k>N:ak≤ρk이고 급수 k=N+1∑∞ρk는 ρ<1이기 때문에 수렴한다. DCT에 의해 k=N+1∑∞ak는 수렴하고, 곧 k=1∑∞ak도 수렴한다. 2. R>1이면 kak>1를 만족하는 무수히 많은 자연수 k가 존재한다. 따라서 무수히 많은 k에 대해 ak>1이 성립하고 이것은 곧 k→∞limak=0을 의미한다. 일반항 판정법에 의해 급수는 발산한다.
Sn=k=1∑n(−1)kak이라 하자. 그럼 S2n−S2n−2=a2n−a2n−1≤0이고 수열 {S2n}은 단조 감소 함수이다. 또한 S2n=−a1+a2−a3+a4−a5+⋯+a2n−2−a2n−1+a2n=−a1+(a2−a3)+(a4−a5)+⋯+(a2n−2−a2n−1)+a2n≥−a1이므로 {S2n}는 아래로 bounded되어있고 따라서 수렴한다.[19] 이제 n→∞limS2n=S라 하자. 그럼 S2n−1=S2n−a2n이므로 n→∞limS2n−1=n→∞limS2n−n→∞lima2n=S−0=S이다. 따라서 n→∞limSn=S이고 곧 k=1∑∞(−1)kak는 수렴한다.
[1]n이 모든 자연수라는 뜻. 자연수가 1부터 시작해서 1씩 더해지는 무한집합이므로 결국 동치이다.[2] 초항이 n=1인 급수는 이렇게 시그마의 위아래를 생략하고 쓰기도 한다.[3] 여기서 ⌊x⌋는 최대 정수 함수이다.[4] 위와 같은 적분을 스틸체스 적분이라고 한다.[5] 유한번은 교환법칙은 먹힌다. 유한번 교환해서 더하는 순서를 원래대로 바꿀수 없으면 값이 달라질 수 있다.[6] 노름과 완비성을 둘다 갖는 벡터공간[7] 무한차원 벡터공간에서는 수렴하지만 조건수렴하지도 절대수렴하지도 않는 반례가 존재한다. 이 경우 조건수렴은 항의 순서라는 조건에 따라 수렴값이 달라지는 급수로 정의된다.[8] 당연하지만 급수에서 초항을 어떻게 잡든 초반 유한개의 항의 합은 유한이기 때문.[9]n→∞liman이 발산하는 경우(즉 극한값이 존재하지 않는 경우)도 포함한다. 왜냐하면 어쨌든 0으로 수렴하지 않는 것은 매한가지이기 때문이다.[10] 즉 n=1∑∞an은 발산한다. 이 대우명제를 발산판정법이라고 부른다.[11] 코시의 이 기준은, 실수상에서 수렴성과 동치이다.(수렴하면 코시의 기준을 만족하지만, 그렇지 않은 공간도 있다.) 그리고 수렴성의 정의와는 달리, 구체적인 수렴값은 몰라도 좋다. 때문에, 해석학과 (거리가 주어진) 위상공간에서 아주 중요한 역할을 한다. 코시의 기준을 만족하는 수열을 코시 수열 또는 기본 수열이라 부르고, 코시 수열이 수렴하는 공간을 ("완비적이다", "완비성을 가졌다.")고 표현한다. 실수와 복소수 공간은 완비적이다. 그러나 유리수 공간은 그렇지 않다. ⟨[10ⁿ √2]/10ⁿ⟩은 유리수열로서 코시수열이다. 하지만, 그 극한은 2로 유리수가 아니기 때문이다. 완비가 아닌 공간을 완비로 만드는 과정을 "완비화"라 부른다. 유리수 공간의 완비화는 실수의 공간이다.[12] 이 부분은 엡실론-델타 논법을 이용해서 증명할 수 있다.[13] 극한값의 성질을 사용한다. 수열의 극한값이 0이면 어느 시점에서 모든 항이 1보다는 작아야 한다. 반대로 극한값이 무한대이면 어느 시점에서 모든 항이 1보다는 커야한다.[14] 위로 유계이며 단조 증가인 수열은 수렴한다. 수열의 극한의 정의를 이용해 쉽게 보일 수 있다.[15] 코시 응집 판정법으로도 간단하게 증명가능하다.[16] limsup과 liminf는 각각 상극한과 하극한을 말한다.[17] 즉, 수열이 발산할 수도 있고 수렴할 수도 있다.[18]R=1 경우, 수렴하는 경우도 있고, 그렇지 않은 경우도 있다. 급수 ⟨1⟩의 합은 발산하지만, ⟨n−2⟩의 합은 수렴한다. [19] 아래로 유계이며 단조 감소인 수열은 수렴한다. 5번 각주 참조
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