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(번역) Constant of integration

by 다움위키 2024. 1. 21.
Original article: w:Constant of integration

 
미적분학(calculus)에서, 적분의 상수(constant of integration)는, 종종 C로 표시되며, 연결된 도메인(connected domain) 위의 f(x)부정적분(indefinite integral) (즉, f(x)의 모든 역도함수(antiderivative)집합(set))이 오직 덧셈의 상수까지(up to) 정의되는 것을 나타내기 위해 함수 f(x)의 역도함수의 끝에 더해지는 상수입니다. 이 상수는 역도함수의 구성에서 고유의 모호성을 표현합니다.
보다 구체적으로, 만약 함수 f(x)구간(interval) 위에 정의되고, F(x)f(x)의 역도함수이면, f(x)모든 역도함수의 집합은 함수 F(x)+C에 의해 주어지며, 여기서 C는 임의의 상수입니다 (C임의의 값이 F(x)+C를 유효한 역도함수를 만드는 것을 의미합니다). 이런 이유로, 부정 적분은 종종 f(x)dx=F(x)+C로 쓰이지만, 적분의 상수는 때때로 간결성을 위해 적분의 목록(lists of integrals)에서 생략됩니다.

Origin

임의의 상수 함수의 도함수(derivative)는 영입니다. 한번 우리가 함수 f(x)에 대해 하나의 역도함수 F(x)를 찾으면, 임의의 상수 C를 더하거나 빼는 것은 또 다른 역도함수를 제공할 것인데, 왜냐하면 (F(x)+C)=F(x)+C=F(x)이기 때문입니다. 상수는 적어도 하나의 역도함수를 갖는 모든 각 함수가 그것들의 무한 개수를 가질 것임을 표현하는 방법입니다.
F:RRG:RR를 둘의 어디에서나 미분-가능 함수로 놓습니다. 모든 각 실수 x에 대해 F(x)=G(x)라고 가정합니다. 그런-다음 모든 각 실수 x에 대해 F(x)G(x)=C를 만족하는 실수 C가 존재합니다.
이것을 입증하기 위해, [F(x)G(x)]=0임을 주목하십시오. 따라서 F는 FG로, G가 상수 함수 0으로 대체될 수 있으며, 그것의 도함수가 항상 영인 어디에서나 미분-가능 함수가 상수여야 한다는 것을 입증하려는 목표를 만듭니다:
실수 a를 선택하고, C=F(a)라고 놓습니다. 임의의 x에 대해, 미적분학의 기본 정리(fundamental theorem of calculus)는, F의 도함수가 사라진다는 가정과 함께, 다음임을 의미합니다:
0=axF(t) dt0=F(x)F(a)0=F(x)CF(x)=C
이것에 의하여 F가 상수 함수임을 보입니다.
두 사실이 이 증명에서 치명적입니다. 첫째, 실수 직선은 연결된(connected) 것입니다. 만약 실수 직선이 연결되지 않았다면, 우리는 항상 고정된 a로부터 임의의 주어진 x까지 적분할 수 있는 것은 아닙니다. 예를 들어, 만약 우리가 구간 [0,1]과 [2,3]의 합집합 위에 정의된 함수에 대해 질문을 받았고, a가 0이었다면, 0에서 3까지 적분하는 것이 가능하지 않은데, 왜냐하면 함수는 1과 2 사이에 정의되지 않았기 때문입니다. 여기서, 도메인(domain)의 각 연결된 성분(connected component)에 대해 하나씩, 둘의 상수가 있을 것입니다. 일반적으로, 상수를 지역적으로 상수 함수(locally constant function)로 대체함으로써, 우리는 이 정리를 연결이 분리된 도메인으로 확장할 수 있습니다. 예를 들어, dx/x에 대해 둘의 적분의 상수가 있고, tanxdx에 대해 무한하게 많은 것이 있으므로, 예를 들어, 1/x의 적분에 대해 일반적인 형식은 다음입니다:
1xdx={ln|x|+Cx<0ln|x|+C+x>0
둘째, FG는 어디에서나 미분-가능으로 가정됩니다. 만약 FG가 심지어 한 점에서 미분-가능하지 않으면, 그 정리는 실패할 것입니다. 예제로서, F(x)헤비사이드 계단 함수(Heaviside step function)로 놓으며, 그 함수는 x의 음의 값에 대해 영과 x의 비-음의 값에 대해 일이고, G(x)=0라고 놓습니다. 그런-다음 F의 도함수는 그것이 정의된 곳에서 영이고, G의 도함수는 항상 영입니다. 그럼에도 불구하고 FG가 상수만큼 다르지 않음이 분명하고, 만약 FG가 어디에서가 연속이고 거의 모든 곳(almost everywhere)에서 미분-가능이라고 가정하면 그 정리는 여전히 실패합니다. 예제로서, F칸토어 함수(Cantor function)로 취하고 다시 G(x)=0이라고 놓습니다.
예를 들어, 우리가 cos(x)의 역도함수를 찾기를 원한다고 가정합니다. 하나의 그러한 역도함수는 sin(x)입니다. 또 다른 하나는 sin(x)+1입니다. 세 번째는 sin(x)π입니다. 이들의 각각은 도함수  cos(x)를 가지므로, 그것들은 모두 cos(x)의 역도함수입니다. 
상수를 더하고 빼는 것이 같은 함수의 다른 역도함수를 찾는 데 있어 유일한 유연성이라는 것이 밝혀졌습니다. 즉, 모든 역도함수는 상수까지 같습니다. cos(x)에 대해 이 사실을 표현하기 위해, 우리는 다음을 씁니다: 
cos(x)dx=sin(x)+C.
C를 숫자로 대체하는 것은 역도함수를 생성할 것입니다. 숫자 대신에 C를 씀으로써, 어쨌든, cos(x)의 모든 가능한 역도함수의 간결한 설명이 얻어집니다. C적분의 상수라고 불립니다. 이들 함수의 실제로 모두가 cos(x)의 역도함수임을 쉽게 확인할 수 있습니다:
ddx[sin(x)+C]=ddx[sin(x)]+ddx[C]=cos(x)+0=cos(x)

Necessity

언뜻 보기에는, 상수가 영으로 설정될 수 있기 때문에, 그것이 불필요하게 보일 수 있습니다. 게다가, 미적분학의 기본 정리(fundamental theorem of calculus)를 사용하여 한정 적분(definite integral)을 평가할 때, 상수는 항상 자체적으로 취소될 것입니다.
어쨌든, 상수를 0으로 설정하려는 시도가 항상 말이 되는 것은 아닙니다. 예를 들어, 2sin(x)cos(x)는 적어도 셋의 다른 방법으로 적분될 수 있습니다:
2sin(x)cos(x)dx=sin2(x)+C=cos2(x)+1+C=12cos(2x)+C2sin(x)cos(x)dx=cos2(x)+C=sin2(x)1+C=12cos(2x)+C2sin(x)cos(x)dx=12cos(2x)+C=sin2(x)+C=cos2(x)+C
따라서 C를 영으로 설정하는 것은 여전히 상수를 남길 수 있습니다. 이것은, 주어진 함수에 대해, "가장 간단한 역도함수"가 없음을 의미합니다.
C를 영과 같게 설정함으로써 또 다른 문제는 때때로 (초기 값 문제(initial value problem)에서 처럼) 우리가 주어진 점에서 주어진 값을 가지는 역도함수를 찾기를 원한다는 것입니다. 예를 들어, ''x'' = &pi;에서 값 100을 가지는 cos(x)의 역도함수를 얻기 위해, 그때에 오직 C의 하나의 값이 작동할 것입니다 (이 경우에서 C = 100).
이 제한은 미분 방정식(differential equations)의 언어에서 다시 표현될 수 있습니다. 함수 f(x)의 부정적분을 찾는 것은 미분 방정식 dydx=f(x)를 푸는 것과 같습니다. 임의의 다른 방정식이 많은 해를 가질 수 있고, 각 상수는 잘-제기된 초기 값 문제(initial value problem)의 고유한 해를 나타냅니다. 우리의 역도함수가 x = π에서 값 100을 취하는 조건을 부과하는 것은 초기 조건입니다. 각 초기 조건은 하나에 해당하고 C의 오직 하나의 값에 해당하므로, C없이 그 문제를 푸는 것이 불가능일 것입니다.
추상 대수학(abstract algebra)에서 오는, 또 다른 정당성이 있습니다. 실수(real number) 위에 모든 (적당한) 실수-값 함수는 벡터 공간(vector space)이고, 미분 연산자(differential operator) ddx선형 연산자(linear operator)입니다. 연산자 ddx가 함수를 영으로 매핑하는 것과 해당 함수가 상수인 것은 필요충분 조건입니다. 결과적으로, ddx커널(kernel)은 모든 상수 함수의 공간입니다. 부정적분의 과정은 주어진 함수의 이전-이미지를 찾는 것과 같습니다. 주어진 함수에 대해 정식의 이전-이미지는 없지만, 모든 그러한 이전-이미지의 집합이 코셋(coset)을 형성합니다. 상수를 선택하는 것은 코셋의 원소를 선택하는 것과 같습니다. 이 맥락에서, 초기 값 문제(initial value problem)를 푸는 것은 초기 조건(initial condition)에 의해 주어진 초평면(hyperplane)에 놓이는 것으로 해석됩니다.