ベクトル値関数の極限の定義:トピック一覧  

  ・定義:ベクトル値関数の収束・極限値 
  
・定理:ベクトル値関数の極限の多変数関数の極限への言い換え/ ベクトル値関数の収束と点列の収束の関連 

 ※ベクトル値関数の諸概念:ベクトル値関数の定義と諸属性/極限の性質/連続性/偏微分/方向微分/微分 
 ※ベクトル値関数の極限の具体例:1変数関数の収束・極限値/2変数関数の収束・極限値/ n変数関数の収束・極限値
 ※ベクトル値関数の極限の一般化:距離空間上の関数の収束・極限値 
 
→総目次

定義:ベクトル値関数の収束convergence・極限値limit 

→はじめに読むべき定義/ε-δ論法による定義/近傍概念による定義 
cf.1変数関数の収束・極限値/2変数関数の収束・極限値/ n変数関数の収束・極限値/距離空間上の関数の収束・極限値 

はじめに
読むべき
定義

「点P(x1,x2,…,xn)を点A(a1,a2,…,an)に近づけたとき、
 
ベクトル値関数 (y1 , y2 , … , ym )=f ( x1 ,x2 , … , xn ) が、点B(b1,b2,…,bm)に収束する」
「点P(x1,x2,…,xn)を点A(a1,a2,…,an)に近づけたときの、
 
ベクトル値関数 (y1,y2,…,ym)= f (x1,x2,…,xn)の極限は、点B(b1,b2,…,bm)である」
  f ( x1 , x2 ,…, xn )→(b1,b2,…,bm) ( x1→a1 , x2→a2 ,… ,xn→an ) 
      
   
「
n次元空間Rn上の点Pを点Aに近づけたとき、
 
ベクトル値関数 f ( P ) が、 m次元空間Rm上の点Bに収束する」
「 n次元空間Rn上の点Pを点Aに近づけたときの、
 
ベクトル値関数 f ( P ) の極限は、 m次元空間Rm上の点Bである」
     f ( P )→B ( P → A )  
 
       
とは、
点P(x1,x2,…,xn)を、点A(a1,a2,…,an)と一致させることなく点A(a1,a2,…,an)に近づけたとき、
点P(x1,x2,…,xn)の点A(a1,a2,…,an)への接近経路にかかわらず、
ベクトル値関数 (y1 ,y2 , …, ym )= f ( x1 , x2 ,…,xn )の値(y1 ,y2 , …, ym )が
同じ1つの
点B(b1,b2,…,bm)に近づくことをいう。

※留意点  
   
(1)極限の定義において、点Pと点Aが一致することは除外している。  
     
点Aがベクトル値関数f (P) = f (x1,x2,…,xn)の定義域に含まれているとは限らない。 
   
(2) 点Pの点Aへの接近経路によって、
     
ベクトル値関数f (P) = f (x1,x2,…,xn)が近づく値が異なるときには、
     「
点P(x1,x2,…,xn)を点A(a1,a2,…,an)に近づけたとき、
        
ベクトル値関数f (P) = f (x1,x2,…,xn)が点B(b1,b2,…,bm)に収束しない」
    
 「点P(x1,x2,…,xn)を点A(a1,a2,…,an)に近づけたとき、
        
ベクトル値関数f (P) = f (x1,x2,…,xn)に極限値は存在しない」という。 
※この定義は一見わかりやすい。
 ところが、「近づく」とはいかなる事態を指すのか、という点が、
 明らかにされておらず、
 この「収束」「極限」定義は、実のところは不正確で、
 証明での使用に耐えられない。
 そこで、
 「近づく」の意味を明確化するために、
 「収束」「極限」概念は、次のように厳密に定義される。 

→「ベクトル値関数の収束・極限の定義」先頭

厳密な
定義:
ε
-δ
 論法

「 n次元空間Rn上の点Pを点Aに近づけたとき、
   
ベクトル値関数f (P)が m次元空間Rm上の点Bに収束する」
「 n次元空間Rn上の点Pを点Aに近づけたときの、
   
ベクトル値関数f (P)の極限は m次元空間Rm上の点Bである」
     
f ( P )→B ( P → A )  
 
       
「
点P(x1,x2,…,xn)を点A(a1,a2,…,an)に近づけたとき、
   
ベクトル値関数 f (x1,x2,…,xn)が点B(b1,b2,…,bm)に収束する」
「点P(x1,x2,…,xn)を点A(a1,a2,…,an)に近づけたときの
   
ベクトル値関数 f (x1,x2,…,xn)の極限は点B(b1,b2,…,bm)である」
    f ( x1 , x2 ,…, xn )→(b1,b2,…,bm) ( x1→a1 , x2→a2 ,… ,xn→an ) 
  
とは、
任意の(どんな)正の実数εに対して(でも)、ある正の実数δをとると、
  0<
dn( P, A )<δ ⇒ dm ( f (P), B )<ε   
が成り立つ
ということ。
この定義を、
論理記号で表せば、
(
∀ε>0)(∃δ>0)(∀P∈Rn )(0<dn ( P, A )<δ⇒dm ( f (P), B )<ε ) 
となる。
*
dn ( P, A )は、 n次元空間Rn上での点P(x1,x2,…,xn)と点A(a1,a2,…,an)との距離を、
 
dm ( f (P), B )は、 m次元空間Rm上のf (P)と点B(b1,b2,…,bm)との距離を表す。 

[文献]
杉浦
『
解析入門I』
I§6定義2-3(pp.51-2);
黒田
『
微分積分学』
定義
8.6(p.277);

※ユークリッド距離が定められたユークリッド空間Rn, Rmにおける極限概念     
ベクトル値関数(f1 (x1,x2,…,xn),f2 (x1,x2,…,xn),…,fm (x1,x2,…,xn)) =f (P) = f (x1,x2,…,xn)について、
収束・極限を扱う際には、
特別な目的がない限り、
n次元空間Rn上の距離をユークリッド距離で定めて、 n次元空間Rnをユークリッド空間Rnとし、 
m次元空間Rmの上の距離をユークリッド距離で定めて、 m次元空間Rmををユークリッド空間Rmとする、
設定のもとで考えるのが普通。 
この設定下では、
  
  

だから、
「
点P(x1,x2,…,xn)を点A(a1,a2,…,an)に近づけたとき、
 
ベクトル値関数( f1 (x1,x2,…,xn), f2 (x1,x2,…,xn) , … , fm (x1,x2,…,xn) ) = f (x1,x2,…,xn)が点B(b1,b2,…,bm)に収束する」
「点P(x1,x2,…,xn)を点A(a1,a2,…,an)に近づけたときの、
 
ベクトル値関数( f1 (x1,x2,…,xn), f2 (x1,x2,…,xn) , … , fm (x1,x2,…,xn) ) = f (x1,x2,…,xn)の極限は点B(b1,b2,…,bm)である」
「
f ( x1 , x2 ,…, xn )→(b1,b2,…,bm) ( x1→a1 , x2→a2 ,… ,xn→an )」
の定義は、具体的には
  ┌
任意の(どんな)正の実数εに対して(でも)、
  |ある
正の実数δが存在して、
  |  「 

  |    
ならば  
  |    
」
  └を成り立たせる
 
(∀ε>0) (∃δ>0) (∀x1,x2,…,xn∈R)
         (
          
⇒  
           
 ) 
となる。

※n次元数ベクトル空間の上に定義されたユークリッド空間R2における極限概念     
・
n次元空間Rnに
 
ベクトルの加法・スカラー乗法・自然な内積(標準内積)・ユークリッドノルム‖‖nが定義されており、
 
n次元空間Rnを実n次元数ベクトル空間・計量実ベクトル空間・ノルム空間として扱える場合、
 
任意の実n次元数ベクトルx, y∈Rnのユークリッド距離は‖x−y‖n と表せる。
 このユークリッド距離を定義した
ユークリッド空間Rnのもとでは、 
 
dn( P, A )=‖P−A‖n   
・
m次元空間Rmに
 
ベクトルの加法・スカラー乗法・自然な内積(標準内積)・ユークリッドノルム‖‖mが定義されており、
 
m次元空間Rmを実n次元数ベクトル空間・計量実ベクトル空間・ノルム空間として扱える場合、
 
任意の実m次元数ベクトルx', y'∈Rmのユークリッド距離は‖x−y‖m と表せる。
 このユークリッド距離を定義した
ユークリッド空間Rmのもとでは、 
 
dm( f (P), B )=‖f (P)−B‖m   
・したがって、
「
n次元空間Rn上の点Pを点Aに近づけたとき、ベクトル値関数f (P) が、 m次元空間Rm上の点Bに収束する」
「 n次元空間Rn上の点Pを点Aに近づけたときの、ベクトル値関数f (P) の極限は m次元空間Rm上の点Bである」
「 f ( P )→B ( P → A ) 」 
の定義は、具体的には
  ┌
任意の(どんな)正の実数εに対して(でも)、
  |ある
正の実数δが存在して、
  |   「 0<
‖P−A‖n<δ ならば  ‖f (P)−B‖m<ε 」 
  |          
  └を成り立たせる
  (
∀ε>0)(∃δ>0)(∀P∈Rn )(0<‖P−A‖n<δ⇒‖ f (P)−B‖m<ε ) 
と表せる。   
 ただし、上記の
Pは、「点P(x1,x2,…,xn)」を表す実n次元数ベクトル(x1,x2,…,xn)、
     上記のAは、「点A(a1,a2,…,an)」を表す実n次元数ベクトル(a1,a2,…,an)、
     上記のBは、「点B(b1,b2,…,bn)」を表す実m次元数ベクトル(b1,b2,…,bn)
 である。   

→「ベクトル値関数の収束・極限の定義」先頭

近傍を
用いた
定義

「 n次元空間Rn上の点P(x1,x2,…,xn)を点A(a1,a2,…,an)に近づけたとき、
 
ベクトル値関数f (P) = f (x1,x2,…,xn)が、
 
m次元空間Rm上の点B(b1,b2,…,bm)に収束する」
「 n次元空間Rn上の点P(x1,x2,…,xn)を点A(a1,a2,…,an)に近づけたときの、
 
ベクトル値関数f (P) = f (x1,x2,…,xn)の極限は
 
m次元空間Rm上の点B(b1,b2,…,bm)である」
      
   
   
とは、
 
点Bの任意の「Rm上のε近傍 Uε(B)」に対して(でも)、
 ある「
Rn上の点Aの除外δ近傍U*δ(A)」が存在して、
     
f ( U*δ(A) ) ⊂ Uε(B) 
 を満たす
ということ。
この定義を別の表現でいうと、
 
任意の(どんな)正の実数εに対して(でも)、ある正の実数δが存在して、
        「 
f ( U*δ(A) ) ⊂ Uε(B)  」
    すなわち「 
P∈ U*δ(A) ならば、 f (P) ∈Uε(B) 」
 を成り立たせる、
ということ。
この定義を、
論理記号で表せば、
(
∀Uε(B))(∃ U*δ(A) )( f ( U*δ(A) ) ⊂ Uε(B) ) 
(
∀ε>0)(∃δ>0)( f ( U*δ(A) ) ⊂ Uε(B) ) 
(
∀ε>0)(∃δ>0)(∀P∈Rn )( P∈ U*δ(A) ⇒ f (P) ∈Uε(B)) 
となる。

[文献]

※ユークリッド距離が定められたユークリッド空間Rnにおける極限概念     
 
ベクトル値関数f (P) について、
 収束・極限を扱う際には、
 特別な目的がない限り、
 
n次元空間Rn上の距離をユークリッド距離で定めて、 n次元空間Rnをユークリッド空間Rnとし、 
 
実数体Rの距離をユークリッド距離で定めて、Rを1次元ユークリッド空間Rとする、
 設定のもとで考えるのが普通。 
 この設定のもとでは、
 
点A(a1,a2,…,an)の「Rn上の点Aの除外δ近傍U*δ(A)」は、
      
 
点B(b1,b2,…,bn)の「Rm上のε近傍 Uε(B)」は、
    
 だから、
「
n次元空間Rn上の点Pを点Aに近づけたとき、ベクトル値関数f (P) が、 m次元空間Rm上の点Bに収束する」
「 n次元空間Rn上の点Pを点Aに近づけたときの、ベクトル値関数f (P) の極限は m次元空間Rm上の点Bである」
「 f ( P )→B ( P → A ) 」 
 の定義は、具体的には
  ┌
任意の(どんな)正の実数εに対して(でも)、
  |ある
正の実数δが存在して、
  |    
  |    
ならば
  |       
  └を成り立たせる
 となる。

※n次元数ベクトル空間の上に定義されたユークリッド空間Rnにおける極限概念  
・
n次元空間Rnに
 
ベクトルの加法・スカラー乗法・自然な内積(標準内積)・ユークリッドノルム‖‖nが定義されており、
 
n次元空間Rnを実n次元数ベクトル空間・計量実ベクトル空間・ノルム空間として扱える場合、
 
任意の実n次元数ベクトルx, y∈Rnのユークリッド距離は‖x−y‖n と表せる。
 このユークリッド距離を定義した
ユークリッド空間Rnのもとでは、 
 
点A(a1,a2,…,an)の「Rn上の点Aの除外δ近傍U*δ(A)」は、U*δ(A)={ Q∈Rn | 0<‖Q−A‖<ε } 
・
m次元空間Rmに
 
ベクトルの加法・スカラー乗法・自然な内積(標準内積)・ユークリッドノルム‖‖mが定義されており、
 
m次元空間Rmを実n次元数ベクトル空間・計量実ベクトル空間・ノルム空間として扱える場合、
 
任意の実m次元数ベクトルx', y'∈Rmのユークリッド距離は‖x−y‖m と表せる。
 このユークリッド距離を定義した
ユークリッド空間Rmのもとでは、 
 
点B(b1,b2,…,bn)の「Rm上のε近傍 Uε(B)」は、Uε(B)={ Q∈Rm | ‖Q−B‖<ε } 
・だから、
「
n次元空間Rn上の点Pを点Aに近づけたとき、ベクトル値関数f (P) が、 m次元空間Rm上の点Bに収束する」
「 n次元空間Rn上の点Pを点Aに近づけたときの、ベクトル値関数f (P) の極限は m次元空間Rm上の点Bである」
「 f ( P )→B ( P → A ) 」 
 の定義は、
  ┌
任意の(どんな)正の実数εに対して(でも)、
  |ある
正の実数δが存在して、
  |   
P∈U*δ(A)={ Q∈Rn | 0<‖Q−A‖<δ } 
  |   
ならば   
  |   
f (P) ∈Uε(B)={ Q∈Rm | ‖Q−B‖<ε }  
  └を成り立たせる
 と表せる。   
 ただし、上記の
Pは、「点P(x1,x2,…,xn)」を表す実n次元数ベクトル(x1,x2,…,xn)、
     上記のAは、「点A(a1,a2,…,an)」を表す実n次元数ベクトル(a1,a2,…,an)、
     上記の
Bは、「点B(b1,b2,…,bn)」を表す実m次元数ベクトル(b1,b2,…,bn)
 である。   

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定理:「ベクトル値関数の極限」の「n変数関数の極限」への言い換え

定理

次の命題Pと命題Qは互いに言い換え可能である。
つまり、命題
P⇔命題Q。

命題P:
  
点P(x1,x2,…,xn)を点A(a1,a2,…,an)に近づけたとき、
  
ベクトル値関数 ( y1 ,y2 , …, ym )=f ( x1 , x2 , … , xn )が、
  
点B(b1,b2,…,bm)に収束する。
  すなわち、
f (x1,x2,…,xn)→(b1,b2,…,bm) ( x1→a1 , x2→a2 ,…,xn→an )

命題Q:ベクトル値関数  ( y1 ,y2 , …, ym )=f ( x1 , x2 , … , xn )を、
    
m個の n変数関数の組
      
y1 = f1 ( x1 , x2 , … , xn )
       y2 = f2 ( x1 , x2 , … , xn )
       : 
      
ym =fm ( x1 , x2 , … , xn ) 
    として表したときに、  
     
f1 (x1,x2,…,xn)→b1 ( x1→a1 , x2→a2 ,…,xn→an )  
     
かつ
     f2 (x1,x2,…,xn)→b2 ( x1→a1 , x2→a2 ,…,xn→an )  
     
かつ
     :
     
かつ
     fm (x1,x2,…,xn)→bm ( x1→a1 , x2→a2 ,…,xn→an )  
    が満たされる。


[文献]
杉浦『
解析入門I』I章§6定理6.8-1(p.59);
杉浦『解析演習』I章§2要綱2.16(p.11);

[活用例]
ベクトル値関数の連続性の
多変数関数の連続性への言い換え
 

証明

証明は、杉浦『解析入門I』I章§6定理6.8-1(p.59)参照。

 
     
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定理:ベクトル値関数の収束の、点列の収束への言い換え 

 

具体例:1変数関数の収束の、数列の収束への言い換え/ 2変数関数の収束の、点列・数列の収束への言い換え
    
n変数関数の収束の、点列・数列の収束への言い換え 
一般化:
距離空間の間の写像の収束の、点列の収束への言い換え 

定理1

次の命題P,Q,Rは互いに言い換え可能である。
つまり、命題
P⇔命題Q⇔命題R。
命題P:
点P(x1,x2,…,xn)を点A(a1,a2,…,an)に近づけたとき、
ベクトル値関数 f (P) = f (x1,x2,…,xn)が、
m次元空間Rm上の点B(b1,b2,…,bm)に収束する」 
これを記号で表すと、
  ・
f ( P )→B ( P → A ) 
  ・
f (x1,x2,…,xn)→(b1,b2,…,bm) ( x1→a1 , x2→a2 ,…,xn→an )
    
 など。 

[文献]
杉浦『解析入門I』定理6.2(p.53):証明付;

命題Q:
どんなRn上の点列{ Pi }={ P1 , P2 , P3,…}={ (x11,x12,…,x1n) , (x21,x22,…,x2n) , (x31,x32,…,x3n) ,…}についてであれ、
 
1. その点列{ Pi }={ P1 , P2 , P3,…}={ (x11,x12,…,x1n) , (x21,x22,…,x2n) , (x31,x32,…,x3n) ,…}が点A(a1,a2,…,an)に収束し、
 
かつ  
 
2. その点列の各項 P1 , P2 , P3 , … がどれも点Aと一致しない 
 
限り、 
 その
点列の各項 P1 , P2 , P3 , …をベクトル値関数f によりRm上に写した像の点列 
    {
f ( Pi ) }={ f ( P1 ), f ( P2 ) , f ( P3 ) ,… }={ f ( x11,x12,…,x1n ) , f (x21,x22,…,x2n ), f (x31,x32,…,x3n ),… }
 は点B(b1,b2,…,bm)に収束する。
 つまり、
  
任意のRn上の点列{ PI }={ P1 , P2 , P3,…}={ (x11,x12,…,x1n) , (x21,x22,…,x2n) , (x31,x32,…,x3n) ,…}について、
   
Pi→A (i→∞) かつ P1≠A , P2≠A , P3≠A ,…ならば、f ( Pi )→B (i→∞)  
 
論理記号で表すと、
   
(∀{ Pi })(( Pi→A (i→∞)かつ(∀i) ( Pi ≠A) )⇒ f ( Pi )→B (i→∞) )

命題R:
いかなる
  「実数
a1に収束する数列{ x11 , x21 , x31 ,…}」(ただし、x11≠a1 , x21≠a1 , x31≠a1 ,… )
  「実数
a2に収束する数列{ x12 , x22 , x32 ,…}」(ただし、x12≠a2 , x22≠a2 , x32≠a2 ,… )
     : 
  「実数
anに収束する数列{ x1n , x2n , x3n ,…}」(ただし、x1n ≠an , x2n ≠an , x3n ≠an ,… )
に対しても、
点列 { f ( Pi ) }={ f ( P1 ), f ( P2 ) , f ( P3 ) ,… }={ f ( x11,x12,…,x1n ) , f (x21,x22,…,x2n ), f (x31,x32,…,x3n ),… }
が点B(b1,b2,…,bm)に収束する。
つまり、
(∀ { xi1 } ,{ xi2 }, …, { xin } )
 (((∀i) (xi1≠a1かつxi2≠a2かつ…かつxin≠an)かつxi1→a1 (i→∞)かつxi2→a2 (i→∞)かつ…かつxin→an (i→∞))
         ⇒ f ( xi1,xi2,…,xin ) →B (i→∞))
※
なぜ?
 ・「命題
P⇒命題Q」となるわけ→[杉浦『解析入門I』定理6.2(p.53)] 
 ・「命題
Q⇒命題P」となるわけ→[杉浦『解析入門I』定理6.2(p.53)]  
 ・「命題
Q⇔命題R」となるのは、点列の収束と数列の収束の関係による。 

定理2

次の命題P,Q,Rは互いに言い換え可能である。
つまり、命題
P⇔命題Q⇔命題R。
命題P:
点P(x1,x2,…,xn)を点A(a1,a2,…,an)に近づけたとき、
ベクトル値関数 f (P) = f (x1,x2,…,xn)が収束する」 
すなわち、
  
  
が存在する
  
※極限値の値をだしていないことに注意。

 

[文献]
杉浦『解析入門I』定理6.2系(p.54):証明付

命題Q:
どんなRn上の点列{ Pi }={ P1 , P2 , P3,…}={ (x11,x12,…,x1n) , (x21,x22,…,x2n) , (x31,x32,…,x3n) ,…}についてであれ、
 
1. その点列{ Pi }={ P1 , P2 , P3,…}={ (x11,x12,…,x1n) , (x21,x22,…,x2n) , (x31,x32,…,x3n) ,…}が点A(a1,a2,…,an)に収束し、
 
かつ  
 
2. その点列の各項 P1 , P2 , P3 , … がどれも点Aと一致しない 
 
限り、 
 その
点列の各項 P1 , P2 , P3 , …をベクトル値関数f によりRm上に写した像の点列 
    {
f ( Pi ) }={ f ( P1 ), f ( P2 ) , f ( P3 ) ,… }={ f ( x11,x12,…,x1n ) , f (x21,x22,…,x2n ), f (x31,x32,…,x3n ),… }
 が収束する。
 
論理記号で表すと、
   
(∀{ Pi })(( Pi→A (i→∞)かつ(∀i) ( Pi ≠A) )⇒ が存在する)
  
※極限値の値をだしていないことに注意。

命題R:
いかなる
    「
収束数列{ x11 , x21 , x31 ,…}」(ただし、x11≠a1 , x21≠a1 , x31≠a1 ,… )
    「
収束数列{ x12 , x22 , x32 ,…}」(ただし、x12≠a2 , x22≠a2 , x32≠a2 ,… )
       : 
    「
収束数列{ x1n , x2n , x3n ,…}」(ただし、x1n ≠an , x2n ≠an , x3n ≠an ,… )   
に対しても、
点列 { f ( Pi ) }={ f ( P1 ), f ( P2 ) , f ( P3 ) ,… }={ f ( x11,x12,…,x1n ) , f (x21,x22,…,x2n ), f (x31,x32,…,x3n ),… }
が収束する。

活用例

コーシーの判定法

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