コンテンツにスキップ

極限と連続性:ε-δ 論法を「誤差の契約」として読む

前提:数学の国語:集合と論理を正確に読み書きする

生 Markdown
  • xxaa に限りなく近づけると f(x)f(x)LL に限りなく近づく」という言い方は、動きを含んだ比喩です。そのままでは真偽を判定できません。ε-δ 論法は、これを「どんな精度を要求されても、それを保証する範囲を返せる」という静的な条件に書き換えたものです。
  • 定義の骨格は量化子の順序 ε δ x\forall \varepsilon\ \exists \delta\ \forall x にあります。δ\deltaε\varepsilon に依存してよく、逆はありません。この一方通行が定義の性格をすべて決めています。
  • 極限の一意性・四則・はさみうちの原理は、この定義だけから証明できます。証明の型は「要求された ε\varepsilon を分割して各部品に配る」の一つです。
  • 連続性は「xax \to a の極限が存在し、しかもその値が f(a)f(a) に一致する」ことです。ディリクレ関数はどの点でも不連続、トマエ関数は無理点でだけ連続 — 直感の届かない例も、定義に従えば機械的に判定できます。
  • 量化子を 1 つ動かすと一様連続性という別の概念になります。f(x)=1/xf(x) = 1/x(0,1](0,1] 上で連続ですが一様連続ではありません。

1. 動機:「限りなく近づく」はどこが曖昧か

Section titled “1. 動機:「限りなく近づく」はどこが曖昧か”

xxaa に限りなく近づくとき、f(x)f(x)LL に限りなく近づく」。高校の教科書に出てくるこの説明は、多くの場面でうまく機能します。f(x)=2x+1f(x) = 2x+1xx11 に近づければ f(x)f(x)33 に近づくことを、誰も疑わないでしょう。それでも、この文をそのまま数学の定義として採用することはできません。理由は 3 つあります。

第 1 に、「近づく」は動きの言葉です。 数学に現れる xx は変化しません。実数直線上の 1 点であって、時間とともに動く粒子ではありません。「近づく」を字義どおりに読むなら、時刻という余分な概念を持ち込むことになります。

第 2 に、「限りなく」の程度が測れません。f(x)f(x)LL に近い」と言うとき、どれくらい近ければよいのでしょうか。0.10.1 でしょうか、1010010^{-100} でしょうか。基準を決めずに「近い」と言っても、ある主張が真か偽かを決められません。真偽を決められない文は定義になりません。

第 3 に、直感が通用しない関数が実在します。 次の関数(ディリクレ関数)を考えてください。

D(x)={1(xQ)0(xQ)D(x) = \begin{cases} 1 & (x \in \mathbb{Q}) \\ 0 & (x \notin \mathbb{Q}) \end{cases}

xx00 に「限りなく近づけて」みます。x=1/nx = 1/n に沿って近づければ D(x)D(x) はずっと 11 です。x=2/nx = \sqrt{2}/n に沿って近づければずっと 00 です。近づけ方によって答えが変わってしまい、素朴な言い方はここで沈黙します。しかも DD の値は 1100 の間を「跳ぶ」のではなく、どんなに狭い区間の中でも両方の値を取り続けます。グラフを描いて眺めるという手段も使えません。

歴史的にも、この曖昧さは実害を生みました。18 世紀の解析学は「無限小」、すなわち 00 ではないがどんな正の数より小さい量を自由に使い、そのおかげで大量の公式を手に入れましたが、同時に「連続関数の列の和は連続」といった誤った主張も流通させました。コーシーが『解析教程』(1821) で極限を解析学の基礎に据え、ワイエルシュトラスとその学派が 19 世紀後半に ε\varepsilonδ\delta による定式化を完成させたことで、この種の混乱は決着しました。0.999=10.999\cdots = 1 がなぜ等式として正しいのか、という問いも同じ根を持ちます(数とは何か?、とくに 1 = 0.999…(定理 6.3)[数とは何か])。

極限を厳密にする実利ははっきりしています。導関数は limh0f(a+h)f(a)h\lim_{h \to 0} \dfrac{f(a+h)-f(a)}{h} という極限そのものですし(導関数の定義と基本的な微分法微分係数の定義(定義 3.1)[導関数の定義と基本的な微分法])、無限級数の和は部分和のなす数列の極限として定義されます(級数と収束判定無限級数の定義(定義 3.1)[級数と収束判定])。土台が曖昧なら、その上に建つ定理もすべて曖昧になります。

発想の転換はこうです。「近づく」という過程を語るのをやめ、達成された精度だけを語ります。f(x)f(x)LL に近いことを「誤差が ε\varepsilon 未満である」と読み替え、それを保証するために xx に許される範囲を「aa からの距離が δ\delta 未満」と読み替える。あとは、どんな精度の注文にも応えられるか、という一つの問いに帰着します。

以下、N={1,2,3,}\mathbb{N} = \{1, 2, 3, \ldots\}00 を含めません)、Q\mathbb{Q} は有理数全体、R\mathbb{R} は実数全体とします。x|x| は絶対値で、xy|x - y| は数直線上の xxyy の距離を表します。以後くり返し使う不等式は次の 2 本です。

x+yx+y,xyxy|x + y| \le |x| + |y|, \qquad \bigl| |x| - |y| \bigr| \le |x - y|

1 本目(三角不等式)は ±xx\pm x \le |x|±yy\pm y \le |y| を足して ±(x+y)x+y\pm(x+y) \le |x|+|y| を得れば従います。2 本目は x=(xy)+yxy+y|x| = |(x-y)+y| \le |x-y| + |y| から xyxy|x|-|y| \le |x-y| が出て、xxyy を入れ替えれば yxxy|y|-|x| \le |x-y| も出るので、両者を合わせれば得られます。

量化子 \forall(すべての)と \exists(存在する)の扱い、およびその否定(量化子の否定(定理 5.3)[数学の国語])については 数学の国語 - 集合と論理 を前提にします。

定義 2.1近傍・除外近傍・集積点

aRa \in \mathbb{R}δ>0\delta > 0 に対して

Uδ(a)={xR:xa<δ},Uδ(a)={xR:0<xa<δ}U_\delta(a) = \{\, x \in \mathbb{R} : |x - a| < \delta \,\}, \qquad U_\delta^{*}(a) = \{\, x \in \mathbb{R} : 0 < |x - a| < \delta \,\}

をそれぞれ aaδ\delta-近傍除外 δ\delta-近傍という。Uδ(a)U_\delta(a) は開区間 (aδ, a+δ)(a-\delta,\ a+\delta) に等しく、Uδ(a)U^{*}_\delta(a) はそこから点 aa だけを取り除いた集合である。

さらに ARA \subseteq \mathbb{R}aRa \in \mathbb{R} について、

δ>0,Uδ(a)A\forall \delta > 0,\quad U^{*}_\delta(a) \cap A \ne \emptyset

が成り立つとき、aaAA集積点という。

集積点は「aa のいくらでも近くに、aa 自身とは異なる AA の点がある」ことを意味します。たとえば A=(0,1)A = (0,1) の集積点全体は [0,1][0,1] です(端点 0,10, 1AA に属しませんが集積点です)。一方 A={0}(1,2)A = \{0\} \cup (1,2) において 00 は集積点ではありません。δ=1\delta = 1 とすれば U1(0)A=U^{*}_1(0) \cap A = \emptyset だからです。このような点を孤立点といいます。

集積点という条件は、極限を論じるための最小限の前提です。aa の近くに AA の点がまったく無ければ、「xxaa に近づけたときの f(x)f(x)」を語る材料がありません。定理 3.5 で、この仮定を落とすと何が壊れるかを見ます。

定義 3.1関数の極限

ARA \subseteq \mathbb{R}f:ARf : A \to \mathbb{R} とし、aaAA の集積点(定義 2.1)とする。実数 LL について

ε>0, δ>0, xA,0<xa<δ    f(x)L<ε\forall \varepsilon > 0,\ \exists \delta > 0,\ \forall x \in A, \quad 0 < |x - a| < \delta \implies |f(x) - L| < \varepsilon

が成り立つとき、ffxax \to aLL収束するといい、

limxaf(x)=L\lim_{x \to a} f(x) = L

と書く。f(x)L (xa)f(x) \to L\ (x \to a) という書き方も同じ意味である。

この論理式を、次の 2 人のやり取りとして読んでください。相手は精度の注文を出す側、こちらはそれに応える側です。

flowchart LR
A["第1手 相手が精度 ε > 0 を指定する"] --> B["第2手 こちらが δ > 0 を1つ提示する"]
B --> C["第3手 相手は a との距離が δ 未満の点 x を自由に選ぶ(a 自身は除く)"]
C --> D["判定 どの x に対しても f(x) と L の距離が ε 未満なら契約達成"]
ε-δ 論法を「誤差の契約」として読む。先に ε が与えられ、あとから δ を選ぶ順序が本質

こちらが勝てる(=どんな ε\varepsilon にも応じられる)とき、そのときに限り limxaf(x)=L\lim_{x\to a} f(x) = L です。ここで決定的なのは手番の順序です。ε\varepsilon が先に与えられ、δ\delta は後から選ばれます。したがって δ\deltaε\varepsilon に依存してよく、実際ふつうは ε\varepsilon が小さいほど δ\delta も小さく取ることになります。逆に xxδ\delta の後に選ばれるので、δ\deltaxx に依存することは許されません。

図で見ると、ε\varepsilon は横向きの帯(許される値の幅)、δ\delta は縦向きの帯(許される xx の幅)を決めます。

L + εLL − εa − δaa + δxε の帯δ の帯y = f(x)
先に横帯(値の許容誤差 ε)が与えられ、それに合わせて縦帯(a の周りの幅 δ、ただし a 自身は除く)を選ぶ。縦帯に入る x は、必ず横帯の中へ写らねばならない

注意 3.2定義の否定

定義 3.1 の否定、すなわち「LLxax \to a での ff の極限ではない」は、量化子を順に反転させ、含意の否定 ¬(P    Q)P¬Q\lnot(P \implies Q) \equiv P \wedge \lnot Q を使って

ε0>0, δ>0, xA,0<xa<δ  f(x)Lε0\exists \varepsilon_0 > 0,\ \forall \delta > 0,\ \exists x \in A, \quad 0 < |x - a| < \delta \ \wedge\ |f(x) - L| \ge \varepsilon_0

と書けます。日本語に直せば「ある精度 ε0\varepsilon_0 が存在して、どんなに δ\delta を小さく取っても、aa の除外 δ\delta-近傍の中に誤差 ε0\varepsilon_0 以上の点が残る」です。さらに「xax \to aff の極限が存在しない」とは、これがすべての LRL \in \mathbb{R} について成り立つことをいいます。極限が無いことを示すときは、この形を目標にします。

例 3.31 次関数の極限

f(x)=2x+1f(x) = 2x + 1A=RA = \mathbb{R})について limx1f(x)=3\lim_{x \to 1} f(x) = 3 を示します。

下書き(δ\delta の探し方)。 保証したい不等式は f(x)3<ε|f(x) - 3| < \varepsilon です。左辺を計算すると

f(x)3=(2x+1)3=2x2=2x1|f(x) - 3| = |(2x+1) - 3| = |2x - 2| = 2|x - 1|

なので、2x1<ε2|x-1| < \varepsilon すなわち x1<ε/2|x - 1| < \varepsilon/2 であれば十分です。そこで δ=ε/2\delta = \varepsilon/2 と取ればよい、と見当がつきます。

証明。 ε>0\varepsilon > 0 を任意に取る。δ=ε/2>0\delta = \varepsilon/2 > 0 とおく。0<x1<δ0 < |x - 1| < \delta を満たす任意の xRx \in \mathbb{R} に対して、上の計算から

f(x)3=2x1<2δ=2ε2=ε|f(x) - 3| = 2|x - 1| < 2\delta = 2 \cdot \frac{\varepsilon}{2} = \varepsilon

が成り立つ。ε\varepsilon は任意だったから、定義 3.1 により limx1(2x+1)=3\lim_{x\to1}(2x+1) = 3 である。

下書きは不等式を逆向きにたどる作業で、証明そのものではありません。証明として書くときは、ε\varepsilon を受け取り、δ\delta を宣言し、順方向に不等式をつなぐ、という順序を守ってください。

例 3.42 次関数の極限:δ を 2 段構えで取る

g(x)=x2g(x) = x^2 について limx2g(x)=4\lim_{x \to 2} g(x) = 4 を示します。

下書き。 x24=x2x+2|x^2 - 4| = |x - 2|\,|x + 2| です。x2|x-2|δ\delta で小さくできますが、x+2|x+2| は残ります。そこで先に「x2<1|x-2| < 1 の範囲でだけ考える」と決めてしまいます。このとき 1<x<31 < x < 3 なので

x+2=x+2<5|x + 2| = x + 2 < 5

となり、x24<5x2|x^2 - 4| < 5|x-2| が使えます。あとは 5x2<ε5|x-2| < \varepsilon、すなわち x2<ε/5|x-2| < \varepsilon/5 を課せば十分です。2 つの要求を同時に満たすには最小値を取ればよく、δ=min(1, ε/5)\delta = \min(1,\ \varepsilon/5) とします。

証明。 ε>0\varepsilon > 0 を任意に取り、δ=min(1, ε5)>0\delta = \min\left(1,\ \dfrac{\varepsilon}{5}\right) > 0 とおく。0<x2<δ0 < |x - 2| < \delta とする。まず x2<1|x - 2| < 1 より 1<x<31 < x < 3、したがって x+2=x+2<5|x+2| = x + 2 < 5 である。次に x2<ε/5|x-2| < \varepsilon/5 でもあるから、

x24=x2x+2<ε55=ε.|x^2 - 4| = |x-2|\,|x+2| < \frac{\varepsilon}{5} \cdot 5 = \varepsilon .

よって limx2x2=4\lim_{x\to2} x^2 = 4 である。

δ\deltaε\varepsilon だけでなく近づく先 aa にも依存してよいことに注意してください。同じ計算を aa 一般で行うと δ=min(1, ε/(2a+1))\delta = \min(1,\ \varepsilon/(2|a|+1)) となり、a|a| が大きいほど δ\delta は小さくなります。この依存性が §6 で主題になります。

定理 3.5極限の一意性

ARA \subseteq \mathbb{R}f:ARf : A \to \mathbb{R} とし、aaAA の集積点とする。limxaf(x)=L\lim_{x\to a} f(x) = L かつ limxaf(x)=M\lim_{x \to a} f(x) = M ならば L=ML = M である。

証明(定理 3.5)

LML \ne M と仮定して矛盾を導く(背理法。その正当性は 背理法の正当性(命題 6.2)[証明の技術]、証明の型全般については 証明の技術 - 数学的帰納法と背理法 を参照)。

ε=LM2\varepsilon = \dfrac{|L - M|}{2} とおく。LML \ne M より LM>0|L-M| > 0 だから ε>0\varepsilon > 0 である。

定義 3.1LL に対して適用すると、δ1>0\delta_1 > 0 が存在して、xAx \in A かつ 0<xa<δ10 < |x-a| < \delta_1 ならば f(x)L<ε|f(x) - L| < \varepsilon となる。同じく MM に対して適用すると、δ2>0\delta_2 > 0 が存在して、xAx \in A かつ 0<xa<δ20 < |x-a| < \delta_2 ならば f(x)M<ε|f(x) - M| < \varepsilon となる。

δ=min(δ1,δ2)>0\delta = \min(\delta_1, \delta_2) > 0 とおく。aaAA の集積点である(仮定)から、定義 2.1 により Uδ(a)AU^{*}_{\delta}(a) \cap A \ne \emptyset であり、この集合から点 x0x_0 を 1 つ取れる。x0x_00<x0a<δδ10 < |x_0 - a| < \delta \le \delta_10<x0a<δδ20 < |x_0-a| < \delta \le \delta_2 の両方を満たすので、上の 2 つの結論がともに使えて

LM=(Lf(x0))+(f(x0)M)f(x0)L+f(x0)M<ε+ε=LM|L - M| = |(L - f(x_0)) + (f(x_0) - M)| \le |f(x_0) - L| + |f(x_0) - M| < \varepsilon + \varepsilon = |L - M|

を得る(1 つ目の不等号は §2 の三角不等式)。これは LM<LM|L-M| < |L-M| という矛盾である。よって L=ML = M である。

証明の中で、集積点という仮定は「x0x_0 を実際に取る」ためだけに使われました。ここが落ちると結論も落ちます。実際、A={0}(1,2)A = \{0\} \cup (1,2)a=0a = 0AA の孤立点)とし、ffAA 上の任意の関数とすると、δ=1\delta = 1 に対して 0<x0<10 < |x-0| < 1 を満たす xAx \in A は存在しません。すると 定義 3.1 の含意は前提が偽なので常に真となり、どんな実数 LL も「極限」になってしまいます。一意性は成り立ちません。定義で aa を集積点に限ったのは、この退化を防ぐためです。

毎回 ε\varepsilonδ\delta に戻って計算するのは大変です。基本の極限といくつかの計算則を一度証明しておけば、以後はそれらの組み合わせで済みます。まず、収束する関数は aa の近くで暴れないことを確認します。

補題 4.1収束すれば局所有界

ARA \subseteq \mathbb{R}g:ARg : A \to \mathbb{R}aaAA の集積点とし、limxag(x)=M\lim_{x\to a} g(x) = M とする。このとき δ0>0\delta_0 > 0 が存在して、xUδ0(a)Ax \in U^{*}_{\delta_0}(a) \cap A を満たすすべての xx について g(x)<M+1|g(x)| < |M| + 1 が成り立つ。

証明(補題 4.1)

定義 3.1 において ε=1\varepsilon = 1 と取る(ε\varepsilon は任意の正数でよいので、この特定の値に適用できる)。すると δ0>0\delta_0 > 0 が存在して、xAx \in A かつ 0<xa<δ00 < |x - a| < \delta_0 ならば g(x)M<1|g(x) - M| < 1 となる。このとき三角不等式(§2)より

g(x)=(g(x)M)+Mg(x)M+M<1+M|g(x)| = |(g(x) - M) + M| \le |g(x) - M| + |M| < 1 + |M|

である。

定理 4.2極限の四則

ARA \subseteq \mathbb{R}f,g:ARf, g : A \to \mathbb{R}aaAA の集積点とし、limxaf(x)=L\lim_{x\to a} f(x) = Llimxag(x)=M\lim_{x \to a} g(x) = M とする。このとき次が成り立つ。

  1. limxa(f(x)+g(x))=L+M\lim_{x\to a} \bigl(f(x) + g(x)\bigr) = L + M
  2. 任意の定数 cRc \in \mathbb{R} に対し limxacf(x)=cL\lim_{x\to a} c\,f(x) = cL
  3. limxaf(x)g(x)=LM\lim_{x\to a} f(x)g(x) = LM
  4. さらに M0M \ne 0 ならば、ある δ1>0\delta_1 > 0 が存在して xUδ1(a)Ax \in U^{*}_{\delta_1}(a) \cap A では g(x)0g(x) \ne 0 であり、B=Uδ1(a)AB = U^{*}_{\delta_1}(a) \cap A 上で定義された関数 f/gf/g について limxaf(x)g(x)=LM\lim_{x\to a} \dfrac{f(x)}{g(x)} = \dfrac{L}{M} が成り立つ。
証明(定理 4.2)

(1) ε>0\varepsilon > 0 を任意に取る。ε/2>0\varepsilon/2 > 0 なので、定義 3.1ffε/2\varepsilon/2 で適用して δ1>0\delta_1 > 0 を、ggε/2\varepsilon/2 で適用して δ2>0\delta_2 > 0 を得る。δ=min(δ1,δ2)>0\delta = \min(\delta_1,\delta_2) > 0 とおくと、xAx \in A0<xa<δ0 < |x-a| < \delta のとき両方の評価が使えて、三角不等式(§2)より

(f(x)+g(x))(L+M)f(x)L+g(x)M<ε2+ε2=ε.|(f(x)+g(x)) - (L+M)| \le |f(x)-L| + |g(x)-M| < \frac{\varepsilon}{2} + \frac{\varepsilon}{2} = \varepsilon .

(2) c=0c = 0 のときは 00=0<ε|0 - 0| = 0 < \varepsilon が任意の δ\delta で成り立つ。c0c \ne 0 のとき、ε>0\varepsilon > 0 に対し ε/c>0\varepsilon/|c| > 0定義 3.1 に入れて δ>0\delta > 0 を得れば、0<xa<δ0<|x-a|<\deltacf(x)cL=cf(x)L<cε/c=ε|cf(x) - cL| = |c|\,|f(x)-L| < |c| \cdot \varepsilon/|c| = \varepsilon となる。

(3) 差を 2 つに割ります。恒等式

f(x)g(x)LM=g(x)(f(x)L)+L(g(x)M)f(x)g(x) - LM = g(x)\bigl(f(x)-L\bigr) + L\bigl(g(x)-M\bigr)

(右辺を展開すると g(x)f(x)Lg(x)+Lg(x)LMg(x)f(x) - Lg(x) + Lg(x) - LM となり左辺に一致する)と三角不等式から

f(x)g(x)LMg(x)f(x)L+Lg(x)M.|f(x)g(x) - LM| \le |g(x)|\,|f(x)-L| + |L|\,|g(x)-M| .

補題 4.1 により δ0>0\delta_0 > 0 を取れば 0<xa<δ00<|x-a|<\delta_0g(x)<M+1|g(x)| < |M|+1 である。ε>0\varepsilon > 0 を任意に取り、定義 3.1ffε2(M+1)>0\dfrac{\varepsilon}{2(|M|+1)} > 0 で適用して δ2\delta_2 を、ggε2(L+1)>0\dfrac{\varepsilon}{2(|L|+1)} > 0 で適用して δ3\delta_3 を得る(分母に +1+1 を入れたのは L=0L = 0 でも割り算できるようにするため)。δ=min(δ0,δ2,δ3)\delta = \min(\delta_0,\delta_2,\delta_3) とおくと、0<xa<δ0 < |x-a| < \delta のとき

f(x)g(x)LM<(M+1)ε2(M+1)+Lε2(L+1)ε2+ε2=ε|f(x)g(x)-LM| < (|M|+1)\cdot\frac{\varepsilon}{2(|M|+1)} + |L| \cdot \frac{\varepsilon}{2(|L|+1)} \le \frac{\varepsilon}{2} + \frac{\varepsilon}{2} = \varepsilon

を得る(最後の不等号は LL+1|L| \le |L|+1 による)。

(4) まず ggaa の近くで 00 にならないことを示す。M0M \ne 0 より M/2>0|M|/2 > 0 だから、定義 3.1ggε=M/2\varepsilon = |M|/2 で適用して δ1>0\delta_1 > 0 を得る。xB=Uδ1(a)Ax \in B = U^{*}_{\delta_1}(a) \cap A のとき、§2 の 2 本目の不等式より

Mg(x)g(x)M<M2g(x)>M2>0|M| - |g(x)| \le |g(x) - M| < \frac{|M|}{2} \quad\Longrightarrow\quad |g(x)| > \frac{|M|}{2} > 0

となり、とくに g(x)0g(x) \ne 0 である。よって f/gf/gBB 上で定義される。また aaBB の集積点でもある。実際、任意の δ>0\delta>0 に対し aaAA の集積点だから Umin(δ,δ1)(a)AU^{*}_{\min(\delta,\delta_1)}(a) \cap A \ne \emptyset であり、この集合は Uδ(a)BU^{*}_\delta(a) \cap B に含まれるからである。これで極限を論じる資格が整った。

次に評価する。xBx \in B に対し

f(x)g(x)LM=Mf(x)Lg(x)g(x)M<2M2M(f(x)L)L(g(x)M)2M2(Mf(x)L+Lg(x)M)\left| \frac{f(x)}{g(x)} - \frac{L}{M} \right| = \frac{|M f(x) - L g(x)|}{|g(x)|\,|M|} < \frac{2}{|M|^2}\,\bigl| M(f(x)-L) - L(g(x)-M) \bigr| \le \frac{2}{|M|^2}\Bigl( |M|\,|f(x)-L| + |L|\,|g(x)-M| \Bigr)

である(g(x)>M/2|g(x)| > |M|/2 を分母に使い、分子は Mf(x)Lg(x)=M(f(x)L)L(g(x)M)Mf(x)-Lg(x) = M(f(x)-L) - L(g(x)-M) と変形して三角不等式を用いた)。ε>0\varepsilon>0 を任意に取り、ffMε4>0\dfrac{|M|\varepsilon}{4} > 0 を、ggM2ε4(L+1)>0\dfrac{|M|^2 \varepsilon}{4(|L|+1)} > 0定義 3.1 で適用して δ2,δ3\delta_2, \delta_3 を得る。δ=min(δ1,δ2,δ3)\delta = \min(\delta_1,\delta_2,\delta_3) とおけば、0<xa<δ0<|x-a|<\delta かつ xBx \in B のとき

f(x)g(x)LM<2M2(MMε4+LM2ε4(L+1))=ε2+LL+1ε2ε\left| \frac{f(x)}{g(x)} - \frac{L}{M} \right| < \frac{2}{|M|^2}\left( |M| \cdot \frac{|M|\varepsilon}{4} + |L| \cdot \frac{|M|^2\varepsilon}{4(|L|+1)} \right) = \frac{\varepsilon}{2} + \frac{|L|}{|L|+1}\cdot\frac{\varepsilon}{2} \le \varepsilon

となる。

定理 4.3はさみうちの原理

ARA \subseteq \mathbb{R}f,g,h:ARf, g, h : A \to \mathbb{R}aaAA の集積点とする。ある δ0>0\delta_0 > 0 が存在して

xUδ0(a)A    f(x)g(x)h(x)x \in U^{*}_{\delta_0}(a) \cap A \implies f(x) \le g(x) \le h(x)

が成り立ち、かつ limxaf(x)=limxah(x)=L\lim_{x\to a} f(x) = \lim_{x \to a} h(x) = L であるとする。このとき limxag(x)=L\lim_{x\to a} g(x) = L である。

証明(定理 4.3)

ε>0\varepsilon > 0 を任意に取る。定義 3.1ff に適用して δ1>0\delta_1 > 0 を、hh に適用して δ2>0\delta_2 > 0 を得る。δ=min(δ0,δ1,δ2)>0\delta = \min(\delta_0, \delta_1, \delta_2) > 0 とおき、xAx \in A0<xa<δ0 < |x-a| < \delta とする。

f(x)L<ε|f(x) - L| < \varepsilon より Lε<f(x)L - \varepsilon < f(x) であり、h(x)L<ε|h(x)-L| < \varepsilon より h(x)<L+εh(x) < L + \varepsilon である。また δδ0\delta \le \delta_0 だから仮定の不等式が使えて f(x)g(x)h(x)f(x) \le g(x) \le h(x) である。これらをつなぐと

Lε<f(x)g(x)h(x)<L+εL - \varepsilon < f(x) \le g(x) \le h(x) < L + \varepsilon

となり、ε<g(x)L<ε-\varepsilon < g(x) - L < \varepsilon、すなわち g(x)L<ε|g(x) - L| < \varepsilon を得る。

例 4.4振動しながら収束する関数

A=R{0}A = \mathbb{R} \setminus \{0\} 上で g(x)=xsin1xg(x) = x \sin\dfrac{1}{x} とすると limx0g(x)=0\lim_{x\to0} g(x) = 0 です。

x0x \ne 0 のとき sin1x1\left|\sin\dfrac1x\right| \le 1 ですから

xxsin1xx-|x| \le x \sin\frac{1}{x} \le |x|

が成り立ちます。limx0x=0\lim_{x\to0} |x| = 0 は定義から直ちに分かります(ε>0\varepsilon>0 に対し δ=ε\delta = \varepsilon と取れば 0<x0<δ0<|x-0|<\delta のとき x0=x<ε\bigl||x| - 0\bigr| = |x| < \varepsilon)。定理 4.2 の (2) で c=1c = -1 とすれば limx0(x)=0\lim_{x\to0}(-|x|) = 0 です。よって 定理 4.3f(x)=xf(x) = -|x|h(x)=xh(x) = |x|L=0L = 0δ0\delta_0 は任意(たとえば 11)として適用でき、limx0g(x)=0\lim_{x\to0} g(x) = 0 を得ます。

この関数は 00 の近くで無限回振動しますが、振幅が 00 に押しつぶされるため収束します。「単調に近づく」ことは収束の条件ではありません。一方、振幅を消さずに sin1x\sin\dfrac1x そのものを考えると極限は存在しません(演習 7.3)。

定理 4.5数列による特徴づけ

ARA \subseteq \mathbb{R}f:ARf : A \to \mathbb{R}aaAA の集積点、LRL \in \mathbb{R} とする。次の 2 条件は同値である。

  1. limxaf(x)=L\lim_{x\to a} f(x) = L
  2. xnAx_n \in Axnax_n \ne a(すべての nNn \in \mathbb{N})、limnxn=a\lim_{n\to\infty} x_n = a を満たす任意の数列 (xn)nN(x_n)_{n \in \mathbb{N}} に対して limnf(xn)=L\lim_{n\to\infty} f(x_n) = L

ここで数列の収束 limnyn=c\lim_{n\to\infty} y_n = c は「ε>0, NN, nN, ync<ε\forall \varepsilon>0,\ \exists N \in \mathbb{N},\ \forall n \ge N,\ |y_n - c| < \varepsilon」を意味する。

証明(定理 4.5)

(1) から (2)。 (xn)(x_n) を条件を満たす数列とし、ε>0\varepsilon>0 を任意に取る。(1) と 定義 3.1 より δ>0\delta>0 が存在して、xAx\in A0<xa<δ0<|x-a|<\delta ならば f(x)L<ε|f(x)-L|<\varepsilon である。xnax_n \to a だから、この δ\delta を数列の収束の定義の ε\varepsilon として使えば、NNN \in \mathbb{N} が存在して nNn \ge N ならば xna<δ|x_n - a| < \delta となる。さらに仮定より xnax_n \ne a、すなわち xna>0|x_n - a| > 0 である。よって nNn \ge N のとき 0<xna<δ0 < |x_n - a| < \delta が成り立ち、f(xn)L<ε|f(x_n) - L| < \varepsilon を得る。これは f(xn)Lf(x_n) \to L を意味する。

(2) から (1)。 対偶を示す。(1) が成り立たないとすると、注意 3.2 の形により、ある ε0>0\varepsilon_0>0 が存在して、すべての δ>0\delta>0 に対し、0<xa<δ0<|x-a|<\delta かつ f(x)Lε0|f(x)-L| \ge \varepsilon_0 を満たす xAx \in A が存在する。

nNn \in \mathbb{N} について δ=1/n\delta = 1/n としてこれを適用し、そのような xx を 1 つ選んで xnx_n とする。すると xnAx_n \in A0<xna<1/n0 < |x_n - a| < 1/nf(xn)Lε0|f(x_n) - L| \ge \varepsilon_0 である。

この数列は (2) の前提を満たす。実際 xna>0|x_n - a| > 0 より xnax_n \ne a であり、また ε>0\varepsilon>0 に対しアルキメデスの原理(命題 5.4[数とは何か])から 1/N<ε1/N < \varepsilon なる NNN \in \mathbb{N} が取れて、nNn \ge N ならば xna<1/n1/N<ε|x_n - a| < 1/n \le 1/N < \varepsilon となるので xnax_n \to a である。

しかし f(xn)Lε0|f(x_n) - L| \ge \varepsilon_0 がすべての nn で成り立つので、ε0\varepsilon_0 に対してはどんな NN を取っても f(xN)L<ε0|f(x_N)-L| < \varepsilon_0 とはならず、f(xn)Lf(x_n) \to L は成り立たない。よって (2) が成り立たない。

定理 4.5 は、極限の不存在を示すときに特に有効です。aa に収束する 2 つの数列で ff の値の行き先が違うものを見つければ、それだけで極限が無いと結論できます。

定義 5.1点における連続性

ARA \subseteq \mathbb{R}f:ARf : A \to \mathbb{R}aAa \in A とする。

ε>0, δ>0, xA,xa<δ    f(x)f(a)<ε\forall \varepsilon>0,\ \exists \delta>0,\ \forall x \in A,\quad |x - a| < \delta \implies |f(x) - f(a)| < \varepsilon

が成り立つとき、ffaa連続であるという。AA のすべての点で連続であるとき、ffAA 上連続であるという。

定義 3.1 との違いは 2 点だけです。第 1 に、目標値 LLf(a)f(a) に固定されています。第 2 に、0<xa0 < |x-a| という除外条件が外れ、x=ax = a も検査対象に入っています。第 2 の変更が実質的な影響を持たないのは、x=ax = a のとき f(a)f(a)=0<ε|f(a)-f(a)| = 0 < \varepsilon が常に成り立つからです。したがって aaAA の集積点であれば、「ffaa で連続であること」と「limxaf(x)=f(a)\lim_{x\to a} f(x) = f(a) が成り立つこと」は同値です。一方 aaAA の孤立点なら、Uδ(a)A={a}U_{\delta}(a) \cap A = \{a\} となる δ>0\delta>0 が取れるので、どんな ε\varepsilon に対してもその δ\delta が条件を満たし、ff は自動的に aa で連続です。連続性は「極限が存在すること」と「その極限値が f(a)f(a) であること」の合わせ技であり、f(a)f(a) の値そのものが問題になる点で極限とは別の概念です。

系 5.2多項式関数と有理関数の連続性

多項式関数 p(x)=c0+c1x++cnxnp(x) = c_0 + c_1 x + \cdots + c_n x^nckRc_k \in \mathbb{R})は R\mathbb{R} 上連続である。また p,qp, q が多項式のとき、有理関数 p/qp/qq(a)0q(a) \ne 0 なるすべての点 aa で連続である。

証明(系 5.2)

aRa \in \mathbb{R} を固定する。定数関数 xcx \mapsto c は、任意の ε>0\varepsilon>0 に対し δ=1\delta = 1 と取れば cc=0<ε|c - c| = 0 < \varepsilon なので連続である。恒等関数 xxx \mapsto xδ=ε\delta = \varepsilon と取れば xa<δ=ε|x - a| < \delta = \varepsilon なので連続である。aaR\mathbb{R} の集積点だから、上で述べた同値により、これらは limxac=c\lim_{x\to a} c = climxax=a\lim_{x\to a} x = a と言い換えられる。

limxaxk=ak\lim_{x\to a} x^k = a^kkk についての帰納法で示す。k=1k=1 は上で見た。kk で成り立つとすると、定理 4.2 の (3) を f(x)=xkf(x)=x^kg(x)=xg(x)=x に適用して limxaxk+1=aka=ak+1\lim_{x\to a} x^{k+1} = a^k \cdot a = a^{k+1} を得る。よってすべての kNk \in \mathbb{N} で成立する。

次に 定理 4.2 の (2) より limxackxk=ckak\lim_{x\to a} c_k x^k = c_k a^k であり、(1) を nn 回使えば limxap(x)=p(a)\lim_{x\to a} p(x) = p(a) となる。これは ppaa で連続であることに他ならない。

有理関数については、q(a)0q(a) \ne 0 のとき 定理 4.2 の (4) を M=q(a)0M = q(a) \ne 0 として適用すれば、aa のある除外近傍で q0q \ne 0 であり limxap(x)/q(x)=p(a)/q(a)\lim_{x\to a} p(x)/q(x) = p(a)/q(a) となる。x=ax=a でも q(a)0q(a) \ne 0 なので p/qp/qaa を含む近傍で定義され、aa で連続である。

定理 5.3合成関数の連続性

A,BRA, B \subseteq \mathbb{R}f:ARf : A \to \mathbb{R}f(A)Bf(A) \subseteq B を満たすとし、g:BRg : B \to \mathbb{R} とする。aAa \in Aff が連続、かつ b=f(a)Bb = f(a) \in Bgg が連続ならば、合成 gf:ARg \circ f : A \to \mathbb{R}aa で連続である。

証明(定理 5.3)

ε>0\varepsilon>0 を任意に取る。ggbb で連続だから、定義 5.1 により η>0\eta > 0 が存在して

yB, yb<η    g(y)g(b)<εy \in B,\ |y - b| < \eta \implies |g(y) - g(b)| < \varepsilon

が成り立つ。次に ffaa で連続だから、定義 5.1 をこの η\eta を「要求された精度」として適用すると、δ>0\delta>0 が存在して

xA, xa<δ    f(x)f(a)=f(x)b<ηx \in A,\ |x - a| < \delta \implies |f(x) - f(a)| = |f(x) - b| < \eta

が成り立つ。xAx \in Axa<δ|x-a|<\delta とすると、f(x)f(A)Bf(x) \in f(A) \subseteq B(仮定)かつ f(x)b<η|f(x)-b| < \eta なので、1 つ目の含意が y=f(x)y = f(x) に対して使えて

g(f(x))g(f(a))<ε|g(f(x)) - g(f(a))| < \varepsilon

を得る。よって gfg \circ faa で連続である。

注意 5.4極限版の合成は成り立たない

定理 5.3 を「limxaf(x)=b\lim_{x\to a} f(x) = b かつ limybg(y)=c\lim_{y\to b} g(y) = c ならば limxag(f(x))=c\lim_{x\to a} g(f(x)) = c」と言い換えたくなりますが、これはです。反例を挙げます。f(x)=0f(x) = 0(すべての xRx \in \mathbb{R})とし、

g(y)={1(y0)0(y=0)g(y) = \begin{cases} 1 & (y \ne 0) \\ 0 & (y = 0) \end{cases}

とします。ff は定数関数なので limx0f(x)=0\lim_{x\to0} f(x) = 0 です。また 0<y0<δ0 < |y-0| < \delta なる yy では g(y)=1g(y)=1 なので limy0g(y)=1\lim_{y\to0} g(y) = 1 です。しかし g(f(x))=g(0)=0g(f(x)) = g(0) = 0 がすべての xx で成り立つので limx0g(f(x))=01\lim_{x\to0} g(f(x)) = 0 \ne 1 です。

原因ははっきりしています。極限の定義は y=by = b を検査から除外しているのに、ff は実際に値 bb を取ってしまうからです。連続性の定義は x=ax=a を除外しないので、この穴がありません。極限の形で合成を使いたいときは、外側の ggbb で連続であることを仮定してください。

命題 5.5ディリクレ関数はどの点でも不連続

§1 で定義したディリクレ関数 DD について、すべての aRa \in \mathbb{R}limxaD(x)\lim_{x\to a} D(x) は存在せず、したがって DDaa で連続でない。

証明(命題 5.5)

まず、任意の実数 α<β\alpha < \beta に対して開区間 (α,β)(\alpha,\beta) が有理数と無理数を少なくとも 1 つずつ含むことを使う。有理数の存在は有理数の稠密性(命題 5.5[数とは何か])である。無理数については、有理数 r(α,β)r \in (\alpha,\beta) を取り、アルキメデスの原理により 2/n<βr\sqrt{2}/n < \beta - r なる nNn \in \mathbb{N} を取れば、r+2/n(r,β)(α,β)r + \sqrt{2}/n \in (r,\beta) \subseteq (\alpha,\beta) であり、これは無理数である(有理数と無理数の和は無理数。もし r+2/nr + \sqrt2/n が有理数なら 2=n((r+2/n)r)\sqrt2 = n\bigl((r+\sqrt2/n) - r\bigr) が有理数となり 2\sqrt2 の無理性に反する)。

さて aRa \in \mathbb{R} を固定し、ある LRL \in \mathbb{R}limxaD(x)=L\lim_{x\to a} D(x) = L を満たすと仮定する。ε0=12>0\varepsilon_0 = \dfrac12 > 0 に対し 定義 3.1 から δ>0\delta>0 が取れて、0<xa<δ0<|x-a|<\delta ならば D(x)L<12|D(x)-L| < \dfrac12 となる。

区間 (a, a+δ)(a,\ a+\delta) は上で述べたことから有理数 pp と無理数 qq を含む。どちらも a<p<a+δa < p < a+\deltaa<q<a+δa < q < a+\delta を満たすので 0<pa<δ0 < |p - a| < \delta かつ 0<qa<δ0 < |q-a| < \delta である。よって D(p)L<12|D(p)-L|<\dfrac12 かつ D(q)L<12|D(q)-L|<\dfrac12 である。ところが D(p)=1D(p)=1D(q)=0D(q)=0 だから、三角不等式(§2)より

1=D(p)D(q)D(p)L+LD(q)<12+12=11 = |D(p) - D(q)| \le |D(p)-L| + |L - D(q)| < \frac12 + \frac12 = 1

となって矛盾する。よってそのような LL は存在しない。aaR\mathbb{R} の集積点だから、DDaa で連続なら limxaD(x)=D(a)\lim_{x\to a} D(x) = D(a) となって極限が存在してしまう。ゆえに DDaa で連続でない。

例 5.6トマエ関数:無理点でだけ連続な関数

次の関数 t:RRt : \mathbb{R} \to \mathbb{R} を考えます。

t(x)={1q(x=pq, pZ, qN, gcd(p,q)=1)0(xQ)t(x) = \begin{cases} \dfrac{1}{q} & \left(x = \dfrac{p}{q},\ p \in \mathbb{Z},\ q \in \mathbb{N},\ \gcd(|p|,q) = 1\right) \\ 0 & (x \notin \mathbb{Q}) \end{cases}

有理数の既約表示は分母を正に取れば一意なので、この定義に曖昧さはありません(たとえば t(0)=t(0/1)=1t(0) = t(0/1) = 1t(1/2)=1/2t(1/2) = 1/2t(2/4)=t(1/2)=1/2t(2/4) = t(1/2) = 1/2)。

主張:すべての aRa \in \mathbb{R} について limxat(x)=0\lim_{x \to a} t(x) = 0 です。

ε>0\varepsilon>0 を任意に取ります。アルキメデスの原理により 1N<ε\dfrac1N < \varepsilon なる NNN \in \mathbb{N} が存在します。ここで

S={x(a1, a+1):x=pq, pZ, qN, gcd(p,q)=1, qN}S = \left\{\, x \in (a-1,\ a+1) : x = \frac{p}{q},\ p \in \mathbb{Z},\ q \in \mathbb{N},\ \gcd(|p|,q)=1,\ q \le N \,\right\}

とおきます。SS は有限集合です。実際、各 q{1,,N}q \in \{1,\ldots,N\} に対し p/q(a1,a+1)p/q \in (a-1,a+1) となる整数 ppq(a1)<p<q(a+1)q(a-1) < p < q(a+1) を満たします。この条件を満たす整数が mm 個あるとすると、そのうち最大のものと最小のものの差は m1m-1 以上ですが、両者はともに長さ 2q2q の開区間に属するのでその差は 2q2q より小さく、m1<2qm - 1 < 2q、すなわち m2q2Nm \le 2q \le 2N が従います。分母の候補 qqNN 通りなので、SS の元は高々 2N22N^2 個です。

S{a}S \setminus \{a\} が空でないときは

δ=min(1, minsS{a}sa)\delta = \min\Bigl(1,\ \min_{s \in S \setminus \{a\}} |s - a| \Bigr)

とおきます。S{a}S \setminus \{a\} は有限集合で、その各元 sssas \ne a すなわち sa>0|s-a|>0 を満たすので、有限個の正数の最小値として δ>0\delta > 0 です(ここで有限性が効いています)。S{a}S \setminus \{a\} が空のときは δ=1\delta = 1 とします。

0<xa<δ0 < |x - a| < \delta とします。δ1\delta \le 1 より x(a1,a+1)x \in (a-1,a+1) です。

  • xx が無理数なら t(x)0=0<ε|t(x) - 0| = 0 < \varepsilon です。
  • xx が有理数で既約表示が p/qp/q だとします。xax \ne a かつ xa<δ|x-a| < \delta なので、δ\delta の取り方から xS{a}x \notin S \setminus \{a\}、したがって xSx \notin S です。ところが x(a1,a+1)x \in (a-1,a+1) ですから、SS の定義に照らして qNq \le N ではあり得ません。ゆえに q>Nq > N であり、t(x)0=1q<1N<ε|t(x)-0| = \dfrac1q < \dfrac1N < \varepsilon です。

いずれの場合も t(x)0<ε|t(x) - 0| < \varepsilon なので、定義 3.1 より limxat(x)=0\lim_{x\to a} t(x) = 0 が示せました。

帰結。 aa が無理数なら t(a)=0=limxat(x)t(a) = 0 = \lim_{x\to a} t(x) なので、§5 冒頭の同値により ttaa で連続です。aa が有理数で既約表示 p/qp/q なら t(a)=1/q>00=limxat(x)t(a) = 1/q > 0 \ne 0 = \lim_{x\to a}t(x) なので ttaa で不連続です。つまり tt は無理点でだけ連続です。

有理数は無理数の中に稠密に散らばっているので、この関数の挙動を絵で捉えることはできません。それでも 定義 3.1ε\varepsilon に対する δ\delta を具体的に構成し、白黒をはっきり付けました。ε-δ 論法の実用的な価値はここにあります。

6. 量化子の順序をもう一度:一様連続性

Section titled “6. 量化子の順序をもう一度:一様連続性”

例 3.4 で見たように、連続性の δ\deltaε\varepsilon だけでなく点 aa にも依存してかまいません。「aa によらない δ\delta が取れる」ことを要求すると、別の概念になります。

定義 6.1一様連続性

ARA \subseteq \mathbb{R}f:ARf : A \to \mathbb{R} とする。

ε>0, δ>0, xA, yA,xy<δ    f(x)f(y)<ε\forall \varepsilon>0,\ \exists \delta>0,\ \forall x \in A,\ \forall y \in A,\quad |x - y| < \delta \implies |f(x)-f(y)| < \varepsilon

が成り立つとき、ffAA一様連続であるという。

2 つの概念の違いは、量化子の位置だけです。

概念論理式の骨格δ\delta が依存してよいもの
AA 上の各点で連続ε aA δ xA\forall \varepsilon\ \forall a \in A\ \exists \delta\ \forall x \in Aε\varepsilonaa
AA 上で一様連続ε δ aA xA\forall \varepsilon\ \exists \delta\ \forall a \in A\ \forall x \in Aε\varepsilon のみ

δ\exists \deltaa\forall a の左にあるか右にあるか、それだけの違いです。定義上、一様連続ならば各点で連続です(一様連続の δ\delta をそのまま各点で使えばよい)。逆は成り立ちません。

例 6.2連続だが一様連続でない関数

A=(0,1]A = (0,1] 上で f(x)=1xf(x) = \dfrac1x とします。

連続であること。 x1x \mapsto 1xxx \mapsto x は多項式関数なので、系 5.2 より f=1/xf = 1/xx0x \ne 0 なるすべての点で連続です。とくに AA の各点で連続です。

一様連続でないこと。 定義 6.1 の否定は「ある ε0>0\varepsilon_0>0 が存在して、どんな δ>0\delta>0 に対しても、xy<δ|x-y|<\delta かつ f(x)f(y)ε0|f(x)-f(y)| \ge \varepsilon_0 を満たす x,yAx, y \in A が存在する」です。ε0=1\varepsilon_0 = 1 とします。δ>0\delta>0 を任意に取り、アルキメデスの原理により 1n<δ\dfrac1n < \delta なる nNn \in \mathbb{N} を選び、

x=12n,y=1nx = \frac{1}{2n},\qquad y = \frac1n

とおきます。n1n \ge 1 より x,y(0,1]x, y \in (0,1] です。このとき

xy=12n1n=12n<1n<δ,f(x)f(y)=2nn=n1=ε0|x - y| = \left|\frac{1}{2n} - \frac1n\right| = \frac{1}{2n} < \frac1n < \delta, \qquad |f(x) - f(y)| = |2n - n| = n \ge 1 = \varepsilon_0

となります。よってどんな δ\delta も条件を満たさず、ff(0,1](0,1] 上一様連続ではありません。

直感的には、00 に近づくほどグラフが急峻になり、同じ ε\varepsilon を守るために必要な δ\delta がいくらでも小さくなってしまう、ということです。各点では正の δ\delta が取れても、それらに正の下限がありません。

注意 6.3有界閉区間ではこの差が消える

有界閉区間 [α,β][\alpha,\beta] 上の連続関数は必ず一様連続です(ハイネ・カントールの定理)。例 6.2(0,1](0,1] が閉区間でないことが本質的でした。この定理の証明には実数の完備性(ボルツァーノ・ワイエルシュトラスの定理やハイネ・ボレルの被覆定理)が必要で、本記事の範囲を超えます。証明は杉浦『解析入門 I』第 I 章、または Rudin, Principles of Mathematical Analysis, Chapter 4 を参照してください。この定理は、連続関数がリーマン積分可能であることの証明で本質的に使われます(積分の基本定理と定積分連続関数の可積分性(定理 3.5)[積分の基本定理と定積分])。

演習 7.1

定義(定義 3.1)に従って limx3(5x2)=13\lim_{x\to3}(5x - 2) = 13 を証明してください。

解答

ε>0\varepsilon>0 を任意に取り、δ=ε5>0\delta = \dfrac{\varepsilon}{5} > 0 とおきます。0<x3<δ0 < |x - 3| < \delta を満たす任意の実数 xx に対して

(5x2)13=5x15=5x3<5δ=5ε5=ε|(5x-2) - 13| = |5x - 15| = 5|x-3| < 5\delta = 5 \cdot \frac{\varepsilon}{5} = \varepsilon

が成り立ちます。ε>0\varepsilon>0 は任意だったので、定義 3.1 より limx3(5x2)=13\lim_{x\to3}(5x-2) = 13 です。

演習 7.2標準

定義に従って limx21x=12\lim_{x\to2} \dfrac1x = \dfrac12 を証明してください(定理 4.2 の (4) を使わずに、δ\delta を明示的に構成してください)。

解答

まず変形します。x0x \ne 0 のとき

1x12=2x2x=x22x\left|\frac1x - \frac12\right| = \left|\frac{2 - x}{2x}\right| = \frac{|x-2|}{2|x|}

です。分母の x|x| を下から抑えるため、x2<1|x-2|<1 と制限します。このとき 1<x<31 < x < 3 なので x=x>1|x| = x > 1、したがって 12x<12\dfrac{1}{2|x|} < \dfrac12 となり

1x12<x22\left|\frac1x - \frac12\right| < \frac{|x-2|}{2}

を得ます。これが ε\varepsilon 未満になるには x2<2ε|x-2| < 2\varepsilon で十分です。

証明。 ε>0\varepsilon>0 を任意に取り、δ=min(1, 2ε)>0\delta = \min(1,\ 2\varepsilon) > 0 とおきます。0<x2<δ0 < |x-2| < \delta とすると、x2<1|x-2|<1 より 1<x<31 < x < 3 で、とくに x0x \ne 0 なので 1/x1/x が定義され、上の評価から

1x12=x22x<x22<2ε2=ε\left|\frac1x - \frac12\right| = \frac{|x-2|}{2|x|} < \frac{|x-2|}{2} < \frac{2\varepsilon}{2} = \varepsilon

が成り立ちます。よって limx21x=12\lim_{x\to2} \dfrac1x = \dfrac12 です。

演習 7.3標準

A=R{0}A = \mathbb{R}\setminus\{0\} 上の関数 s(x)=sin1xs(x) = \sin\dfrac1xx0x \to 0 で極限を持たないことを示してください。

解答

定理 4.5 を使います。LRL \in \mathbb{R}limx0s(x)=L\lim_{x\to0} s(x) = L を満たすと仮定します。

xn=12πnx_n = \dfrac{1}{2\pi n}yn=12πn+π/2y_n = \dfrac{1}{2\pi n + \pi/2}nNn \in \mathbb{N})とおくと、いずれも AA の元で 00 ではなく、0<xn<1n0 < x_n < \dfrac1n0<yn<1n0 < y_n < \dfrac1n からアルキメデスの原理により xn0x_n \to 0yn0y_n \to 0 です。

s(xn)=sin(2πn)=0s(x_n) = \sin(2\pi n) = 0 なので (s(xn))(s(x_n)) は定数列 00 であり 00 に収束します。s(yn)=sin(2πn+π2)=1s(y_n) = \sin\left(2\pi n + \dfrac{\pi}{2}\right) = 1 なので (s(yn))(s(y_n)) は定数列 11 であり 11 に収束します。

定理 4.5 の (1) から (2) により、どちらの数列についても極限は LL でなければなりません。数列の極限は一意(定理 3.5 と同じ論法で示せます)なので L=0L = 0 かつ L=1L = 1 となり、0=10 = 1 という矛盾を得ます。よってそのような LL は存在せず、limx0sin1x\lim_{x\to0}\sin\dfrac1x は存在しません。

例 4.4xsin1xx\sin\dfrac1x との違いは振幅です。xx を掛けると振幅が 00 に押しつぶされて収束しますが、ss 自身は 00 の近くで 0011 を何度でも取り続けます。

演習 7.4

f(x)=x2f(x) = x^2R\mathbb{R} 上連続であるが、R\mathbb{R} 上一様連続ではないことを示してください。

解答

連続性。 aRa \in \mathbb{R} を固定し、ε>0\varepsilon>0 を任意に取ります。δ=min(1, ε1+2a)>0\delta = \min\left(1,\ \dfrac{\varepsilon}{1 + 2|a|}\right) > 0 とおきます。xa<δ|x - a| < \delta とすると、xa<1|x-a| < 1 と三角不等式(§2)から

x+a=(xa)+2axa+2a<1+2a|x + a| = |(x - a) + 2a| \le |x-a| + 2|a| < 1 + 2|a|

となるので、

x2a2=xax+a<ε1+2a(1+2a)=ε|x^2 - a^2| = |x-a|\,|x+a| < \frac{\varepsilon}{1+2|a|}\cdot(1 + 2|a|) = \varepsilon

です。よって 定義 5.1 より ffaa で連続で、aa は任意だったので R\mathbb{R} 上連続です(系 5.2 の特別な場合でもあります)。

一様連続でないこと。 ε0=1\varepsilon_0 = 1 とします。δ>0\delta>0 を任意に取り、

x=1δ+δ2,y=1δx = \frac{1}{\delta} + \frac{\delta}{2}, \qquad y = \frac1\delta

とおきます。このとき xy=δ2<δ|x - y| = \dfrac{\delta}{2} < \delta ですが、

x2y2=xyx+y=δ2(2δ+δ2)=1+δ24>1=ε0|x^2 - y^2| = |x-y|\,|x+y| = \frac{\delta}{2}\left(\frac2\delta + \frac{\delta}{2}\right) = 1 + \frac{\delta^2}{4} > 1 = \varepsilon_0

となります。したがって、どんな δ>0\delta>0 に対しても xy<δ|x-y|<\delta かつ f(x)f(y)ε0|f(x)-f(y)| \ge \varepsilon_0 となる x,yRx,y \in \mathbb{R} が存在するので、定義 6.1 は成り立ちません。

ここでも、x|x| が大きい場所ほど傾きが急になり、同じ ε\varepsilon を守る δ\delta がいくらでも小さくなることが原因です。例 3.4δ=min(1,ε/(2a+1))\delta = \min(1, \varepsilon/(2|a|+1))aa に依存する δ\delta しか作れなかったことに、すでに兆候が現れていました。なお定義域を有界閉区間 [R,R][-R,R] に制限すれば δ=min(1,ε/(1+2R))\delta = \min(1, \varepsilon/(1+2R))aa によらず使えるので、そこでは一様連続になります(注意 6.3 とも整合します)。

  • 杉浦光夫『解析入門 I』東京大学出版会、1980 — 第 I 章。実数の連続性から連続関数の性質までを扱う章で、ε-δ 論法の標準的な運用と一様連続性が詳しく書かれています。
  • 高木貞治『解析概論』改訂第三版、岩波書店、1961 — 第 1 章。日本語の古典で、極限と連続性の導入部分は今でも読む価値があります。
  • W. Rudin, Principles of Mathematical Analysis, 3rd ed., McGraw-Hill, 1976 — Chapter 4 (Continuity)。距離空間の言葉で連続性を扱い、本記事の議論が一般化される様子が分かります。
  • S. Abbott, Understanding Analysis, 2nd ed., Springer, 2015 — Chapter 4 (Functional Limits and Continuity)。ディリクレ関数・トマエ関数を含む病的な例が豊富で、なぜ厳密化が必要かの説明が丁寧です。
  • 田島一郎『イプシロン・デルタ』共立出版(数学ワンポイント双書)、1978 — ε-δ 論法だけを扱った小冊子。量化子の順序に的を絞った解説です。
  • A.-L. Cauchy, Cours d’analyse de l’École Royale Polytechnique, 1821 — 極限を解析学の基礎に据えた歴史的原典。

この記事の誤りを報告する ・運営: 夢現技研合同会社料金プラン利用条件特定商取引法に基づく表記

© 2026 夢現技研合同会社 ・本文の LLM への入力は自由です。コード例は MIT ライセンスです。