「x x x を a a a に限りなく近づけると f ( x ) f(x) f ( x ) が L L L 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 ∀ ε ∃ δ ∀ x にあります。δ \delta δ は ε \varepsilon ε 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 ε を分割して各部品に配る」の一つです。
連続性は「x → a x \to a x → a の極限が存在し、しかもその値が f ( a ) 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 / x f(x) = 1/x f ( x ) = 1/ x は ( 0 , 1 ] (0,1] ( 0 , 1 ] 上で連続ですが一様連続ではありません。
「x x x が a a a に限りなく近づくとき、f ( x ) f(x) f ( x ) は L L L 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 ) = 2 x + 1 f(x) = 2x+1 f ( x ) = 2 x + 1 で x x x を 1 1 1 に近づければ f ( x ) f(x) f ( x ) が 3 3 3 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 x x x 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) f ( x ) は L L L 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。0.1 0.1 0.1 でしょうか、10 − 100 10^{-100} 1 0 − 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 ( x ∈ Q ) 0 ( x ∉ Q ) D(x) = \begin{cases} 1 & (x \in \mathbb{Q}) \\ 0 & (x \notin \mathbb{Q}) \end{cases} D ( x ) = { 1 0 ( x ∈ Q ) ( x ∈ / Q )
x x x を 0 0 0 に「限りなく近づけて」みます。x = 1 / n x = 1/n x = 1/ n に沿って近づければ D ( x ) D(x) D ( x ) はずっと 1 1 1 です。x = 2 / n x = \sqrt{2}/n x = 2 / n に沿って近づければずっと 0 0 0 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 D D D の値は 1 1 1 と 0 0 0 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 0 0 0 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 \varepsilon ε と δ \delta δ 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 ⋯ = 1 0.999\cdots = 1 0.999 ⋯ = 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 lim h → 0 f ( a + h ) − f ( a ) h \lim_{h \to 0} \dfrac{f(a+h)-f(a)}{h} lim h → 0 h f ( a + h ) − f ( a ) 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 の 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 の 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) f ( x ) が L L L に近いことを「誤差が ε \varepsilon ε 未満である」と読み替え、それを保証するために x x x に許される範囲を「a a a からの距離が δ \delta δ 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\} N = { 1 , 2 , 3 , … } (0 0 0 を含めません)、Q \mathbb{Q} Q は有理数全体、R \mathbb{R} R は実数全体とします。∣ x ∣ |x| ∣ x ∣ は絶対値で、∣ x − y ∣ |x - y| ∣ x − y ∣ は数直線上の x x x と y y y 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 + y ∣ ≤ ∣ x ∣ + ∣ y ∣ , ∣ ∣ x ∣ − ∣ y ∣ ∣ ≤ ∣ x − y ∣ |x + y| \le |x| + |y|, \qquad \bigl| |x| - |y| \bigr| \le |x - y| ∣ x + y ∣ ≤ ∣ x ∣ + ∣ y ∣ , ∣ x ∣ − ∣ y ∣ ≤ ∣ x − y ∣
1 本目(三角不等式)は ± x ≤ ∣ x ∣ \pm x \le |x| ± x ≤ ∣ x ∣ と ± y ≤ ∣ y ∣ \pm y \le |y| ± y ≤ ∣ y ∣ を足して ± ( x + y ) ≤ ∣ x ∣ + ∣ y ∣ \pm(x+y) \le |x|+|y| ± ( x + y ) ≤ ∣ x ∣ + ∣ y ∣ を得れば従います。2 本目は ∣ x ∣ = ∣ ( x − y ) + y ∣ ≤ ∣ x − y ∣ + ∣ y ∣ |x| = |(x-y)+y| \le |x-y| + |y| ∣ x ∣ = ∣ ( x − y ) + y ∣ ≤ ∣ x − y ∣ + ∣ y ∣ から ∣ x ∣ − ∣ y ∣ ≤ ∣ x − y ∣ |x|-|y| \le |x-y| ∣ x ∣ − ∣ y ∣ ≤ ∣ x − y ∣ が出て、x x x と y y y を入れ替えれば ∣ y ∣ − ∣ x ∣ ≤ ∣ x − y ∣ |y|-|x| \le |x-y| ∣ y ∣ − ∣ x ∣ ≤ ∣ 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 )
a ∈ R a \in \mathbb{R} a ∈ R と δ > 0 \delta > 0 δ > 0 に対して
U δ ( a ) = { x ∈ R : ∣ x − a ∣ < δ } , U δ ∗ ( a ) = { x ∈ R : 0 < ∣ x − a ∣ < δ } U_\delta(a) = \{\, x \in \mathbb{R} : |x - a| < \delta \,\}, \qquad
U_\delta^{*}(a) = \{\, x \in \mathbb{R} : 0 < |x - a| < \delta \,\} U δ ( a ) = { x ∈ R : ∣ x − a ∣ < δ } , U δ ∗ ( a ) = { x ∈ R : 0 < ∣ x − a ∣ < δ } をそれぞれ a a a の δ \delta δ -近傍 、除外 δ \delta δ -近傍 という。U δ ( a ) U_\delta(a) U δ ( a ) は開区間 ( a − δ , a + δ ) (a-\delta,\ a+\delta) ( a − δ , a + δ ) に等しく、U δ ∗ ( a ) U^{*}_\delta(a) U δ ∗ ( a ) はそこから点 a a a だけを取り除いた集合である。
さらに A ⊆ R A \subseteq \mathbb{R} A ⊆ R と a ∈ R a \in \mathbb{R} a ∈ R について、
∀ δ > 0 , U δ ∗ ( a ) ∩ A ≠ ∅ \forall \delta > 0,\quad U^{*}_\delta(a) \cap A \ne \emptyset ∀ δ > 0 , U δ ∗ ( a ) ∩ A = ∅ が成り立つとき、a a a を A A A の集積点 という。
集積点は「a a a のいくらでも近くに、a a a 自身とは異なる A A A の点がある」ことを意味します。たとえば A = ( 0 , 1 ) A = (0,1) A = ( 0 , 1 ) の集積点全体は [ 0 , 1 ] [0,1] [ 0 , 1 ] です(端点 0 , 1 0, 1 0 , 1 は A A A に属しませんが集積点です)。一方 A = { 0 } ∪ ( 1 , 2 ) A = \{0\} \cup (1,2) A = { 0 } ∪ ( 1 , 2 ) において 0 0 0 は集積点ではありません。δ = 1 \delta = 1 δ = 1 とすれば U 1 ∗ ( 0 ) ∩ A = ∅ U^{*}_1(0) \cap A = \emptyset U 1 ∗ ( 0 ) ∩ A = ∅ 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。a a a の近くに A A A の点がまったく無ければ、「x x x を a a a に近づけたときの f ( x ) 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 )
A ⊆ R A \subseteq \mathbb{R} A ⊆ R 、f : A → R f : A \to \mathbb{R} f : A → R とし、a a a を A A A の集積点(定義 2.1 )とする。実数 L L L について
∀ ε > 0 , ∃ δ > 0 , ∀ x ∈ A , 0 < ∣ x − a ∣ < 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 ∀ ε > 0 , ∃ δ > 0 , ∀ x ∈ A , 0 < ∣ x − a ∣ < δ ⟹ ∣ f ( x ) − L ∣ < ε が成り立つとき、f f f は x → a x \to a x → a で L L L に収束する といい、
lim x → a f ( x ) = L \lim_{x \to a} f(x) = L x → a lim f ( x ) = L と書く。f ( x ) → L ( x → a ) f(x) \to L\ (x \to a) f ( x ) → L ( x → 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 ε にも応じられる)とき、そのときに限り lim x → a f ( x ) = L \lim_{x\to a} f(x) = L lim x → a f ( x ) = L です。ここで決定的なのは手番の順序 です。ε \varepsilon ε が先に与えられ、δ \delta δ は後から選ばれます。したがって δ \delta δ は ε \varepsilon ε に依存してよく、実際ふつうは ε \varepsilon ε が小さいほど δ \delta δ も小さく取ることになります。逆に x x x は δ \delta δ の後に選ばれるので、δ \delta δ が x x x に依存することは許されません。
図で見ると、ε \varepsilon ε は横向きの帯(許される値の幅)、δ \delta δ は縦向きの帯(許される x x x の幅)を決めます。
L + ε L L − ε a − δ a a + δ x ε 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
ヒント
δ \delta δ は「一つ見つければ勝ち」です。ある δ \delta δ が条件を満たせば、0 < δ ′ ≤ δ 0 < \delta' \le \delta 0 < δ ′ ≤ δ なる δ ′ \delta' δ ′ も自動的に条件を満たします(0 < ∣ x − a ∣ < δ ′ 0 < |x-a| < \delta' 0 < ∣ x − a ∣ < δ ′ ならば 0 < ∣ x − a ∣ < δ 0 < |x-a| < \delta 0 < ∣ x − a ∣ < δ だからです)。ですから δ \delta δ を最良の値にする必要はなく、いくらでも小さく取り直してかまいません。証明で δ = min ( 1 , ε / 5 ) \delta = \min(1,\ \varepsilon/5) δ = min ( 1 , ε /5 ) のように複数の要求の最小値を取るのは、この性質を使っています。
例 3.3 (1 次関数の極限 )
f ( x ) = 2 x + 1 f(x) = 2x + 1 f ( x ) = 2 x + 1 (A = R A = \mathbb{R} A = R )について lim x → 1 f ( x ) = 3 \lim_{x \to 1} f(x) = 3 lim x → 1 f ( x ) = 3 を示します。
下書き(δ \delta δ の探し方)。 保証したい不等式は ∣ f ( x ) − 3 ∣ < ε |f(x) - 3| < \varepsilon ∣ f ( x ) − 3∣ < ε です。左辺を計算すると
∣ f ( x ) − 3 ∣ = ∣ ( 2 x + 1 ) − 3 ∣ = ∣ 2 x − 2 ∣ = 2 ∣ x − 1 ∣ |f(x) - 3| = |(2x+1) - 3| = |2x - 2| = 2|x - 1| ∣ f ( x ) − 3∣ = ∣ ( 2 x + 1 ) − 3∣ = ∣2 x − 2∣ = 2∣ x − 1∣ なので、2 ∣ x − 1 ∣ < ε 2|x-1| < \varepsilon 2∣ x − 1∣ < ε すなわち ∣ x − 1 ∣ < ε / 2 |x - 1| < \varepsilon/2 ∣ x − 1∣ < ε /2 であれば十分です。そこで δ = ε / 2 \delta = \varepsilon/2 δ = ε /2 と取ればよい、と見当がつきます。
証明。 ε > 0 \varepsilon > 0 ε > 0 を任意に取る。δ = ε / 2 > 0 \delta = \varepsilon/2 > 0 δ = ε /2 > 0 とおく。0 < ∣ x − 1 ∣ < δ 0 < |x - 1| < \delta 0 < ∣ x − 1∣ < δ を満たす任意の x ∈ R x \in \mathbb{R} x ∈ R に対して、上の計算から
∣ f ( x ) − 3 ∣ = 2 ∣ x − 1 ∣ < 2 δ = 2 ⋅ ε 2 = ε |f(x) - 3| = 2|x - 1| < 2\delta = 2 \cdot \frac{\varepsilon}{2} = \varepsilon ∣ f ( x ) − 3∣ = 2∣ x − 1∣ < 2 δ = 2 ⋅ 2 ε = ε が成り立つ。ε \varepsilon ε は任意だったから、定義 3.1 により lim x → 1 ( 2 x + 1 ) = 3 \lim_{x\to1}(2x+1) = 3 lim x → 1 ( 2 x + 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 ε を受け取り、δ \delta δ 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 3.4 (2 次関数の極限:δ を 2 段構えで取る )
g ( x ) = x 2 g(x) = x^2 g ( x ) = x 2 について lim x → 2 g ( x ) = 4 \lim_{x \to 2} g(x) = 4 lim x → 2 g ( x ) = 4 を示します。
下書き。 ∣ x 2 − 4 ∣ = ∣ x − 2 ∣ ∣ x + 2 ∣ |x^2 - 4| = |x - 2|\,|x + 2| ∣ x 2 − 4∣ = ∣ x − 2∣ ∣ x + 2∣ です。∣ x − 2 ∣ |x-2| ∣ x − 2∣ は δ \delta δ で小さくできますが、∣ x + 2 ∣ |x+2| ∣ x + 2∣ は残ります。そこで先に「∣ x − 2 ∣ < 1 |x-2| < 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 < 3 1 < x < 3 1 < x < 3 なので
∣ x + 2 ∣ = x + 2 < 5 |x + 2| = x + 2 < 5 ∣ x + 2∣ = x + 2 < 5 となり、∣ x 2 − 4 ∣ < 5 ∣ x − 2 ∣ |x^2 - 4| < 5|x-2| ∣ x 2 − 4∣ < 5∣ x − 2∣ が使えます。あとは 5 ∣ x − 2 ∣ < ε 5|x-2| < \varepsilon 5∣ x − 2∣ < ε 、すなわち ∣ x − 2 ∣ < ε / 5 |x-2| < \varepsilon/5 ∣ x − 2∣ < ε /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) δ = min ( 1 , ε /5 ) とします。
証明。 ε > 0 \varepsilon > 0 ε > 0 を任意に取り、δ = min ( 1 , ε 5 ) > 0 \delta = \min\left(1,\ \dfrac{\varepsilon}{5}\right) > 0 δ = min ( 1 , 5 ε ) > 0 とおく。0 < ∣ x − 2 ∣ < δ 0 < |x - 2| < \delta 0 < ∣ x − 2∣ < δ とする。まず ∣ x − 2 ∣ < 1 |x - 2| < 1 ∣ x − 2∣ < 1 より 1 < x < 3 1 < x < 3 1 < x < 3 、したがって ∣ x + 2 ∣ = x + 2 < 5 |x+2| = x + 2 < 5 ∣ x + 2∣ = x + 2 < 5 である。次に ∣ x − 2 ∣ < ε / 5 |x-2| < \varepsilon/5 ∣ x − 2∣ < ε /5 でもあるから、
∣ x 2 − 4 ∣ = ∣ x − 2 ∣ ∣ x + 2 ∣ < ε 5 ⋅ 5 = ε . |x^2 - 4| = |x-2|\,|x+2| < \frac{\varepsilon}{5} \cdot 5 = \varepsilon . ∣ x 2 − 4∣ = ∣ x − 2∣ ∣ x + 2∣ < 5 ε ⋅ 5 = ε . よって lim x → 2 x 2 = 4 \lim_{x\to2} x^2 = 4 lim x → 2 x 2 = 4 である。
δ \delta δ が ε \varepsilon ε だけでなく近づく先 a a a にも依存してよいことに注意してください。同じ計算を a a a 一般で行うと δ = min ( 1 , ε / ( 2 ∣ a ∣ + 1 ) ) \delta = \min(1,\ \varepsilon/(2|a|+1)) δ = min ( 1 , ε / ( 2∣ a ∣ + 1 )) となり、∣ a ∣ |a| ∣ a ∣ が大きいほど δ \delta δ 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 )
A ⊆ R A \subseteq \mathbb{R} A ⊆ R 、f : A → R f : A \to \mathbb{R} f : A → R とし、a a a を A A A の集積点とする。lim x → a f ( x ) = L \lim_{x\to a} f(x) = L lim x → a f ( x ) = L かつ lim x → a f ( x ) = M \lim_{x \to a} f(x) = M lim x → a f ( x ) = M ならば L = M L = M L = M である。
証明(定理 3.5) L ≠ M L \ne M L = 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 = ∣ L − M ∣ 2 \varepsilon = \dfrac{|L - M|}{2} ε = 2 ∣ L − M ∣ とおく。L ≠ M L \ne M L = M より ∣ L − M ∣ > 0 |L-M| > 0 ∣ L − M ∣ > 0 だから ε > 0 \varepsilon > 0 ε > 0 である。
定義 3.1 を L L L に対して適用すると、δ 1 > 0 \delta_1 > 0 δ 1 > 0 が存在して、x ∈ A x \in A x ∈ A かつ 0 < ∣ x − a ∣ < δ 1 0 < |x-a| < \delta_1 0 < ∣ x − a ∣ < δ 1 ならば ∣ f ( x ) − L ∣ < ε |f(x) - L| < \varepsilon ∣ f ( x ) − L ∣ < ε となる。同じく M M M に対して適用すると、δ 2 > 0 \delta_2 > 0 δ 2 > 0 が存在して、x ∈ A x \in A x ∈ A かつ 0 < ∣ x − a ∣ < δ 2 0 < |x-a| < \delta_2 0 < ∣ x − a ∣ < δ 2 ならば ∣ f ( x ) − M ∣ < ε |f(x) - M| < \varepsilon ∣ f ( x ) − M ∣ < ε となる。
δ = min ( δ 1 , δ 2 ) > 0 \delta = \min(\delta_1, \delta_2) > 0 δ = min ( δ 1 , δ 2 ) > 0 とおく。a a a は A A A の集積点である(仮定)から、定義 2.1 により U δ ∗ ( a ) ∩ A ≠ ∅ U^{*}_{\delta}(a) \cap A \ne \emptyset U δ ∗ ( a ) ∩ A = ∅ であり、この集合から点 x 0 x_0 x 0 を 1 つ取れる。x 0 x_0 x 0 は 0 < ∣ x 0 − a ∣ < δ ≤ δ 1 0 < |x_0 - a| < \delta \le \delta_1 0 < ∣ x 0 − a ∣ < δ ≤ δ 1 と 0 < ∣ x 0 − a ∣ < δ ≤ δ 2 0 < |x_0-a| < \delta \le \delta_2 0 < ∣ x 0 − a ∣ < δ ≤ δ 2 の両方を満たすので、上の 2 つの結論がともに使えて
∣ L − M ∣ = ∣ ( L − f ( x 0 ) ) + ( f ( x 0 ) − M ) ∣ ≤ ∣ f ( x 0 ) − L ∣ + ∣ f ( x 0 ) − M ∣ < ε + ε = ∣ L − M ∣ |L - M| = |(L - f(x_0)) + (f(x_0) - M)| \le |f(x_0) - L| + |f(x_0) - M| < \varepsilon + \varepsilon = |L - M| ∣ L − M ∣ = ∣ ( L − f ( x 0 )) + ( f ( x 0 ) − M ) ∣ ≤ ∣ f ( x 0 ) − L ∣ + ∣ f ( x 0 ) − M ∣ < ε + ε = ∣ L − M ∣ を得る(1 つ目の不等号は §2 の三角不等式)。これは ∣ L − M ∣ < ∣ L − M ∣ |L-M| < |L-M| ∣ L − M ∣ < ∣ L − M ∣ という矛盾である。よって L = M L = M L = M である。
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証明の中で、集積点という仮定は「x 0 x_0 x 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 = { 0 } ∪ ( 1 , 2 ) 、a = 0 a = 0 a = 0 (A A A の孤立点)とし、f f f を A A A 上の任意の関数とすると、δ = 1 \delta = 1 δ = 1 に対して 0 < ∣ x − 0 ∣ < 1 0 < |x-0| < 1 0 < ∣ x − 0∣ < 1 を満たす x ∈ A x \in A x ∈ 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 L L L 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 a a a を集積点に限ったのは、この退化を防ぐためです。
毎回 ε \varepsilon ε と δ \delta δ 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 a a a 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 )
A ⊆ R A \subseteq \mathbb{R} A ⊆ R 、g : A → R g : A \to \mathbb{R} g : A → R 、a a a を A A A の集積点とし、lim x → a g ( x ) = M \lim_{x\to a} g(x) = M lim x → a g ( x ) = M とする。このとき δ 0 > 0 \delta_0 > 0 δ 0 > 0 が存在して、x ∈ U δ 0 ∗ ( a ) ∩ A x \in U^{*}_{\delta_0}(a) \cap A x ∈ U δ 0 ∗ ( a ) ∩ A を満たすすべての x x x について ∣ g ( x ) ∣ < ∣ M ∣ + 1 |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 ε = 1 と取る(ε \varepsilon ε 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 δ 0 > 0 \delta_0 > 0 δ 0 > 0 が存在して、x ∈ A x \in A x ∈ A かつ 0 < ∣ x − a ∣ < δ 0 0 < |x - a| < \delta_0 0 < ∣ x − a ∣ < δ 0 ならば ∣ g ( x ) − M ∣ < 1 |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 ) + M ∣ ≤ ∣ g ( x ) − M ∣ + ∣ M ∣ < 1 + ∣ M ∣ |g(x)| = |(g(x) - M) + M| \le |g(x) - M| + |M| < 1 + |M| ∣ g ( x ) ∣ = ∣ ( g ( x ) − M ) + M ∣ ≤ ∣ g ( x ) − M ∣ + ∣ M ∣ < 1 + ∣ M ∣ である。
∎
定理 4.2 (極限の四則 )
A ⊆ R A \subseteq \mathbb{R} A ⊆ R 、f , g : A → R f, g : A \to \mathbb{R} f , g : A → R 、a a a を A A A の集積点とし、lim x → a f ( x ) = L \lim_{x\to a} f(x) = L lim x → a f ( x ) = L 、lim x → a g ( x ) = M \lim_{x \to a} g(x) = M lim x → a g ( x ) = M とする。このとき次が成り立つ。
lim x → a ( f ( x ) + g ( x ) ) = L + M \lim_{x\to a} \bigl(f(x) + g(x)\bigr) = L + M lim x → a ( f ( x ) + g ( x ) ) = L + M 。
任意の定数 c ∈ R c \in \mathbb{R} c ∈ R に対し lim x → a c f ( x ) = c L \lim_{x\to a} c\,f(x) = cL lim x → a c f ( x ) = c L 。
lim x → a f ( x ) g ( x ) = L M \lim_{x\to a} f(x)g(x) = LM lim x → a f ( x ) g ( x ) = L M 。
さらに M ≠ 0 M \ne 0 M = 0 ならば、ある δ 1 > 0 \delta_1 > 0 δ 1 > 0 が存在して x ∈ U δ 1 ∗ ( a ) ∩ A x \in U^{*}_{\delta_1}(a) \cap A x ∈ U δ 1 ∗ ( a ) ∩ A では g ( x ) ≠ 0 g(x) \ne 0 g ( x ) = 0 であり、B = U δ 1 ∗ ( a ) ∩ A B = U^{*}_{\delta_1}(a) \cap A B = U δ 1 ∗ ( a ) ∩ A 上で定義された関数 f / g f/g f / g について lim x → a f ( x ) g ( x ) = L M \lim_{x\to a} \dfrac{f(x)}{g(x)} = \dfrac{L}{M} lim x → a g ( x ) f ( x ) = M L が成り立つ。
証明(定理 4.2) (1) ε > 0 \varepsilon > 0 ε > 0 を任意に取る。ε / 2 > 0 \varepsilon/2 > 0 ε /2 > 0 なので、定義 3.1 を f f f に ε / 2 \varepsilon/2 ε /2 で適用して δ 1 > 0 \delta_1 > 0 δ 1 > 0 を、g g g に ε / 2 \varepsilon/2 ε /2 で適用して δ 2 > 0 \delta_2 > 0 δ 2 > 0 を得る。δ = min ( δ 1 , δ 2 ) > 0 \delta = \min(\delta_1,\delta_2) > 0 δ = min ( δ 1 , δ 2 ) > 0 とおくと、x ∈ A x \in A x ∈ A 、0 < ∣ x − a ∣ < δ 0 < |x-a| < \delta 0 < ∣ x − a ∣ < δ 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 ∣ < ε 2 + ε 2 = ε . |(f(x)+g(x)) - (L+M)| \le |f(x)-L| + |g(x)-M| < \frac{\varepsilon}{2} + \frac{\varepsilon}{2} = \varepsilon . ∣ ( f ( x ) + g ( x )) − ( L + M ) ∣ ≤ ∣ f ( x ) − L ∣ + ∣ g ( x ) − M ∣ < 2 ε + 2 ε = ε . (2) c = 0 c = 0 c = 0 のときは ∣ 0 − 0 ∣ = 0 < ε |0 - 0| = 0 < \varepsilon ∣0 − 0∣ = 0 < ε が任意の δ \delta δ で成り立つ。c ≠ 0 c \ne 0 c = 0 のとき、ε > 0 \varepsilon > 0 ε > 0 に対し ε / ∣ c ∣ > 0 \varepsilon/|c| > 0 ε /∣ c ∣ > 0 を 定義 3.1 に入れて δ > 0 \delta > 0 δ > 0 を得れば、0 < ∣ x − a ∣ < δ 0<|x-a|<\delta 0 < ∣ x − a ∣ < δ で ∣ c f ( x ) − c L ∣ = ∣ c ∣ ∣ f ( x ) − L ∣ < ∣ c ∣ ⋅ ε / ∣ c ∣ = ε |cf(x) - cL| = |c|\,|f(x)-L| < |c| \cdot \varepsilon/|c| = \varepsilon ∣ c f ( x ) − c L ∣ = ∣ c ∣ ∣ f ( x ) − L ∣ < ∣ c ∣ ⋅ ε /∣ c ∣ = ε となる。
(3) 差を 2 つに割ります。恒等式
f ( x ) g ( x ) − L M = 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) f ( x ) g ( x ) − L M = g ( x ) ( f ( x ) − L ) + L ( g ( x ) − M ) (右辺を展開すると g ( x ) f ( x ) − L g ( x ) + L g ( x ) − L M g(x)f(x) - Lg(x) + Lg(x) - LM g ( x ) f ( x ) − Lg ( x ) + Lg ( x ) − L M となり左辺に一致する)と三角不等式から
∣ f ( x ) g ( x ) − L M ∣ ≤ ∣ g ( x ) ∣ ∣ f ( x ) − L ∣ + ∣ L ∣ ∣ g ( x ) − M ∣ . |f(x)g(x) - LM| \le |g(x)|\,|f(x)-L| + |L|\,|g(x)-M| . ∣ f ( x ) g ( x ) − L M ∣ ≤ ∣ g ( x ) ∣ ∣ f ( x ) − L ∣ + ∣ L ∣ ∣ g ( x ) − M ∣. 補題 4.1 により δ 0 > 0 \delta_0 > 0 δ 0 > 0 を取れば 0 < ∣ x − a ∣ < δ 0 0<|x-a|<\delta_0 0 < ∣ x − a ∣ < δ 0 で ∣ g ( x ) ∣ < ∣ M ∣ + 1 |g(x)| < |M|+1 ∣ g ( x ) ∣ < ∣ M ∣ + 1 である。ε > 0 \varepsilon > 0 ε > 0 を任意に取り、定義 3.1 を f f f に ε 2 ( ∣ M ∣ + 1 ) > 0 \dfrac{\varepsilon}{2(|M|+1)} > 0 2 ( ∣ M ∣ + 1 ) ε > 0 で適用して δ 2 \delta_2 δ 2 を、g g g に ε 2 ( ∣ L ∣ + 1 ) > 0 \dfrac{\varepsilon}{2(|L|+1)} > 0 2 ( ∣ L ∣ + 1 ) ε > 0 で適用して δ 3 \delta_3 δ 3 を得る(分母に + 1 +1 + 1 を入れたのは L = 0 L = 0 L = 0 でも割り算できるようにするため)。δ = min ( δ 0 , δ 2 , δ 3 ) \delta = \min(\delta_0,\delta_2,\delta_3) δ = min ( δ 0 , δ 2 , δ 3 ) とおくと、0 < ∣ x − a ∣ < δ 0 < |x-a| < \delta 0 < ∣ x − a ∣ < δ のとき
∣ f ( x ) g ( x ) − L M ∣ < ( ∣ M ∣ + 1 ) ⋅ ε 2 ( ∣ M ∣ + 1 ) + ∣ L ∣ ⋅ ε 2 ( ∣ L ∣ + 1 ) ≤ ε 2 + ε 2 = 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 ∣ f ( x ) g ( x ) − L M ∣ < ( ∣ M ∣ + 1 ) ⋅ 2 ( ∣ M ∣ + 1 ) ε + ∣ L ∣ ⋅ 2 ( ∣ L ∣ + 1 ) ε ≤ 2 ε + 2 ε = ε を得る(最後の不等号は ∣ L ∣ ≤ ∣ L ∣ + 1 |L| \le |L|+1 ∣ L ∣ ≤ ∣ L ∣ + 1 による)。
(4) まず g g g が a a a の近くで 0 0 0 にならないことを示す。M ≠ 0 M \ne 0 M = 0 より ∣ M ∣ / 2 > 0 |M|/2 > 0 ∣ M ∣/2 > 0 だから、定義 3.1 を g g g に ε = ∣ M ∣ / 2 \varepsilon = |M|/2 ε = ∣ M ∣/2 で適用して δ 1 > 0 \delta_1 > 0 δ 1 > 0 を得る。x ∈ B = U δ 1 ∗ ( a ) ∩ A x \in B = U^{*}_{\delta_1}(a) \cap A x ∈ B = U δ 1 ∗ ( a ) ∩ A のとき、§2 の 2 本目の不等式より
∣ M ∣ − ∣ g ( x ) ∣ ≤ ∣ g ( x ) − M ∣ < ∣ M ∣ 2 ⟹ ∣ g ( x ) ∣ > ∣ M ∣ 2 > 0 |M| - |g(x)| \le |g(x) - M| < \frac{|M|}{2}
\quad\Longrightarrow\quad |g(x)| > \frac{|M|}{2} > 0 ∣ M ∣ − ∣ g ( x ) ∣ ≤ ∣ g ( x ) − M ∣ < 2 ∣ M ∣ ⟹ ∣ g ( x ) ∣ > 2 ∣ M ∣ > 0 となり、とくに g ( x ) ≠ 0 g(x) \ne 0 g ( x ) = 0 である。よって f / g f/g f / g は B B B 上で定義される。また a a a は B B B の集積点でもある。実際、任意の δ > 0 \delta>0 δ > 0 に対し a a a は A A A の集積点だから U min ( δ , δ 1 ) ∗ ( a ) ∩ A ≠ ∅ U^{*}_{\min(\delta,\delta_1)}(a) \cap A \ne \emptyset U m i n ( δ , δ 1 ) ∗ ( a ) ∩ A = ∅ であり、この集合は U δ ∗ ( a ) ∩ B U^{*}_\delta(a) \cap B U δ ∗ ( a ) ∩ 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。x ∈ B x \in B x ∈ B に対し
∣ f ( x ) g ( x ) − L M ∣ = ∣ M f ( x ) − L g ( x ) ∣ ∣ g ( x ) ∣ ∣ M ∣ < 2 ∣ M ∣ 2 ∣ M ( f ( x ) − L ) − L ( g ( x ) − M ) ∣ ≤ 2 ∣ M ∣ 2 ( ∣ M ∣ ∣ f ( x ) − L ∣ + ∣ L ∣ ∣ g ( 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) g ( x ) f ( x ) − M L = ∣ g ( x ) ∣ ∣ M ∣ ∣ M f ( x ) − Lg ( x ) ∣ < ∣ M ∣ 2 2 M ( f ( x ) − L ) − L ( g ( x ) − M ) ≤ ∣ M ∣ 2 2 ( ∣ M ∣ ∣ f ( x ) − L ∣ + ∣ L ∣ ∣ g ( x ) − M ∣ ) である(∣ g ( x ) ∣ > ∣ M ∣ / 2 |g(x)| > |M|/2 ∣ g ( x ) ∣ > ∣ M ∣/2 を分母に使い、分子は M f ( x ) − L g ( x ) = M ( f ( x ) − L ) − L ( g ( x ) − M ) Mf(x)-Lg(x) = M(f(x)-L) - L(g(x)-M) M f ( 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 ε > 0 を任意に取り、f f f に ∣ M ∣ ε 4 > 0 \dfrac{|M|\varepsilon}{4} > 0 4 ∣ M ∣ ε > 0 を、g g g に ∣ M ∣ 2 ε 4 ( ∣ L ∣ + 1 ) > 0 \dfrac{|M|^2 \varepsilon}{4(|L|+1)} > 0 4 ( ∣ L ∣ + 1 ) ∣ M ∣ 2 ε > 0 を 定義 3.1 で適用して δ 2 , δ 3 \delta_2, \delta_3 δ 2 , δ 3 を得る。δ = min ( δ 1 , δ 2 , δ 3 ) \delta = \min(\delta_1,\delta_2,\delta_3) δ = min ( δ 1 , δ 2 , δ 3 ) とおけば、0 < ∣ x − a ∣ < δ 0<|x-a|<\delta 0 < ∣ x − a ∣ < δ かつ x ∈ B x \in B x ∈ B のとき
∣ f ( x ) g ( x ) − L M ∣ < 2 ∣ M ∣ 2 ( ∣ M ∣ ⋅ ∣ M ∣ ε 4 + ∣ L ∣ ⋅ ∣ M ∣ 2 ε 4 ( ∣ L ∣ + 1 ) ) = ε 2 + ∣ L ∣ ∣ L ∣ + 1 ⋅ ε 2 ≤ ε \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 g ( x ) f ( x ) − M L < ∣ M ∣ 2 2 ( ∣ M ∣ ⋅ 4 ∣ M ∣ ε + ∣ L ∣ ⋅ 4 ( ∣ L ∣ + 1 ) ∣ M ∣ 2 ε ) = 2 ε + ∣ L ∣ + 1 ∣ L ∣ ⋅ 2 ε ≤ ε となる。
∎
定理 4.3 (はさみうちの原理 )
A ⊆ R A \subseteq \mathbb{R} A ⊆ R 、f , g , h : A → R f, g, h : A \to \mathbb{R} f , g , h : A → R 、a a a を A A A の集積点とする。ある δ 0 > 0 \delta_0 > 0 δ 0 > 0 が存在して
x ∈ U δ 0 ∗ ( 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) x ∈ U δ 0 ∗ ( a ) ∩ A ⟹ f ( x ) ≤ g ( x ) ≤ h ( x ) が成り立ち、かつ lim x → a f ( x ) = lim x → a h ( x ) = L \lim_{x\to a} f(x) = \lim_{x \to a} h(x) = L lim x → a f ( x ) = lim x → a h ( x ) = L であるとする。このとき lim x → a g ( x ) = L \lim_{x\to a} g(x) = L lim x → a g ( x ) = L である。
証明(定理 4.3) ε > 0 \varepsilon > 0 ε > 0 を任意に取る。定義 3.1 を f f f に適用して δ 1 > 0 \delta_1 > 0 δ 1 > 0 を、h h h に適用して δ 2 > 0 \delta_2 > 0 δ 2 > 0 を得る。δ = min ( δ 0 , δ 1 , δ 2 ) > 0 \delta = \min(\delta_0, \delta_1, \delta_2) > 0 δ = min ( δ 0 , δ 1 , δ 2 ) > 0 とおき、x ∈ A x \in A x ∈ A 、0 < ∣ x − a ∣ < δ 0 < |x-a| < \delta 0 < ∣ x − a ∣ < δ とする。
∣ f ( x ) − L ∣ < ε |f(x) - L| < \varepsilon ∣ f ( x ) − L ∣ < ε より L − ε < f ( x ) L - \varepsilon < f(x) L − ε < f ( x ) であり、∣ h ( x ) − L ∣ < ε |h(x)-L| < \varepsilon ∣ h ( x ) − L ∣ < ε より h ( x ) < L + ε h(x) < L + \varepsilon h ( x ) < L + ε である。また δ ≤ δ 0 \delta \le \delta_0 δ ≤ δ 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) f ( x ) ≤ g ( x ) ≤ h ( x ) である。これらをつなぐと
L − ε < f ( x ) ≤ g ( x ) ≤ h ( x ) < L + ε L - \varepsilon < f(x) \le g(x) \le h(x) < L + \varepsilon L − ε < f ( x ) ≤ g ( x ) ≤ h ( x ) < L + ε となり、− ε < g ( x ) − L < ε -\varepsilon < g(x) - L < \varepsilon − ε < g ( x ) − L < ε 、すなわち ∣ g ( x ) − L ∣ < ε |g(x) - L| < \varepsilon ∣ g ( x ) − L ∣ < ε 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\} A = R ∖ { 0 } 上で g ( x ) = x sin 1 x g(x) = x \sin\dfrac{1}{x} g ( x ) = x sin x 1 とすると lim x → 0 g ( x ) = 0 \lim_{x\to0} g(x) = 0 lim x → 0 g ( x ) = 0 です。
x ≠ 0 x \ne 0 x = 0 のとき ∣ sin 1 x ∣ ≤ 1 \left|\sin\dfrac1x\right| \le 1 sin x 1 ≤ 1 ですから
− ∣ x ∣ ≤ x sin 1 x ≤ ∣ x ∣ -|x| \le x \sin\frac{1}{x} \le |x| − ∣ x ∣ ≤ x sin x 1 ≤ ∣ x ∣ が成り立ちます。lim x → 0 ∣ x ∣ = 0 \lim_{x\to0} |x| = 0 lim x → 0 ∣ x ∣ = 0 は定義から直ちに分かります(ε > 0 \varepsilon>0 ε > 0 に対し δ = ε \delta = \varepsilon δ = ε と取れば 0 < ∣ x − 0 ∣ < δ 0<|x-0|<\delta 0 < ∣ x − 0∣ < δ のとき ∣ ∣ x ∣ − 0 ∣ = ∣ x ∣ < ε \bigl||x| - 0\bigr| = |x| < \varepsilon ∣ x ∣ − 0 = ∣ x ∣ < ε )。定理 4.2 の (2) で c = − 1 c = -1 c = − 1 とすれば lim x → 0 ( − ∣ x ∣ ) = 0 \lim_{x\to0}(-|x|) = 0 lim x → 0 ( − ∣ x ∣ ) = 0 です。よって 定理 4.3 が f ( x ) = − ∣ x ∣ f(x) = -|x| f ( x ) = − ∣ x ∣ 、h ( x ) = ∣ x ∣ h(x) = |x| h ( x ) = ∣ x ∣ 、L = 0 L = 0 L = 0 、δ 0 \delta_0 δ 0 は任意(たとえば 1 1 1 )として適用でき、lim x → 0 g ( x ) = 0 \lim_{x\to0} g(x) = 0 lim x → 0 g ( x ) = 0 を得ます。
この関数は 0 0 0 の近くで無限回振動しますが、振幅が 0 0 0 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 sin 1 x \sin\dfrac1x sin x 1 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 )
A ⊆ R A \subseteq \mathbb{R} A ⊆ R 、f : A → R f : A \to \mathbb{R} f : A → R 、a a a を A A A の集積点、L ∈ R L \in \mathbb{R} L ∈ R とする。次の 2 条件は同値である。
lim x → a f ( x ) = L \lim_{x\to a} f(x) = L lim x → a f ( x ) = L 。
x n ∈ A x_n \in A x n ∈ A 、x n ≠ a x_n \ne a x n = a (すべての n ∈ N n \in \mathbb{N} n ∈ N )、lim n → ∞ x n = a \lim_{n\to\infty} x_n = a lim n → ∞ x n = a を満たす任意の数列 ( x n ) n ∈ N (x_n)_{n \in \mathbb{N}} ( x n ) n ∈ N に対して lim n → ∞ f ( x n ) = L \lim_{n\to\infty} f(x_n) = L lim n → ∞ f ( x n ) = L 。
ここで数列の収束 lim n → ∞ y n = c \lim_{n\to\infty} y_n = c lim n → ∞ y n = c は「∀ ε > 0 , ∃ N ∈ N , ∀ n ≥ N , ∣ y n − c ∣ < ε \forall \varepsilon>0,\ \exists N \in \mathbb{N},\ \forall n \ge N,\ |y_n - c| < \varepsilon ∀ ε > 0 , ∃ N ∈ N , ∀ n ≥ N , ∣ y n − c ∣ < ε 」を意味する。
証明(定理 4.5) (1) から (2)。 ( x n ) (x_n) ( x n ) を条件を満たす数列とし、ε > 0 \varepsilon>0 ε > 0 を任意に取る。(1) と 定義 3.1 より δ > 0 \delta>0 δ > 0 が存在して、x ∈ A x\in A x ∈ A 、0 < ∣ x − a ∣ < δ 0<|x-a|<\delta 0 < ∣ x − a ∣ < δ ならば ∣ f ( x ) − L ∣ < ε |f(x)-L|<\varepsilon ∣ f ( x ) − L ∣ < ε である。x n → a x_n \to a x n → a だから、この δ \delta δ を数列の収束の定義の ε \varepsilon ε として使えば、N ∈ N N \in \mathbb{N} N ∈ N が存在して n ≥ N n \ge N n ≥ N ならば ∣ x n − a ∣ < δ |x_n - a| < \delta ∣ x n − a ∣ < δ となる。さらに仮定より x n ≠ a x_n \ne a x n = a 、すなわち ∣ x n − a ∣ > 0 |x_n - a| > 0 ∣ x n − a ∣ > 0 である。よって n ≥ N n \ge N n ≥ N のとき 0 < ∣ x n − a ∣ < δ 0 < |x_n - a| < \delta 0 < ∣ x n − a ∣ < δ が成り立ち、∣ f ( x n ) − L ∣ < ε |f(x_n) - L| < \varepsilon ∣ f ( x n ) − L ∣ < ε を得る。これは f ( x n ) → L f(x_n) \to L f ( x n ) → 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 ε 0 > 0 \varepsilon_0>0 ε 0 > 0 が存在して、すべての δ > 0 \delta>0 δ > 0 に対し、0 < ∣ x − a ∣ < δ 0<|x-a|<\delta 0 < ∣ x − a ∣ < δ かつ ∣ f ( x ) − L ∣ ≥ ε 0 |f(x)-L| \ge \varepsilon_0 ∣ f ( x ) − L ∣ ≥ ε 0 を満たす x ∈ A x \in A x ∈ A が存在する。
各 n ∈ N n \in \mathbb{N} n ∈ N について δ = 1 / n \delta = 1/n δ = 1/ n としてこれを適用し、そのような x x x を 1 つ選んで x n x_n x n とする。すると x n ∈ A x_n \in A x n ∈ A 、0 < ∣ x n − a ∣ < 1 / n 0 < |x_n - a| < 1/n 0 < ∣ x n − a ∣ < 1/ n 、∣ f ( x n ) − L ∣ ≥ ε 0 |f(x_n) - L| \ge \varepsilon_0 ∣ f ( x n ) − L ∣ ≥ ε 0 である。
この数列は (2) の前提を満たす。実際 ∣ x n − a ∣ > 0 |x_n - a| > 0 ∣ x n − a ∣ > 0 より x n ≠ a x_n \ne a x n = a であり、また ε > 0 \varepsilon>0 ε > 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 < ε 1/N < \varepsilon 1/ N < ε なる N ∈ N N \in \mathbb{N} N ∈ N が取れて、n ≥ N n \ge N n ≥ N ならば ∣ x n − a ∣ < 1 / n ≤ 1 / N < ε |x_n - a| < 1/n \le 1/N < \varepsilon ∣ x n − a ∣ < 1/ n ≤ 1/ N < ε となるので x n → a x_n \to a x n → a である。
しかし ∣ f ( x n ) − L ∣ ≥ ε 0 |f(x_n) - L| \ge \varepsilon_0 ∣ f ( x n ) − L ∣ ≥ ε 0 がすべての n n n で成り立つので、ε 0 \varepsilon_0 ε 0 に対してはどんな N N N を取っても ∣ f ( x N ) − L ∣ < ε 0 |f(x_N)-L| < \varepsilon_0 ∣ f ( x N ) − L ∣ < ε 0 とはならず、f ( x n ) → L f(x_n) \to L f ( x n ) → 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。a a a に収束する 2 つの数列で f f f 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 )
A ⊆ R A \subseteq \mathbb{R} A ⊆ R 、f : A → R f : A \to \mathbb{R} f : A → R 、a ∈ A a \in A a ∈ A とする。
∀ ε > 0 , ∃ δ > 0 , ∀ x ∈ A , ∣ x − a ∣ < 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 ∀ ε > 0 , ∃ δ > 0 , ∀ x ∈ A , ∣ x − a ∣ < δ ⟹ ∣ f ( x ) − f ( a ) ∣ < ε が成り立つとき、f f f は a a a で連続 であるという。A A A のすべての点で連続であるとき、f f f は A A A 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 L L L が f ( a ) f(a) f ( a ) に固定されています。第 2 に、0 < ∣ x − a ∣ 0 < |x-a| 0 < ∣ x − a ∣ という除外条件が外れ、x = a x = a x = 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 = a x = a x = a のとき ∣ f ( a ) − f ( a ) ∣ = 0 < ε |f(a)-f(a)| = 0 < \varepsilon ∣ f ( a ) − f ( a ) ∣ = 0 < ε が常に成り立つからです。したがって a a a が A A A の集積点であれば、「f f f が a a a で連続であること」と「lim x → a f ( x ) = f ( a ) \lim_{x\to a} f(x) = f(a) lim x → a f ( x ) = f ( a ) が成り立つこと」は同値です。一方 a a a が A A A の孤立点なら、U δ ( a ) ∩ A = { a } U_{\delta}(a) \cap A = \{a\} U δ ( a ) ∩ A = { a } となる δ > 0 \delta>0 δ > 0 が取れるので、どんな ε \varepsilon ε に対してもその δ \delta δ が条件を満たし、f f f は自動的に a a a 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) f ( a ) であること」の合わせ技であり、f ( a ) 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 ) = c 0 + c 1 x + ⋯ + c n x n p(x) = c_0 + c_1 x + \cdots + c_n x^n p ( x ) = c 0 + c 1 x + ⋯ + c n x n (c k ∈ R c_k \in \mathbb{R} c k ∈ R )は R \mathbb{R} R 上連続である。また p , q p, q p , q が多項式のとき、有理関数 p / q p/q p / q は q ( a ) ≠ 0 q(a) \ne 0 q ( a ) = 0 なるすべての点 a a a で連続である。
証明(系 5.2) a ∈ R a \in \mathbb{R} a ∈ R を固定する。定数関数 x ↦ c x \mapsto c x ↦ c は、任意の ε > 0 \varepsilon>0 ε > 0 に対し δ = 1 \delta = 1 δ = 1 と取れば ∣ c − c ∣ = 0 < ε |c - c| = 0 < \varepsilon ∣ c − c ∣ = 0 < ε なので連続である。恒等関数 x ↦ x x \mapsto x x ↦ x は δ = ε \delta = \varepsilon δ = ε と取れば ∣ x − a ∣ < δ = ε |x - a| < \delta = \varepsilon ∣ x − a ∣ < δ = ε なので連続である。a a a は R \mathbb{R} R の集積点だから、上で述べた同値により、これらは lim x → a c = c \lim_{x\to a} c = c lim x → a c = c 、lim x → a x = a \lim_{x\to a} x = a lim x → a x = a と言い換えられる。
lim x → a x k = a k \lim_{x\to a} x^k = a^k lim x → a x k = a k を k k k についての帰納法で示す。k = 1 k=1 k = 1 は上で見た。k k k で成り立つとすると、定理 4.2 の (3) を f ( x ) = x k f(x)=x^k f ( x ) = x k 、g ( x ) = x g(x)=x g ( x ) = x に適用して lim x → a x k + 1 = a k ⋅ a = a k + 1 \lim_{x\to a} x^{k+1} = a^k \cdot a = a^{k+1} lim x → a x k + 1 = a k ⋅ a = a k + 1 を得る。よってすべての k ∈ N k \in \mathbb{N} k ∈ N で成立する。
次に 定理 4.2 の (2) より lim x → a c k x k = c k a k \lim_{x\to a} c_k x^k = c_k a^k lim x → a c k x k = c k a k であり、(1) を n n n 回使えば lim x → a p ( x ) = p ( a ) \lim_{x\to a} p(x) = p(a) lim x → a p ( x ) = p ( a ) となる。これは p p p が a a a 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 ) ≠ 0 q(a) \ne 0 q ( a ) = 0 のとき 定理 4.2 の (4) を M = q ( a ) ≠ 0 M = q(a) \ne 0 M = q ( a ) = 0 として適用すれば、a a a のある除外近傍で q ≠ 0 q \ne 0 q = 0 であり lim x → a p ( x ) / q ( x ) = p ( a ) / q ( a ) \lim_{x\to a} p(x)/q(x) = p(a)/q(a) lim x → a p ( x ) / q ( x ) = p ( a ) / q ( a ) となる。x = a x=a x = a でも q ( a ) ≠ 0 q(a) \ne 0 q ( a ) = 0 なので p / q p/q p / q は a a a を含む近傍で定義され、a a a で連続である。
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定理 5.3 (合成関数の連続性 )
A , B ⊆ R A, B \subseteq \mathbb{R} A , B ⊆ R 、f : A → R f : A \to \mathbb{R} f : A → R は f ( A ) ⊆ B f(A) \subseteq B f ( A ) ⊆ B を満たすとし、g : B → R g : B \to \mathbb{R} g : B → R とする。a ∈ A a \in A a ∈ A で f f f が連続、かつ b = f ( a ) ∈ B b = f(a) \in B b = f ( a ) ∈ B で g g g が連続ならば、合成 g ∘ f : A → R g \circ f : A \to \mathbb{R} g ∘ f : A → R は a a a で連続である。
証明(定理 5.3) ε > 0 \varepsilon>0 ε > 0 を任意に取る。g g g が b b b で連続だから、定義 5.1 により η > 0 \eta > 0 η > 0 が存在して
y ∈ B , ∣ y − b ∣ < η ⟹ ∣ g ( y ) − g ( b ) ∣ < ε y \in B,\ |y - b| < \eta \implies |g(y) - g(b)| < \varepsilon y ∈ B , ∣ y − b ∣ < η ⟹ ∣ g ( y ) − g ( b ) ∣ < ε が成り立つ。次に f f f が a a a で連続だから、定義 5.1 をこの η \eta η を「要求された精度」として適用すると、δ > 0 \delta>0 δ > 0 が存在して
x ∈ A , ∣ x − a ∣ < δ ⟹ ∣ f ( x ) − f ( a ) ∣ = ∣ f ( x ) − b ∣ < η x \in A,\ |x - a| < \delta \implies |f(x) - f(a)| = |f(x) - b| < \eta x ∈ A , ∣ x − a ∣ < δ ⟹ ∣ f ( x ) − f ( a ) ∣ = ∣ f ( x ) − b ∣ < η が成り立つ。x ∈ A x \in A x ∈ A 、∣ x − a ∣ < δ |x-a|<\delta ∣ x − a ∣ < δ とすると、f ( x ) ∈ f ( A ) ⊆ B f(x) \in f(A) \subseteq B f ( x ) ∈ f ( A ) ⊆ B (仮定)かつ ∣ f ( x ) − b ∣ < η |f(x)-b| < \eta ∣ f ( x ) − b ∣ < η なので、1 つ目の含意が y = f ( x ) 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 ∣ g ( f ( x )) − g ( f ( a )) ∣ < ε を得る。よって g ∘ f g \circ f g ∘ f は a a a で連続である。
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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 D D D について、すべての a ∈ R a \in \mathbb{R} a ∈ R で lim x → a D ( x ) \lim_{x\to a} D(x) lim x → a D ( x ) は存在せず、したがって D D D は a a a で連続でない。
証明(命題 5.5) まず、任意の実数 α < β \alpha < \beta α < β に対して開区間 ( α , β ) (\alpha,\beta) ( α , β ) 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) r ∈ ( α , β ) を取り、アルキメデスの原理により 2 / n < β − r \sqrt{2}/n < \beta - r 2 / n < β − r なる n ∈ N n \in \mathbb{N} n ∈ N を取れば、r + 2 / n ∈ ( r , β ) ⊆ ( α , β ) r + \sqrt{2}/n \in (r,\beta) \subseteq (\alpha,\beta) r + 2 / n ∈ ( r , β ) ⊆ ( α , β ) 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 / n r + \sqrt2/n r + 2 / n が有理数なら 2 = n ( ( r + 2 / n ) − r ) \sqrt2 = n\bigl((r+\sqrt2/n) - r\bigr) 2 = n ( ( r + 2 / n ) − r ) が有理数となり 2 \sqrt2 2 の無理性に反する)。
さて a ∈ R a \in \mathbb{R} a ∈ R を固定し、ある L ∈ R L \in \mathbb{R} L ∈ R が lim x → a D ( x ) = L \lim_{x\to a} D(x) = L lim x → a D ( x ) = L を満たすと仮定する。ε 0 = 1 2 > 0 \varepsilon_0 = \dfrac12 > 0 ε 0 = 2 1 > 0 に対し 定義 3.1 から δ > 0 \delta>0 δ > 0 が取れて、0 < ∣ x − a ∣ < δ 0<|x-a|<\delta 0 < ∣ x − a ∣ < δ ならば ∣ D ( x ) − L ∣ < 1 2 |D(x)-L| < \dfrac12 ∣ D ( x ) − L ∣ < 2 1 となる。
区間 ( a , a + δ ) (a,\ a+\delta) ( a , a + δ ) は上で述べたことから有理数 p p p と無理数 q q q を含む。どちらも a < p < a + δ a < p < a+\delta a < p < a + δ 、a < q < a + δ a < q < a+\delta a < q < a + δ を満たすので 0 < ∣ p − a ∣ < δ 0 < |p - a| < \delta 0 < ∣ p − a ∣ < δ かつ 0 < ∣ q − a ∣ < δ 0 < |q-a| < \delta 0 < ∣ q − a ∣ < δ である。よって ∣ D ( p ) − L ∣ < 1 2 |D(p)-L|<\dfrac12 ∣ D ( p ) − L ∣ < 2 1 かつ ∣ D ( q ) − L ∣ < 1 2 |D(q)-L|<\dfrac12 ∣ D ( q ) − L ∣ < 2 1 である。ところが D ( p ) = 1 D(p)=1 D ( p ) = 1 、D ( q ) = 0 D(q)=0 D ( q ) = 0 だから、三角不等式(§2)より
1 = ∣ D ( p ) − D ( q ) ∣ ≤ ∣ D ( p ) − L ∣ + ∣ L − D ( q ) ∣ < 1 2 + 1 2 = 1 1 = |D(p) - D(q)| \le |D(p)-L| + |L - D(q)| < \frac12 + \frac12 = 1 1 = ∣ D ( p ) − D ( q ) ∣ ≤ ∣ D ( p ) − L ∣ + ∣ L − D ( q ) ∣ < 2 1 + 2 1 = 1 となって矛盾する。よってそのような L L L は存在しない。a a a は R \mathbb{R} R の集積点だから、D D D が a a a で連続なら lim x → a D ( x ) = D ( a ) \lim_{x\to a} D(x) = D(a) lim x → a D ( x ) = D ( a ) となって極限が存在してしまう。ゆえに D D D は a a a で連続でない。
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例 5.6 (トマエ関数:無理点でだけ連続な関数 )
次の関数 t : R → R t : \mathbb{R} \to \mathbb{R} t : R → R を考えます。
t ( x ) = { 1 q ( x = p q , p ∈ Z , q ∈ N , gcd ( ∣ p ∣ , q ) = 1 ) 0 ( x ∉ Q ) 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} t ( x ) = ⎩ ⎨ ⎧ q 1 0 ( x = q p , p ∈ Z , q ∈ N , g cd( ∣ p ∣ , q ) = 1 ) ( x ∈ / Q ) 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 ) = 1 t(0) = t(0/1) = 1 t ( 0 ) = t ( 0/1 ) = 1 、t ( 1 / 2 ) = 1 / 2 t(1/2) = 1/2 t ( 1/2 ) = 1/2 、t ( 2 / 4 ) = t ( 1 / 2 ) = 1 / 2 t(2/4) = t(1/2) = 1/2 t ( 2/4 ) = t ( 1/2 ) = 1/2 )。
主張:すべての a ∈ R a \in \mathbb{R} a ∈ R について lim x → a t ( x ) = 0 \lim_{x \to a} t(x) = 0 lim x → a t ( x ) = 0 です。
ε > 0 \varepsilon>0 ε > 0 を任意に取ります。アルキメデスの原理により 1 N < ε \dfrac1N < \varepsilon N 1 < ε なる N ∈ N N \in \mathbb{N} N ∈ N が存在します。ここで
S = { x ∈ ( a − 1 , a + 1 ) : x = p q , p ∈ Z , q ∈ N , gcd ( ∣ p ∣ , q ) = 1 , q ≤ N } 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\} S = { x ∈ ( a − 1 , a + 1 ) : x = q p , p ∈ Z , q ∈ N , g cd( ∣ p ∣ , q ) = 1 , q ≤ N } とおきます。S S S は有限集合です。実際、各 q ∈ { 1 , … , N } q \in \{1,\ldots,N\} q ∈ { 1 , … , N } に対し p / q ∈ ( a − 1 , a + 1 ) p/q \in (a-1,a+1) p / q ∈ ( a − 1 , a + 1 ) となる整数 p p p は q ( a − 1 ) < p < q ( a + 1 ) q(a-1) < 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 m m m 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 m − 1 m-1 m − 1 以上ですが、両者はともに長さ 2 q 2q 2 q の開区間に属するのでその差は 2 q 2q 2 q より小さく、m − 1 < 2 q m - 1 < 2q m − 1 < 2 q 、すなわち m ≤ 2 q ≤ 2 N m \le 2q \le 2N m ≤ 2 q ≤ 2 N が従います。分母の候補 q q q は N N N 通りなので、S S S の元は高々 2 N 2 2N^2 2 N 2 個です。
S ∖ { a } S \setminus \{a\} S ∖ { a } が空でないときは
δ = min ( 1 , min s ∈ S ∖ { a } ∣ s − a ∣ ) \delta = \min\Bigl(1,\ \min_{s \in S \setminus \{a\}} |s - a| \Bigr) δ = min ( 1 , s ∈ S ∖ { a } min ∣ s − a ∣ ) とおきます。S ∖ { a } S \setminus \{a\} S ∖ { a } は有限集合で、その各元 s s s は s ≠ a s \ne a s = a すなわち ∣ s − a ∣ > 0 |s-a|>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 δ > 0 です(ここで有限性が効いています)。S ∖ { a } S \setminus \{a\} S ∖ { a } が空のときは δ = 1 \delta = 1 δ = 1 とします。
0 < ∣ x − a ∣ < δ 0 < |x - a| < \delta 0 < ∣ x − a ∣ < δ とします。δ ≤ 1 \delta \le 1 δ ≤ 1 より x ∈ ( a − 1 , a + 1 ) x \in (a-1,a+1) x ∈ ( a − 1 , a + 1 ) です。
x x x が無理数なら ∣ t ( x ) − 0 ∣ = 0 < ε |t(x) - 0| = 0 < \varepsilon ∣ t ( x ) − 0∣ = 0 < ε です。
x x x が有理数で既約表示が p / q p/q p / q だとします。x ≠ a x \ne a x = a かつ ∣ x − a ∣ < δ |x-a| < \delta ∣ x − a ∣ < δ なので、δ \delta δ の取り方から x ∉ S ∖ { a } x \notin S \setminus \{a\} x ∈ / S ∖ { a } 、したがって x ∉ S x \notin S x ∈ / S です。ところが x ∈ ( a − 1 , a + 1 ) x \in (a-1,a+1) x ∈ ( a − 1 , a + 1 ) ですから、S S S の定義に照らして q ≤ N q \le N q ≤ N ではあり得ません。ゆえに q > N q > N q > N であり、∣ t ( x ) − 0 ∣ = 1 q < 1 N < ε |t(x)-0| = \dfrac1q < \dfrac1N < \varepsilon ∣ t ( x ) − 0∣ = q 1 < N 1 < ε です。
いずれの場合も ∣ t ( x ) − 0 ∣ < ε |t(x) - 0| < \varepsilon ∣ t ( x ) − 0∣ < ε なので、定義 3.1 より lim x → a t ( x ) = 0 \lim_{x\to a} t(x) = 0 lim x → a t ( x ) = 0 が示せました。
帰結。 a a a が無理数なら t ( a ) = 0 = lim x → a t ( x ) t(a) = 0 = \lim_{x\to a} t(x) t ( a ) = 0 = lim x → a t ( x ) なので、§5 冒頭の同値により t t t は a a a で連続です。a a a が有理数で既約表示 p / q p/q p / q なら t ( a ) = 1 / q > 0 ≠ 0 = lim x → a t ( x ) t(a) = 1/q > 0 \ne 0 = \lim_{x\to a}t(x) t ( a ) = 1/ q > 0 = 0 = lim x → a t ( x ) なので t t t は a a a で不連続です。つまり t t t 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 3.1 は ε \varepsilon ε に対する δ \delta δ 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。
例 3.4 で見たように、連続性の δ \delta δ は ε \varepsilon ε だけでなく点 a a a にも依存してかまいません。「a a a によらない δ \delta δ が取れる」ことを要求すると、別の概念になります。
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 δ が依存してよいものA A A 上の各点で連続∀ ε ∀ a ∈ A ∃ δ ∀ x ∈ A \forall \varepsilon\ \forall a \in A\ \exists \delta\ \forall x \in A ∀ ε ∀ a ∈ A ∃ δ ∀ x ∈ A ε \varepsilon ε と a a a A A A 上で一様連続∀ ε ∃ δ ∀ a ∈ A ∀ x ∈ A \forall \varepsilon\ \exists \delta\ \forall a \in A\ \forall x \in A ∀ ε ∃ δ ∀ a ∈ A ∀ x ∈ A ε \varepsilon ε のみ
∃ δ \exists \delta ∃ δ が ∀ a \forall a ∀ 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 δ をそのまま各点で使えばよい)。逆は成り立ちません。
演習 7.1 易
定義(定義 3.1 )に従って lim x → 3 ( 5 x − 2 ) = 13 \lim_{x\to3}(5x - 2) = 13 lim x → 3 ( 5 x − 2 ) = 13 を証明してください。
解答 ε > 0 \varepsilon>0 ε > 0 を任意に取り、δ = ε 5 > 0 \delta = \dfrac{\varepsilon}{5} > 0 δ = 5 ε > 0 とおきます。0 < ∣ x − 3 ∣ < δ 0 < |x - 3| < \delta 0 < ∣ x − 3∣ < δ を満たす任意の実数 x x x に対して
∣ ( 5 x − 2 ) − 13 ∣ = ∣ 5 x − 15 ∣ = 5 ∣ x − 3 ∣ < 5 δ = 5 ⋅ ε 5 = ε |(5x-2) - 13| = |5x - 15| = 5|x-3| < 5\delta = 5 \cdot \frac{\varepsilon}{5} = \varepsilon ∣ ( 5 x − 2 ) − 13∣ = ∣5 x − 15∣ = 5∣ x − 3∣ < 5 δ = 5 ⋅ 5 ε = ε が成り立ちます。ε > 0 \varepsilon>0 ε > 0 は任意だったので、定義 3.1 より lim x → 3 ( 5 x − 2 ) = 13 \lim_{x\to3}(5x-2) = 13 lim x → 3 ( 5 x − 2 ) = 13 です。
演習 7.2 標準
定義に従って lim x → 2 1 x = 1 2 \lim_{x\to2} \dfrac1x = \dfrac12 lim x → 2 x 1 = 2 1 を証明してください(定理 4.2 の (4) を使わずに、δ \delta δ を明示的に構成してください)。
解答 まず変形します。x ≠ 0 x \ne 0 x = 0 のとき
∣ 1 x − 1 2 ∣ = ∣ 2 − x 2 x ∣ = ∣ x − 2 ∣ 2 ∣ x ∣ \left|\frac1x - \frac12\right| = \left|\frac{2 - x}{2x}\right| = \frac{|x-2|}{2|x|} x 1 − 2 1 = 2 x 2 − x = 2∣ x ∣ ∣ x − 2∣ です。分母の ∣ x ∣ |x| ∣ x ∣ を下から抑えるため、∣ x − 2 ∣ < 1 |x-2|<1 ∣ x − 2∣ < 1 と制限します。このとき 1 < x < 3 1 < x < 3 1 < x < 3 なので ∣ x ∣ = x > 1 |x| = x > 1 ∣ x ∣ = x > 1 、したがって 1 2 ∣ x ∣ < 1 2 \dfrac{1}{2|x|} < \dfrac12 2∣ x ∣ 1 < 2 1 となり
∣ 1 x − 1 2 ∣ < ∣ x − 2 ∣ 2 \left|\frac1x - \frac12\right| < \frac{|x-2|}{2} x 1 − 2 1 < 2 ∣ x − 2∣ を得ます。これが ε \varepsilon ε 未満になるには ∣ x − 2 ∣ < 2 ε |x-2| < 2\varepsilon ∣ x − 2∣ < 2 ε で十分です。
証明。 ε > 0 \varepsilon>0 ε > 0 を任意に取り、δ = min ( 1 , 2 ε ) > 0 \delta = \min(1,\ 2\varepsilon) > 0 δ = min ( 1 , 2 ε ) > 0 とおきます。0 < ∣ x − 2 ∣ < δ 0 < |x-2| < \delta 0 < ∣ x − 2∣ < δ とすると、∣ x − 2 ∣ < 1 |x-2|<1 ∣ x − 2∣ < 1 より 1 < x < 3 1 < x < 3 1 < x < 3 で、とくに x ≠ 0 x \ne 0 x = 0 なので 1 / x 1/x 1/ x が定義され、上の評価から
∣ 1 x − 1 2 ∣ = ∣ x − 2 ∣ 2 ∣ x ∣ < ∣ x − 2 ∣ 2 < 2 ε 2 = ε \left|\frac1x - \frac12\right| = \frac{|x-2|}{2|x|} < \frac{|x-2|}{2} < \frac{2\varepsilon}{2} = \varepsilon x 1 − 2 1 = 2∣ x ∣ ∣ x − 2∣ < 2 ∣ x − 2∣ < 2 2 ε = ε が成り立ちます。よって lim x → 2 1 x = 1 2 \lim_{x\to2} \dfrac1x = \dfrac12 lim x → 2 x 1 = 2 1 です。
演習 7.3 標準
A = R ∖ { 0 } A = \mathbb{R}\setminus\{0\} A = R ∖ { 0 } 上の関数 s ( x ) = sin 1 x s(x) = \sin\dfrac1x s ( x ) = sin x 1 は x → 0 x \to 0 x → 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。L ∈ R L \in \mathbb{R} L ∈ R が lim x → 0 s ( x ) = L \lim_{x\to0} s(x) = L lim x → 0 s ( x ) = L を満たすと仮定します。
x n = 1 2 π n x_n = \dfrac{1}{2\pi n} x n = 2 π n 1 、y n = 1 2 π n + π / 2 y_n = \dfrac{1}{2\pi n + \pi/2} y n = 2 π n + π /2 1 (n ∈ N n \in \mathbb{N} n ∈ N )とおくと、いずれも A A A の元で 0 0 0 ではなく、0 < x n < 1 n 0 < x_n < \dfrac1n 0 < x n < n 1 、0 < y n < 1 n 0 < y_n < \dfrac1n 0 < y n < n 1 からアルキメデスの原理により x n → 0 x_n \to 0 x n → 0 、y n → 0 y_n \to 0 y n → 0 です。
s ( x n ) = sin ( 2 π n ) = 0 s(x_n) = \sin(2\pi n) = 0 s ( x n ) = sin ( 2 π n ) = 0 なので ( s ( x n ) ) (s(x_n)) ( s ( x n )) は定数列 0 0 0 であり 0 0 0 に収束します。s ( y n ) = sin ( 2 π n + π 2 ) = 1 s(y_n) = \sin\left(2\pi n + \dfrac{\pi}{2}\right) = 1 s ( y n ) = sin ( 2 π n + 2 π ) = 1 なので ( s ( y n ) ) (s(y_n)) ( s ( y n )) は定数列 1 1 1 であり 1 1 1 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 L L L 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 = 0 L = 0 L = 0 かつ L = 1 L = 1 L = 1 となり、0 = 1 0 = 1 0 = 1 という矛盾を得ます。よってそのような L L L は存在せず、lim x → 0 sin 1 x \lim_{x\to0}\sin\dfrac1x lim x → 0 sin x 1 は存在しません。
例 4.4 の x sin 1 x x\sin\dfrac1x x sin x 1 との違いは振幅です。x x x を掛けると振幅が 0 0 0 に押しつぶされて収束しますが、s s s 自身は 0 0 0 の近くで 0 0 0 と 1 1 1 を何度でも取り続けます。
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。