2010년 7월 2일 금요일

극한(極限, limit)의 의미


[경고] 아래 글을 읽지 않고 "극한의 의미"를 보면 바보로 느껴질 수 있습니다.


극한(極限, limit)은 특정한 점으로 한없이 가까이 가는 것을 수학적으로 자명하게 정의한 것이다. 가까이 가는 모습 자체는 생각하기 쉽지만 수학적으로 명쾌하게 정의하기는 매우 어렵다. 극한 개념을 수학적으로 표현할 때 사용하는 개념은 코쉬(Augustin-Louis Cauchy)가 제안한 $\epsilon$-$\delta$ 정의(定義, definition)이다.
당연한 말을 수학적으로 명확하게 정의하기 때문에 처음 접하면 상당히 거북하다. 예를 들면 아래 대화[1]를 보자.

학생: 교수님, 자동차가 시간당 100 [km]를 움직이면 시속 100 km라고 하는데, 이게 수학적으로 무슨 뜻인가요?
교수: 임의의 작은 $\epsilon$이 있다고 생각하자. 이때 $0 < |t_2 - t_1| < \delta$를 만족하는 시간 구간에 대해
   
   을 만족하는 $\delta$가 항상 존재할 때가 시속 100 km라고 한다.
학생: ??? (속마음: 사람 소리를 해야지, 무슨 멍멍이 소리를 하는거야! 말도 못알아 듣겠고, 하나도 모르겠네...)

우스운 대화지만 실제 대학교 1학년 수학 시간에 일어나는 현상이다. 이 대화를 보고 웃지 않으면 당신은 더이상 아래 글을 읽을 필요가 없다. 이미  $\epsilon$-$\delta$ 정의를 알고 있으며 능숙하게 사용할 수 있으니까.

우리도 코쉬의 관점으로 극한을 근본적으로 접근해보자.
뉴튼과 라이프니츠가 미분과 적분을 발견한 지 150년쯤후 코쉬는 미분에 대해 근본적인 질문을 했다. "도대체 수학적으로 한없이 가까이 간다는 것은 무엇인가?" 이 의문에 대한 해답을 준 것이 바로 $\epsilon$-$\delta$ 정의이다.
사실 거창한 이름이 붙어 있지만  $\epsilon$-$\delta$ 정의는 자명한 부등식(不等式 , inequality)에 기반을 두고 있다. 그래서 부등식만 이해할 수 있다면  $\epsilon$-$\delta$ 정의도 쉽게 이해할 수 있다.
최대한 쉽게 $\epsilon$-$\delta$ 정의를 설명하면, 정의에 나오는 $\epsilon$은 목표하는 함수값($L$)과의 오차(error)를 표현하는 값이며[1] $\delta$는 독립 변수인 $x$가 도달해야 하는 목표값($c$)과의 차이(difference)를 의미한다.
[그림 1] 수학적으로 정의한 한없이 가까이 가기(출처: wikipedia.org)

[그림 1]은 수학적으로 한없이 가까이 가는 극한을 그림으로 설명한 것이다. [그림 1]의 상태는 수학식으로는 식 (1)로 표시한다.

                                 (1)

식 (1)의 표현을 $\epsilon$-$\delta$ 정의로 표시하면 다음과 같다.

임의의 작은 $\epsilon > 0$에 대해 $0 < |x - c| < \delta \Rightarrow |f(x) - L| < \epsilon$을 만족하는 $\delta > 0$가 항상 존재한다.

위와 같은 정의의 기본 개념은 코쉬가 최초로 제안했지만 당시에는 말로만 표현해서 모호한 점이 있었다. 후일 바이에어슈트라스(Karl Weierstrass)가 위와 같은 세련된 정의를 제안해서 오늘날까지 이르고 있다.

[$\epsilon$-$\delta$ 정의(formal definition of limit)]

식 (1)과 [그림 1]을 동시에 보면 코쉬의 의도를 이해할 수 있다. 부등식을 사용하여 한없이 가까이 가는 것을 명확히 표현하였다. $\epsilon$-$\delta$ 정의가 성립해야 극한을 적용할 수 있다.
즉, 극한-미분-적분의 언어가 $\epsilon$-$\delta$ 정의인 셈이다.
$\epsilon$-$\delta$ 정의에서 자명한 것은 $0 < |x - c| < \delta$이다. $x$는 독립 변수이므로 항상 이 부등식을 만족하도록 $x$를 설정할 수 있다.
그래서, 우리가 극한의 존재성을 증명하기 위해 사용해야 하는 것은 $|f(x) - L| < \epsilon$을 만족시킬 때 과연 $0 < |x - c| < \delta$가 성립하는 $\delta$를 발견할 수 있는가이다.
좀더 고상하게 표현하면 함수 $f(x)$가 $L$에 다가갈 때 함수 목표치($L$)와의 오차(error) $\epsilon$값을 한없이 줄이기 위한 독립 변수 목표치($c$)와의 차이(difference) $\delta$값을 항상 발견할 수 있다면 극한이 존재하는 것이다.
논리적으로는 $A \Rightarrow B$인 관계이므로 $A$가 참이 되면 $B$가 항상 성립하도록 $\epsilon$과 $\delta$의 관계를 설정한다. $\epsilon$-$\delta$ 정의에서 $A \equiv 0 < |x - c| < \delta$이 되어 항상 성립하므로(or $x$는 독립 변수이므로 항상 줄일수 있어) $B \equiv |f(x) - L| < \epsilon$이 반드시 된다. (∵ 항상 명제 $B$를 만족하도록 $\epsilon$과 $\delta$를 설정했다)

$\epsilon$-$\delta$ 정의로 극한 특성을 증명하는 절차는 아래와 같다.

1. 함수 $f(x)$를 고려하여 적당한 $\epsilon$을 가정한다.
2. $\epsilon$이 주어진 경우 부등식 특성이나 역함수 관계를 이용해 $\delta$와의 관계를 도출한다.
3. $\epsilon$과 $\delta$의 관계가 얻어졌으므로 $0 < |x - c| < \delta \Rightarrow |f(x) - L| < \epsilon$이 자동적으로 성립하게 할 수 있다. 즉, $|x - c|$는 항상 매우 작게 줄일 수 있으므로(or 독립 변수이므로) $\epsilon$과 $\delta$의 관계에 의해 $|f(x) - L| < \epsilon$이 항상 성립하도록 $f(x)$와 $L$ 사이의 오차를 줄일 수 있다.

위의 절차를 이용해 중요한 극한 특성을 다수 증명할 것이다.

[2. 상수 함수의 극한]

                        (2)

[증명]
식 (2)에서 $f(x) = L$인 상수 함수이므로 어떤 $\epsilon$이라도 관계없다. 또한, $\delta$와의 관계도 상수 함수이므로 임의로 선정할 수 있다.
즉, 어떤 $x$를 택하더라도(or 어떤 $\delta$가 주어지더라도) $|f(x) - L| = |L - L| = 0 < \epsilon$이 성립하므로 $|x-c| < \delta \Rightarrow |f(x)-L| < \epsilon$이 성립하게 할 수 있다.
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[3. 상수곱의 극한]

                         (3)

[증명]
$\epsilon$ 선택이 중요하므로 식 (3)을 고려하여 $|a| \cdot \epsilon_1 = \epsilon$이 되도록 $\epsilon$을 선정한다. 여기서 $\epsilon$는 $af(x)$를 위한 오차이며 $\epsilon_1$은 $f(x)$를 위한 오차이다. 또한, $f(x)$는 식 (1)을 극한으로 가진다고 가정한다.
$\epsilon$과 $\delta$의 관계를 얻기 위해 $|af(x) - aL| = |a||f(x) - L| = |a|\cdot \epsilon_1 = \epsilon$를 생각한다. 식 (1)이 성립하므로 적절한 $\delta_1$에 대해 $|x-c| < \delta_1 \Rightarrow |f(x)-L| < \epsilon_1 = \epsilon/|a|$이 성립한다.
따라서, $\delta = \delta_1$라 설정하여 $\epsilon$과 $\delta$의 관계를 결정한다. 좀더 풀어 설명하면 $\epsilon$이 정해지면 $\epsilon_1 = \epsilon/|a|$라 둔다. 식 (1)에 따라 $\epsilon_1$에 대응하는 $\delta_1$이 존재한다. 이 $\delta_1$을 $\delta$로 설정한 것이다. 확인을 위해 $|x - c| < \delta$라 하면 $|f(x) - L| < \epsilon_1 = \epsilon/|a|$ $\Leftrightarrow$ $|a||f(x) - L| = |af(x) - aL| < \epsilon$이 당연히 성립한다.
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[4. 합의 극한]

                         (4)

[증명]
$\epsilon$을 선택하기 위해 식 (4)를 고려하자. $\epsilon_1 + \epsilon_2 = \epsilon/2 + \epsilon/2 = \epsilon$으로 설정하자. 여기서 $\epsilon$은 $f(x) + g(x)$를 위한 오차이며 $\epsilon_1$과 $\epsilon_2$는 $f(x)$와 $g(x)$를 위한 오차이다.
$\epsilon$과 $\delta$의 관계는 $\epsilon$을 고려하여 $\delta = \min(\delta_1, \delta_2)$로 정한다. 즉, $\delta_1$, $\delta_2$ 중에서 작은 것을 $\delta$로 설정한다. 여기서 $\delta_1$, $\delta_2$는 $\epsilon_1$, $\epsilon_2$를 위한 독립 변수 차이값이다. 당연히 $x$축 구간 범위의 차이를 나타내는 $\delta$를 작은 것으로 정하면 함수의 오차 $\epsilon$은 더 줄어들 것이다.
확인을 위해 $|x - c| < δ$라 하면 $|x - c| < \delta_1$과 $|x - c| < \delta_2$가 당연히 성립한다. (∵ $\delta = \min(\delta_1, \delta_2)$) 따라서, $|f(x) + g(x) - L - K| < |f(x) - L| + |g(x) - K| < \epsilon/2 + \epsilon/2 = \epsilon$가 되어 증명이 끝난다.
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[5. 차의 극한]

                         (5)

[증명]
앞서 증명한 식 (3)과 (4)를 이용하여 증명하면 아래와 같다.

    
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[6. 곱셈의 극한]

                           (6)

[증명]
식 (6)을 직접 증명하기는 번거로우므로 아래 극한을 생각하자[2].

                         (7)

부등식 특성을 이용하면 식 (7)은 명백히 확인된다[2]. 예를 들면 $|(f(x) - L)(g(x) - K)| = |f(x) - L||g(x) - K| < \epsilon_1 \epsilon_2 = \sqrt{\epsilon} \sqrt{\epsilon} = \epsilon$이라 생각하면 쉽게 식 (7)을 증명할 수 있다.
따라서 식 (7)의 좌변을 분배 법칙을 이용해 분해하고 식 (3)과 (4)를 적용하면 아래와 같다.

                         (8)
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[9. 나눗셈의 극한]

                         (9)

여기서 $K \ne 0$이다.

[증명]
곱셈에 대한 극한 증명과 유사하게 식 (9)를 직접 증명하기는 번거로우므로 아래 식 (10)을 생각하자[2].

                         (10)

식 (10)에 대한 $\epsilon$과 $\epsilon_2$의 관계를 결정하기 위해 아래 부등식 (11)을 고려하자.

                           (11)

여기서 $\epsilon$은 $1/g(x)$의 오차값이며 $\epsilon_2$는 $g(x)$의 오차값이다.
$\epsilon$-$\delta$ 정의를 고려하여 식 (11)의 부등식 우변을 $\epsilon$으로 정의하면 식 (10)을 쉽게 얻을 수 있다. 예를 들면 $\epsilon_2$는 주어졌기 때문에(∵ $g(x)$에 대한 극한이 존재한다고 가정했기 때문에) $\epsilon = \epsilon_2 / |K|^2$라 정할 수 있다. 그러면 항상 $\epsilon < \epsilon_2 / |K|(|K|-\epsilon_2)$이므로 $\epsilon_2$가 작아지면 그에 해당하는 $\epsilon$도 필연적으로 줄어든다.
따라서, 식 (9)는 식 (6)과 (10)을 이용하여 다음과 같이 증명된다.

                         (12)

또한, 극한 (9)가 존재하기 위해서는 $K \ne 0$이 되어야 한다.
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[13. 지수의 극한]

                         (13)

[증명]
$a$가 정수인 경우에는 식 (6) 혹은 (9)를 이용하여 쉽게 증명할 수 있다. $a$가 정수가 아닌 경우는 역함수 관계($x^a$의 역함수는 $x^{1/a}$)를 이용하여 식 (13)을 증명할 수 있다.
임의의 $\epsilon$에 대해 $\epsilon$과 $\delta$의 관계를 얻기 위해 아래 부등식을 생각하자.

                         (14)

식 (1)과 (14)를 고려하여 $\epsilon_1 = \min(L-\sqrt[a]{L^a - \epsilon}, \sqrt[a]{L^a + \epsilon}-L)$라 정의하면 $\epsilon$-$\delta$ 정의에 의해 식 (13)을 증명할 수 있다. 여기서 $\epsilon_1$은 $f(x)$의 오차값이다.
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식 (13)을 확장하면 아래 식 (15)를 증명할 수 있다.

[15. 합성함수의 극한]

                           (15)

여기서 $f(x)$와 $g(x)$는 모두 극한이 존재하며, $g(x)$는 유한한 점들에서만 미분 불가능일 수 있다.

[증명]
식 (15) 증명을 위해 식 (14)와 유사한 부등식 (16)을 고려하자.

                           (16)

식 (16)을 정의할 때 $g(x)$는 $x = L$ 근방에서 단조 증가한다고 가정했다. (or 단조 감소라 가정해도 비슷하게 증명가능하다.) 식 (16)에 적절한 $\epsilon_1$를 정의하면 식 (15)가 증명된다.즉,  $\epsilon_1 = \min[L-g^{-1}[g(L)-\epsilon], g^{-1}[g(L)+\epsilon]-L]$라 설정하면 된다. 예를 들어, $\epsilon_1 = L - g^{-1}[g(L) - \epsilon]$라 가정하면 $\epsilon$과 $\epsilon_1$의 관계를 아래처럼 얻을 수 있다.

                         (17)

가정에서 $\epsilon_1$이 한없이 작아질 수 있기 때문에 식 (17)을 고려하면 $\epsilon$도 한없이 작아질 수 있다.
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만약 $x = L$에서 $g(x)$가 미분 불가능이면 어떻게 될까? 조건에 의해 $g(x)$는 [그림 2]처럼 연속이므로 좌극한이나 우극한을 가정하여 $x = L$ 지점을 회피하면 된다. 또한, 모든 점에서 $g'(x) = 0$이면 $g(x)$는 상수 함수이므로 식 (15)가 바로 증명된다. 유한한 점에서 $g'(L) = 0$이라면 미분 불가능 경우처럼 $x = L$ 지점을 회피하면 된다.

식 (15) 증명에서 극한점 $x = L$ 근방에서 함수는 단조 증가하거나 단조 감소한다고 가정했다. 이 가정은 타당한가? 이 부분은 미분법(differentiation)과 밀접한 관련을 가지고 있다. 함수 $f(x)$의 미분이 존재한다는 것은 식 (18)의 극한이 존재하는 것이다. 즉, 미분의 정의를 $\epsilon$-$\delta$ 정의로 쓰면 다음과 같다.

                           (18)

식 (18)에서 $\delta$가 작아지는 경우 이에 비례하여 $\epsilon$도 작아지면 미분이 존재하는 것이다. (이건 그냥 $\epsilon$-$\delta$ 정의를 소리내어 읽은 것에 불과하다. 식 (18)은 증명이 아니고 극한 정의대로 미분을 써본 것이다.) 또한, 식 (18)의 세째줄을 보면 $\delta$에 대해 $x = c$ 근방에서 $f(x)$는 선형적 관계($f(c+\delta) \approx f(c) + f'(c) \delta$)를 가진다. 식 (18)의 방법론을 확장하면 테일러 급수(Taylor series)에 도달하게 된다. 그래서, 미분이 존재하면 $x = c$ 근방에서 함수가 단조 증가하거나 단조 감소한다고 생각할 수 있다.

위에 소개한 극한 증명들은 매우 유용해서 미분 법칙 증명에도 쉽게 사용할 수 있다.

[그림 2] 극한 관점으로 본 함수의 연속성

극한에 대한 이해가 충분하면 다음으로 [그림 2]의 연속성(連續性, continuity)을 고려해야 한다.한없이 가까이 간다는 것을 수학적으로 표현한 것이 극한이므로 [그림 2]와 같이 극한을 이용하여 함수의 연속성을 식 (19)로 정의한다.

                         (19)

즉, 함수가 극한($L$)을 가져야 하며 $x = c$에서 함수값 $f(c)$가 존재해서 그 값이 극한값과 같아야 한다. ($f(c) = L$) 이 경우면 함수는 연속이라고 한다.

극한 자체가 존재하려면 식 (1)이 성립해야 한다고 위에서 설명했다. 이 경우 [그림 2]와 같이 좌극한(左極限, left hand limit)과 우극한(右極限, right hand limit)이 존재해야 하며 이 값이 $L$과 같아야 한다. 여기서 좌극한은 $x$가 $c$로 접근할 때 왼쪽에서 하는 것($x \to c - 0$)이며 우극한은 오른쪽에서 접근하는 것($x \to c + 0$)이다.
그런데, 왜 좌극한과 우극한이 서로 같아야 할까? 어떤 함수가 이어져 있다고 할 때 양쪽 끝($x = c - 0$ and $x = c + 0$)에 있는 함수값들이 서로 같다면 당연히 중앙점($x = c$)에서의 값은 양쪽 끝에서의 값과 같아야 한다. 이런 특성은 조임 정리(squeeze theorem)와 관련되어 있다.
당연한 이 말을 심각하게 고민하면 중간값의 정리(中間値 定理, intermediate value theorem)에 도달하게 된다.
함수가 연속이면 당연히 특정값들의 중간에 중간값이 존재한다고 생각할 수 있다. 이것은 자명하기 때문에 우리가 중간값의 정리를 볼 때 눈여겨 볼 것은 중간값 정리의 의미보다는 증명하는 과정이다. 자명한 이 정리를 어떻게 수학적으로 명쾌하게 증명하는가를 보는 것이 매우 흥미로울 것이다.

[참고문헌]
[1] J. V. Grabiner, "Who gave you the Epsilon? Cauchy and the origins of rigorous calculus," The American Mathematical Monthly, vol. 90, no. 3, pp. 185–194, March 1983.
[2] Paul's Online Math Notes

[다음 읽을거리]
1. 코쉬의 극한 고민
2. 평균값의 정리
3. 중간값의 정리
4. 조임 정리
5. 무한 급수
6. 아름다운 숫자, 오일러 수
7. 로피탈의 정리

댓글 44개 :

  1. 잘 읽었습니다.

    그런데 함께 올려 주신 강의랑 들어 봤을 때,

    |x-c|<델타 를
    0<|x-c|<델타 로 바꾸는게 맞지 않을까요?

    극한에서는 x=c인 경우를 고려할 필요가 없을 것 같은데요..

    답글삭제
    답글
    1. 정확한 지적이십니다. 말씀하신 내용대로 본문을 수정했습니다.
      감사합니다. ^^

      삭제
  2. 졸업후 수십년만에 멕스웰 방정식을 이해하고 싶다는 생각이 들어 인터넷을 찾다가 이곳을 발견했습니다. 정말 기초가 안되있다는 것을 깨닫게 되는군요. 감사합니다.

    식18의 |f(c-d)/d - f'(c)|<e 에서, "-f'(c)" 부분이 이해가 안됩니다.
    델타가 극한에 접근하면, 입실론도 극한에 접근한다는 것에서 델타의 기울기도 f'(c)에 접근하는것 같은데 이것이 < e 라는 것이 얼른 받아들여지지 않습니다.
    설명하셨는데 제가 못보고 있다는 느낌이 드는군요.
    다시한번 감사드립니다.

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    답글
    1. Jang님, 방문 감사합니다. 열심히 하셔서 꼭 맥스웰 방정식을 이해하시기 바랍니다.

      식 (18)은 미분 정의를 극한 관점에서 본 것입니다. 무언가를 증명하는 부분은 아닙니다.
      단지 극한 관점으로 보면 미분은 기울기이며 테일러 급수까지도 보인다는 것을 설명하는 부분입니다.

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  3. 식 18의 세째줄에,
    |f(c+d)-[f(c)+f'(c)d]|<ed 이라고 되있는데, f(c) 는 어디서 온것입니까?
    테일러 급수페이지의 식2의 둘째 줄에는,
    |f(x)-f(0)-f'(0)x| < e|x| 로 되어있는데, 같은식 아닌가요?
    여기서는 f(c)에 해당하는 부분이 없는것으로 보입니다.

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    답글
    1. $f(c)$는 식 (18)의 둘째줄에 $\delta$를 곱하여 정리하면 나옵니다.

      또한 $c = 0, \delta = x$라고 생각하면 테일러 급수에 있는 내용과 동일하다는 것이 보일 것입니다.

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  4. 1. Vector 기반 죄표계는 조목 조목 이해하는데 2주가 걸렸는데,
    이글은 보고 그냥 이해가 되는 거 같은 착각은 이해를 못한 것일까요?
    (워낙 설명이 잘되어 있어서 인가? <== 혼잣말로 중얼거리는 소리)
    1-1. 그래서 확인차 물으면요.
    "좌극한과 우극한이 서로 같아야 할까? 어떤 함수가 이어져 있다고 할 때 양쪽 끝(x=c−0 and x=c+0)에 있는 함수값들이 서로 같다면 당연히 중앙점(x=c)에서의 값은 양쪽 끝에서의 값과 같아야 한다"
    이 내용은 상식적으로 생각할때에,x=c를 기점으로 죄우 대칭인 함수에 국한된게 아닌가요?

    2. [황당가설] 위 식 18 정의를 자체로 simulation tool에서 계산이 타당한지 확인하는 경우가 있나요? 질문이 좀 이상하조?

    익명:곰유

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    답글
    1. 곰유님, 극한은 쉽지 않습니다. ^^

      1. 해석학은 직관적으로 당연한 것을 수학적 알고리즘으로 푸는 것이라 말보다는 $\epsilon$-$\delta$ 정의로 따라가야 합니다. 안 그러면 오류에 빠질 수 있습니다.

      2. 대충 감 잡을 때나 계산을 할 뿐 계산은 증명이 아닙니다. 특히 물리학에 많이 쓰이는 무한 급수는 계산해 본들 증명되었다 보기는 어렵습니다.

      삭제
    2. ㅋㅋ 그렇군요.

      여기 저기글 말씀하셨던거와 같이 겸손한 마음으도 다시 읽어보겠습니다.

      삭제
  5. 다시 몇번 읽어보니 무슨 말인지 모르겠네요. ㅋㅋㅋㅋ
    그냥 넘어가려고 합니다.

    그런데 위에서 말씀하신 내용
    "ϵ>0에 대해 0<|x−c| |f(x)−L|0 ~ "
    이게요

    이렇게 해도 맞을 거같다는 생각이 자꾸드는데요. T.T
    "ϵ>0에 대해 0<|x−c|<=δ--> |f(x)−L|<=ϵ을 만족하는 δ>0 ~"

    목표값에 error가 존재한다면(ϵ>0), 0<|x−c|<=δ 되고,
    목표값에 error가 존재한다면(|f(x)−L|<=ϵ), 입력에 편차가(δ>0) 존재한다.

    수백년가 많은 천재수학자들이 검증을 했을 건인데요.
    이렇게 생각을 한번 굳어 버리니, 더 아무리 쳐다봐도, 같은 생각만 하게되네요. T.T

    일단 넘어갈랍니다.

    익명: 곰유

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    답글
    1. 연속 함수인 경우에는 등호(=)가 있든지 없든지 같겠지만 식 (1)은 정의라서 어떤 경우든 적용할 수 있어야 합니다. 예를 들면 함수값이 무한대로 발산하든지 불연속이 생기면 =는 적용이 불가능해집니다. 그래서 무한히 접근한다는 의미에서 등호(=)를 빼는 것입니다.

      삭제
    2. 그냥 한번 적어 보았습니다. 무엇이 문제인지 한번 봐 주시면 감사하겠습니다.


      1. x가 c에 가까워진다를 표현하기 위해서, 일단

      |x-c| =/ 0 ==> |x-c| > 0

      이렇게만 하면, 아주 작게 가까워진다는 내용이 없으므로, 이를 δ로하면, 더 작은 개념을 표현하기 위해 ( <==이부분을 재가 잘못 생각하고 있지 않을까? 생각이 됩니다. )

      0 < |x-c| < δ

      2. f(x)가 L에 가까워지는 위와 같이 반복 한다면, 그리고 f(δ) = ϵ 한다면,

      0 < |f(x)-L| < δ

      이렇게하면, f(x) = L이 함수에서는 성립이 안되므로,

      |f(x)-L| < ϵ


      -----------------------------
      곰유

      삭제
    3. 비슷한데요 ϵ-δ 정의는 좌변항보다는 우변항 부분을 먼저 봐야 합니다.
      목표가 되는 함수 오차값(ϵ)을 먼저 정해두고 그 다음에 결과를 만족할 함수 입력 오차값(δ)을 정할 수 있다면 극한이 있다고 하자는 것입니다. 이게 성립한 경우 δ가 주어지면 ϵ도 자동으로 얻어집니다.

      삭제
    4. 그렇게 설명을 하시는거 같아서, 오차값(ϵ) 먼저하려고 하였는데요.

      생각을 잘못 한것이지, f(x) = L 인 함수에서는 오차값(ϵ)어떻게 무엇아라고 정의를 할 수 있을까? 생각해보니, ϵ = 0이 되는가 해서,
      정의를 할 수 있는 부분부터 하다보니...

      먼저 ϵ δ를 정의를 하려고 하는게 문제인가요?

      아니면 ϵ δ 정의 하는 개념이 있어야 하는 건가요?


      (으앙~! 머리깨지겠당. 채널케패시티 포화상태입니다. T.T 그만 봐야겠당.)
      ------
      곰유

      삭제
    5. 오차는 특별한 것 없습니다. 아무값이나 작은 값을 배정하면 됩니다. ϵ = 0.1, 0.01, ... 등등. 작아지기만 하면 됩니다.

      삭제
  6. 정말 잘 보고있습니다.
    여러번 읽어 보니, 아주 희미하지만 개념이 잡혀가는 것 같습니다.

    상수곱의 극한에서...

    |x−a|<δ1 는 |x−c|<δ1 가 아닐까요?

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    1. 오타 났네요, 익명님. 지적 정말 감사합니다. ^^

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  7. ϵ-δ 정의를 고려하여 식 (11)의 부등식 우변을 ϵ으로 정의하면 식 (10)을 쉽게 얻을 수 있다.
    이 부분 좀더 풀어서 설명해주시면 감사하겠습니다.

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    1. 답변이 늦었네요. 설명을 더 추가했습니다. ^^

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  8. | (l2-l1)/(t2-t1) -100[km] | < e 가 이해안되서 웃지도 못하고 고민했습니다.
    결국 임의의 미소 구간에서의 속도와 100km/h의 차이가 임의의 작은 e보다 작으면 시속 100km이다라는 뜻으로 이해가 되는군요.
    | (l2-l1)/(t2-t1) -100[km/h] | < e 로 [km/h]의 h를 추가하면 조금 더 빨리 이해했을것 같은데, 제가 표기법을 제대로 이해하고 있는지 걱정이 되는군요.

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    1. 정확한 오류 지적이십니다, 익명님. 정말 감사합니다. ^^

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  9. g(x)가 x=L 근처에서 monotonous이거나 g(f(x))가 x=c 근처에서 monotonous라고 해야 맞지 않나요?또한, f나 g나 미분 가능하다는 조건을 언급하지 않으셨고(단순히 연속이라고만..), 또한 f'(c)=0인 경우를 생각하면 monotonous라고 하는 것은 어렵지 않을까요?(볼록한 경우..)
    으...e-d는 개념은 알아도 문제 풀지를 못하겠네요

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    1. Ingyer Kim님, 오류가 있었네요. 지적 정말 감사합니다. ^^

      미분 가능은 너무 엄격한 조건이라 본문을 약간 수정했습니다.

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  10. 좋은글 정말 잘 보았습니다.
    너무 어렵네요^^

    글을 정독하다가 이해가 안되는 부분이 있어서 질문드리는데요

    " δ는 독립 변수인 x가 도달해야 하는 목표값(c)과의 차이(difference)를 의미한다." 라는 부분이 잘 수긍이 가질 않는데요

    저기 위의 조건 "0 < |x−c| < δ"를 보면 δ는x와 c의 차이보다 큰값을 가져야하지 않나요?

    만약 위의 설명대로 부등식을 표현한다면
    0 < |x−c| =δ 이렇게 표현되어야 맞는거 아닌가요?



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    1. 익명님, 너무 쉬우면 공부하는 재미가 있겠습니까? ^^

      부등식 대신 등식을 넣어 버리면 무한히 접근한다는 특성이 잘 표현되지 않습니다. 부등식 범위 안에 있는 모든 $x$에 대해 논의를 진행하려면 등식은 맞지 않습니다. 등식이면 $x$는 구간이 아니고 점이 되어 버립니다.

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    2. 답변 감사합니다 ^^

      근데, 그렇다면 "δ는 목표값(c)과의 차이(difference)를 의미한다"라는 본문의 말은 틀린거 아닌가요?
      ( |x−c| < δ라고 나와있는뎅...)

      즉, δ는 그 차이값보다 큰값아닌가요?

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    3. $\epsilon$을 만족하기 위한 $x$가 가져야 하는 차이라는 의미로 쓴 것입니다. 즉, $x$가 $\delta$ 범위 안에만 들어가면 자동적으로 함수값의 오차는 $\epsilon$ 이내가 됩니다.

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  11. 와... 어쩌다 이 블로그에 오게 되었는데... 지금까지 배운 걸 다시 돌아보게 되네요... 제가 바보 같은 ㅇㅅㅇ...

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    1. Myung Jae님에게 좋은 영향을 준 것이겠죠? 방문 감사합니다. ^^

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  12. 와,, 공부하던 내용 중에 수학적 내용이 필요했는데 기초가 없어 헤매다가 우연히 들렀는데...

    정말 정리해놓으신 게 장난이 아니네요... 정말 잘 보고 갑니다! 계속 방문하겠습니다.

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    1. 방문 감사합니다, Kwak Byeong-rae님. ^^ 계획하신 공부가 잘 되시길 바래요. :)

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  13. 수학초짜인데요;;
    0<|x−c|<δ⇒|f(x)−L|<ϵ 에서
    ⇒가 의미하는 바가 무엇인가요?

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    1. 어.. 그리고요ㅠㅠ |f(x)−L|<ϵ 에서 절댓값이 0보다 커야한다는 조건이 없으니 f(x)−L=0, 다시말해 f(x)=L이 되는 경우도 포함하는 건가요..?

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    2. 으악! 죄송해요 ㅠㅠ 또 질문이 있어요. δ가 x가 도달해야하는 목표값(c)와 x의 차이라고 말씀하셨는데, 어떻게 |x−c|<δ가 될 수 있나요? |x−c|=δ가 되어야 하는게 아닌가요?

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    3. 극한을 표현하는 "한없이 가까이 간다"는 개념을 수학식으로 나타낸 것이 $\epsilon$-$\delta$ 정의입니다.

      1. $\Rightarrow$는 조건문을 표현합니다.

      2, 3. 한없이 가까이 간다는 의미를 다시 한 번 생각해보세요.

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    4. 음.. 1번은 알것 같구요, 2,3번은 제가 좀더 생각해보겠습니다. 감사합니다 ㅎㅎ

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  14. 저..❤ 죄송합니다...
    18번의 |x-c|<d 를 정의한이유가 f'(c) 를 가지는 것이 아닌 f (x)의 도함수 f'(x) 그 자체를 정의하
    기 위해서 c 근방으로 둔 것인가요?

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    1. 네, 미분을 정의하기 위해 $x$의 범위를 $\delta$로 잡고 $\delta$를 계속 좁혀본 것입니다. ^^

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    2. 오오.... 정말 감사합니다

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  15. 그리고 f(x)의 도함수 f'(x) 가 점 a에서 미분 가능하다 라고 한다면 임의양수 e에 관해 양수d가 존재하여
    0<|x-a| |(f(x)-f(a))/(x-a) - f'(a)|<e 이라고 정의하면 될까요?

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    1. $x$ 범위에 해당하는 $\delta$가 빠진 것 같지만, 식 (18)처럼 정의했다면 타당합니다.

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    2. 오오오... 정말 감사합니다 ㅜㅜ

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  16. 나눗셈의 극한 증명할때 입실론을 k 절대값의 제곱 분의 입실론2 로 정의하는게 맞는건가요??

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    1. 그건 예시이고, 주어진 $\epsilon_2$의 결과값보다 더 작아지는 방향으로 자유롭게 $\epsilon$을 정의할 수 있습니다.

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