2013년 2월 1일 금요일

사인 적분(Sine Integral)

[경고] 아래 글을 읽지 않고 "사인 적분"을 보면 바보로 느껴질 수 있습니다.
1. 적분법의 의미
2. 테일러 급수
3. 미분 방정식의 의미
4. 지수 적분


[그림 1] 사인 적분(출처: wikipedia.org)

피적분 함수가 사인 함수(sine function)로 구성된 적분(integration) 중에서 가장 유명한 적분은 아마 다음의 사인 적분 Si()(Sine integral)이다.

                        (1)

사인 적분이 중요한 이유는 피적분 함수가 표본화 함수(sampling function) Sa(x)이기 때문이다.

                       (2)

사인 적분의 의미를 찾기 위해 표본화 함수로 만든 다음 적분을 고려한다.

                       (3)

                        (4)

여기서 rect()구형 함수(rectangular function) 혹은 사각 함수, F[f(t)]f(t)푸리에 변환(Fourier transform)이다. 식 (3)과 (4)처럼 표본화 함수의 적분 구간이 무한대이면 적분값을 정확히 구할 수 있다. 다만 식 (3)의 증명에는 고급 개념인 푸리에 변환의 쌍대성(duality)이 필요하다. 만약 적분 구간이 식 (1)처럼 유한하다면 어떻게 될까? 여기에 대한 답이 바로 식 (1)의 사인 적분이다. 식 (1)의 적분값은 사인 함수의 테일러 급수(Taylor series)를 이용해 쉽게 구할 수 있다.

                         (5: 삼각 함수의 합차 공식)

                        (6)

식 (6)은 사인 함수에 대한 적분 결과이므로 식 (6)의 무한 급수(infinite series)는 모든 영역에서 수렴한다. 하지만 이 부분은 수학적으로만 맞는 말이고 실제 수치 계산에서는 맞지 않다. x가 커지면 무한 급수의 항이 빠르게 커져 매우 많은 항을 합쳐 주어야 수렴하게 된다. 그래서 수치 계산을 효율적으로 하려면 사인 적분의 점근식(asymptote)이 필요하다. 사인 적분의 점근식을 구하기 위해 식 (4)와 부분 적분(integration by parts)을 이용한다.

                       (7)

식 (7)의 과정을 계속 반복하면 다음 결과식을 얻을 수 있다.

                      (8)

다음으로 사인 적분이 만족하는 미분 방정식(differential equation)을 찾아본다. 찾는 법은 비교적 간단하다. 사인 적분을 미분하여 계수를 서로 비교하면 쉽게 관계되는 미분 방정식을 만들 수 있다.

                       (9)

세 번 미분한 관계식을 한 번과 두 번 미분한 관계식과 연립할 수 있어서 다음 미분 방정식의 해는 사인 적분이 된다.

                       (10)

어차피 적분해서 식 (2)의 표본화 함수가 나오면 식 (10)의 미분 방정식을 만족하므로, 새로운 사인 적분을 다음처럼 정의할 수 있다.

                        (11)

식 (7)을 참고하면 식 (11)의 정의는 점근식 유도에 매우 유용하다. 사인 적분 간의 관계식은 다음과 같다.

                        (12)

식 (4)에 소개한 이상 적분(improper integral)은 신기하게도 수렴한다. 하지만 아래 절대값을 가진 적분은 발산한다[2]. 식 (4)와 (5)의 예는 절대값 유무에 따라 적분값이 수렴 혹은 발산하는 좋은 예이다.

                       (13)

식 (13)의 증명은 의외로 간단하다. 식 (13)의 적분 구간 일부를 다음과 같은 수열로 표현한다.

                (14)

수열 an은 조화 급수(harmonic series)의 항보다 항상 크고 조화 급수는 발산하므로 식 (13)은 발산한다.


   1. 기본(basics)   

[대칭성(symmetry)]

                         (1.1)

                         (1.2)

[증명]
식 (11)에서 적분 구간을 바꾸면 다음과 같다.

                         (1.3)
______________________________

[표본화 함수의 제곱]

                          (1.4)

[증명]
피적분 함수 1/t2을 기준으로 부분 적분(integration by parts)해서 우변의 결과를 얻는다.

                         (1.5)
______________________________

누구나 알고 있는 부분 적분이지만, 사인 적분과 같은 특이한 적분에 매우 유용하게 사용된다.


   2. 특정값(specific value)과 극한(limit)   

[표본화 함수(sampling function)]
사인 적분의 피적분 함수인 표본화 함수의 영점(zero)x = 0을 제외한 sin(x) = 0에서 구한다.

                         (2.1)

비슷하게 표본화 함수의 극값이 나오는 극단점(極端點, extreme point or local extremum point)은 다음과 같다.

                         (2.2)

[표 2.1] 표본화 함수의 극단점, pm(출처: wolframalpha.com)
극단점, pm극단점의 계산값
p00
p14.49340945790906417530788092728032208222
p27.72525183693770716419506893306298662638
p310.9041216594288998271487027901886838721

표본화 함수의 극단점은 x = 0을 제외하고는 쉽게 구할 수 없어서, 수치 해석으로 근 찾기(root finding or searching)를 해야 한다. 우함수(even function) 특성으로 인해 극단점은 x = ±pm에서 생긴다. 또한 x가 커짐에 따라 pm = π/2+mπ에 수렴한다.

[그림 2.1] 표본화 함수의 제곱이 1/2(출처: wolframalpha.com)

표본화 함수의 제곱이 1/2로 나오는 x값은 공학 분야에 빈번하게 쓰인다.

             (2.3)

여기서 shp = 1.391557378251510150319961364618479259299로 정의할 수 있다. 예를 들면, 안테나의 복사 패턴을 수치로 보여주는 빔폭(beamwidth) 정의에 식 (2.3)과 shp는 유용하게 사용된다.


   3. 이상 적분(improper integration)   

[표본화 함수의 제곱]

                         (3.1)

[증명]
부분 적분을 먼저 적용한 후에 식 (4)를 가져온다.

                         (3.2)
______________________________

식 (1.4)의 x를 무한대로 보낸 후 식 (4)를 넣어도 식 (3.1)이 유도된다. 표본화 함수는 특이하게도 자기 자신의 적분과 제곱한 적분의 결과가 서로 동일하다.


[참고문헌]
[2] Andrés Caicedo, "175 - The sine integral," Teaching Blog, 2008.
[3] J. D. Mahony, "On alternative evaluation of the integrals Cin(z) and Si(z)," IEEE Antennas Propag. Mag., vol. 56, no. 2, pp. 156–160, April 2014.

[다음 읽을거리]
1. 코사인 적분

댓글 5개 :

  1. 식 3번에 rect라는 말은 뭔가요..? 글고 식3번 어떻게 되는지 하나하나 설명해줄 수 있나여? 참고로 전 고졸입니당

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    답글
    1. 이이잉님, 설명을 더 추가했어요. 정확하게 이해하려면 아래 링크에 있는 푸리에 변환을 먼저 보셔야 합니다.

      http://ghebook.blogspot.com/2012/08/fourier-transform.html

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  2. 저도 식(3) 에서 2번째 줄에서 3번째 줄로 넘어가는 이유를 모르겠네요.

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