2011년 12월 15일 목요일

베셀 함수(Bessel Function)

[경고] 아래 글을 읽지 않고 "베셀 함수"를 보면 바보로 느껴질 수 있습니다.
1. 베셀의 미분 방정식
2. 복소 함수론의 이해


[그림 1] 자라 세마리(출처: wikipedia.org)

약간 고난이도 특수 함수에 해당하는 베셀 함수(Bessel function)는 수학에 약한 사람을 놀라게 하는 엄청 큰 솥뚜껑이다. 하지만 자라는 아니니까 너무 놀랄 필요는 없다. 단지 지수 함수(exponential function), 삼각 함수(trigonometric function), 로그 함수(logarithmic function)만 보던 사람에게만 매우 어려워 이해하기 힘든 함수로 보인다. 베셀 함수는 함수값 계산, 미분과 적분, 입력 변수의 분해가 잘 안되어서 난해하게 느껴진다. 하지만 조금만 더 생각해보자. 지수 함수, 삼각 함수, 로그 함수 등을 실제 수치 해석 기법으로 계산해 본 적이 있는가? 대부분 없을 것이다. 초등 함수의 미분과 적분을 세세히 아는가? 대충은 알지만 세밀한 수학적 증명을 한 경우도 드물다. 지수 함수, 삼각 함수, 로그 함수가 쉽게 느껴지는 이유는 우리가 많이 보고 들었기 때문이다. 베셀 함수는 자주 보고 듣던 함수가 아니라서 어렵게 느껴질 뿐이다. 또한 베셀 함수는 식 (1)과 (2)에 있는 베셀의 미분 방정식(Bessel's differential equation)의 해이므로, 미분 방정식을 이용하여 함수의 특성을 살펴야 한다. 이런 접근법에 대한 훈련이 안되어 있으면, 베셀 함수를 포함한 여러 특수 함수를 이해하기가 무척 어렵다.

                      (1)

                      (2a)

                      (2b)

여기서 $y(\xi x)$는 $y(x)$의 변수 치환이다. 우리가 베셀 함수를 공부하는 이유는 원통 좌표계(circular cylindrical coordinate system) 관련 문제를 풀 때 빠지지 않고 항상 출현하기 때문이다. 즉 물체의 모양이 원통이면 당연히 미분 문제의 좌표계를 원통 좌표계로 택한다. 그러면 이 미분 방정식의 해는 베셀 함수의 선형 결합으로 표현된다.
하지만 베셀 함수를 컴퓨터 코드로 직접 구현하기는 매우 어렵기 때문에, 주로 수치 해석 전문가가 작성한 결과를 이용해서 베셀 함수를 계산한다. 차수(order, $n$ or $\nu$)가 실수이고 입력 변수(argument, $x$ or $z$)는 실수 혹은 복소수인 베셀 함수의 계산은 [5]를 주로 사용한다. 차수가 복소수로 확장된 베셀 함수의 코드는 [6]을 참고할 수 있다. 또한 베셀 함수를 수치 계산하는 알고리즘(algorithm or algorism)은 아주 예전에 만들어졌기 때문에 주로 포트란(Fortran: IBM 수학 공식 번역 체계, The IBM Mathematical Formula Translating System)으로 작성되었다.


   1. 기본(basics)   

[음의 차수]

                      (1.1)

                      (1.2)

[증명]
식 (1.1)을 증명하기 위해 일반화된 제1종 베셀 함수(Bessel function of the first kind)를 생각한다.

                      (1.3)

식 (1.3)에 $\nu$ = $-n$을 대입하여 정리하면 다음을 얻는다.

     (1.4)

여기서 감마 함수(gamma function)의 입력에 음의 정수[$m-n+1 \le 0$]가 들어가면 무한대가 되는 성질을 이용한다.[∵ 감마 함수의 그래프를 보면 음의 정수에서 감마 함수의 크기가 무한대 됨을 볼 수 있다. 혹은 식 (6.4)의 오일러 반사 공식을 봐도 음의 정수에서 감마 함수가 발산함을 증명할 수 있다.] 식 (1.2)는 다음에 제시한 제2종 베셀 함수(Bessel function of the second kind)의 정의를 이용하면 쉽게 증명된다.

                      (1.5)

식 (1.5)에서 $\nu$ = $-n$을 대입하면 다음을 얻을 수 있다.

                   (1.6)
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[음의 입력 변수: 패리티 혹은 동등성(parity)]

                   (1.7)

                   (1.8)

[증명]
베셀 함수를 무한 급수로 표현한 식에 음의 입력 변수를 대입하여 증명한다. 제2종 베셀 함수 경우는 무한 급수 외에  로그 함수가 있으므로, $\log(-|x|)$ = $\log(|x|) + i \pi$로 인해 식 (1.8)과 같은 결과가 나온다.
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[한켈 함수(Hankel function)에 대한 음의 입력 변수: 패리티 혹은 동등성(parity)]

                   (1.9)

                   (1.10a)

                   (1.10b)

[증명]
한켈 함수의 정의에 식 (1.7)과 (1.8)을 대입하여 증명한다. 예를 들면 식 (1.9)의 증명은 다음 절차를 거친다.

                   (1.11)
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[베셀 함수의 관계]

                      (1.12)

                      (1.13)

[증명]
제1종 한켈 함수의 정의제2종 베셀 함수의 정의를 대입해서 정리하면 식 (1.13)의 첫째식을 증명할 수 있다.

                      (1.14)

마찬가지 방법으로 식 (1.13)의 둘째식도 유도한다.
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[일반화된 음의 차수]

                      (1.15)

[증명]
식 (1.13)에서 $\nu$에 $-\nu$를 치환해서 증명한다.
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                      (1.16)

[증명]
식 (1.12)에 식 (1.15)를 대입해서 유도한다.
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만약 식 (1.16)의 차수 $\nu$가 정수라면, 식 (1.16)은 식 (1.1)과 (1.2)로 간략화된다.

                      (1.17)

[증명]
식 (1.16)을 식 (1.17)의 좌변에 대입해서 양의 차수로 바꾸어서 정리한다.
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식 (1.17)은 $d/dx$ 혹은 $d/dy$를 적용해도 성립한다.

[해석적 연속(analytic continuation)]

                      (1.18)

여기서 $m$은 정수, $z$는 복소수이다.

[증명]
제1종 베셀 함수의 무한 급수 표현식에 의하면 $J_\nu (z)/ z^{\nu}$는 $0$을 제외한 모든 복소 평면에서 해석적이다. 따라서 식 (1.18)이 성립한다.
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제1종 베셀 함수 $J_\nu (z)$의 차수 $\nu$가 정수가 아닌 실수라면, $z^\nu$로 인해 음의 실수축에 가지 자름(branch cut)이 생긴다. 우리가 계산할 때는 가지 자름을 피하므로, 음의 실수축은 $J_\nu (z)$의 정의역에서 보통 제외한다. 하지만 식 (1.18)의 $e^{m \pi i}$처럼 원점에 대한 회전 회수를 명확히 하면, $z$ = $0$을 제외한 모든 복소 영역에서 $J_\nu (z)$를 해석적이게 할 수 있다. 즉 $z$가 음의 실수축을 넘어갈 때, 식 (1.18)에 기반해 $J_\nu (z)$를 다음과 같이 바꾸면 함수값은 계속 연속적으로 변하게 된다.

                      (1.19)

여기서 임의로 작은 양수 $\delta$에 대해 $\operatorname{arg}(z)$ = $\pi-\delta$와 $\pi+\delta$는 식 (1.19)의 좌변과 우변으로 각각 계산하며, 식 (1.19)의 우변에서 $z$의 편각이 $\pi$를 초과하면 $z e^{-2 \pi i}$의 편각은 $-\pi$부터 다시 시작한다. 이러한 복소 함수의 체계적인 정의역 확장을 해석적 연속(analytic continuation)이라 한다.

                      (1.20)

[증명]
식 (1.14)처럼 제2종 베셀 함수의 정의에 식 (1.18)을 대입해서 식 (1.20)을 유도한다.
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식 (1.18)과 (1.20)의 차수 $\nu$가 정수, $m$ = $1$이고, $z$가 양의 실수라면, 식 (1.18)과 (1.20)은 각각 식 (1.7)과 (1.8)이 된다.

                      (1.21)

[증명]
식 (1.13)의 첫째식에 식 (1.5)와 (1.18)을 대입해서 정리한다.

             (1.22)

마찬가지 방식으로 식 (1.21)의 둘째식을 증명한다.
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식 (1.21)의 첫째식과 둘째식에 $m$ = $1$과 $-1$을 각각 대입해서 다음처럼 단순화된 관계식을 얻는다.

                      (1.23)

식 (1.23)의 첫째식에서 $\nu$가 정수이고 $z$가 양의 실수인 경우는 식 (1.9)가 된다. 하지만 식 (1.23)의 둘째식은 식 (1.10)이 되지 않는다. 이는 식 (1.23)에 있는 $e^{-\pi i}$ 때문이다. 다시 말해 $e^{-\pi i}$가 의미하는 음의 실수축의 약간 아래에서 계산한 결과는 식 (1.23)의 둘째식이지만, 식 (1.10)은 음의 실수축에서 약간 위인 $e^{\pi i}$에서 정의하기 때문이다.

[켤레 복소수(complex conjugate)]

                      (1.24)

                      (1.25)

[증명]
식 (1.3)에 제시한 제1종 베셀 함수의 무한 급수 표현식을 이용해서 식 (1.24)의 첫째식을 증명한다. 여기서 감마 함수의 켤레 복소수 관계를 이용한다. 식 (5.3)에 있는 제2종 베셀 함수의 정의에 켤레 복소수를 적용해서 식 (1.24)의 둘째식도 증명한다.
식 (1.24)에 의해 식 (1.25)도 자연스럽게 성립한다. 예를 들어, $\left[H_\nu^{(1)}(z) \right ]^*$ = $J_{\nu^*}(z^*) - i N_{\nu^*}(z^*)$ = $H_{\nu^*}^{(2)}(z^*)$처럼 증명이 가능하다
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   2. 함수 표현식(function representation)   

[푸리에 변환]

                      (2.1)

[증명]
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[삼각 함수의 거듭제곱]

                      (2.2)

여기서 $\nu > -1/2$이다.[$\because$ 유도 과정에 베타 함수의 적분 표현식을 사용하기 때문에]  

[증명]
증명을 위해 식 (1.3)을 꼼꼼히 뜯어본다. 르장드르의 2배 공식(Legendre's duplication formula)을 적용하면 다음을 얻는다.

                      (2.3)

                      (2.4)

식 (2.4)를 식 (1.3)에 대입하여 정리해보자[1].

                      (2.5)

또한, 베타 함수(beta function)의 적분 표현식에 의해 다음을 알 수 있다.

                      (2.6)

코사인 함수(cosine function)테일러 급수(Taylor series)는 다음과 같다.

                         (2.7: 삼각 함수의 합차 공식)

식 (2.6)과 (2.7)을 식 (2.5)에 대입하면 다음을 얻는다[1].

                  (2.8)

식 (2.2)처럼 적분 구간을 확장하려면, $\theta$ = $(0, \pi/2)$에 대해 $\phi$ = $\pi - \theta$로 변수 치환하면 된다.
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[베셀의 적분(Bessel's integral)]

   
                      (2.9a)

                      (2.9b)

                      (2.9c)

여기서 $n$은 정수이다. 피적분 함수에 코사인이 들어간 식 (2.9a)의 적분은 식 (5.2)에 제시되어 있다.

[증명]
차수 $n$ = $0$인 경우는 식 (2.2)를 통해 증명 가능하다.

                      (2.10)

차수 $n$ = $1$인 경우는 식 (5.6)을 이용할 수 있다.

                (2.11)

다음으로 식 (2.9a)가 식 (5.1)의 재귀 관계를 만족함을 보인다.

                      (2.12)

식 (2.12)에 식 (2.10)과 (2.11)을 대입하면 모든 $n$에 대해 식 (2.9a)의 첫째식이 성립함을 증명할 수 있다. 식 (2.9a)의 둘째식은 식 (2.9a)의 첫째식에서 적분 구간을 $(-\pi, 0)$, $(0, \pi)$로 나누고 변수 치환하면 쉽게 증명된다.
이번에는 식 (2.9a)로 만든 식 (3.1a)의 야코비–앙어 전개(Jacobi–Anger expansion)에 바탕을 두고, 식 (3.1a)의 둘째식에 푸리에 급수의 직교성을 적용함으로써 식 (2.9b)를 유도한다. 식 (2.9b)의 $n$에 $-n$을 대입한 식과 식 (2.9b)를 더하거나 빼서 식 (2.9c)도 증명한다.
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[생성 함수에 대한 적분]

                      (2.13)

여기서 $n$은 정수이며 폐경로 $c$는 $t$ = $0$을 감싼다.

[증명]
식 (3.7)의 생성 함수(generating function)에 복소 함수론의 유수 정리(留數定理, residue theorem)를 적용하면 증명된다.
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[그림 2.1] 한켈 경로 $\mathcal{H}$의 원점 대칭 경로 $\mathcal{C}$ = $-\mathcal{H}$

[쉴레플리의 적분(Schläfli's integral)]

                      (2.14)

여기서 적분 경로 $\mathcal{C}$ = $-\mathcal{H}$는 [그림 2.1]에 제시된 대로 한켈 경로(Hankel contour) $\mathcal{H}$에 원점 대칭이다.

[증명]
식 (2.14)의 우변에 있는 적분을 다음처럼 변수 치환해서 쉴레플리의 제1 적분(Schläfli's first integral)을 만든다[2].

                      (2.15)

식 (2.15)에 있는 경로 적분(contour integral)테일러 급수 전개(Taylor series expansion)하면, 다음 결과를 얻는다[2].

        (2.16)

여기서 복소 적분의 경로를 $\mathcal{C}$에서 $\mathcal{H}$로 바꾼다. 적분 경로 $\mathcal{H}$는 한켈 경로이다. 식 (2.16)에 있는 $f(w)$를 식 (2.15)에 대입해 식 (1.3)과 비교하면 증명이 끝난다.
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식 (2.13)과 (2.14)를 비교해 보면, 정수 $n$이 실수 $\nu$로 치환된다. 정말 이렇게 단순할까? 우리는 아는 만큼만 볼 수 있다. 이 두 식에서 중요한 차이는 적분 경로 설정이다. 한켈 경로로 적분 경로를 선택하면, 베셀 함수의 정의에 나오는 감마 함수(gamma function)의 역수를 복소 적분으로 쉽게 표현할 수 있다. 즉, 복소 적분이란 새로운 틀로 베셀 함수를 바라보는 방법이 식 (2.14)이다.

[베셀의 적분에 대한 쉴레플리의 일반화(Schläfli's generalization of Bessel's integral)]

   
            (2.17)

[증명]
식 (2.14)와 [그림 2.1]에 있는 적분 경로를 다음과 같이 바꾸어본다.

     (2.18)

식 (2.18)의 마지막 적분은 변수를 치환하여 다음처럼 증명한다.

                      (2.19)
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[그림 2.2] 한켈 경로의 원점 대칭 경로 $\mathcal{C}$와 관련된 사각형 경로 $\mathcal{R}$

[쉴레플리–좀머펠트 적분(Schläfli–Sommerfeld integral)] [4]

                      (2.20)

여기서 사각형 경로 $\mathcal{R}$은 [그림 2.2]와 같다.

[증명]
식 (2.14)에 바탕을 두고 $t$ = $e^w$라고 변수 치환한다. 그러면 [그림 2.1]에 나온 $\mathcal{C}$는 사각형 경로 $\mathcal{R}$로 바뀌고 식 (2.14)도 아래와 같이 변형된다.

                      (2.21)
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식 (2.20)은 쉴레플리Ludwig Schläfli(1814–1895)가 가장 처음에 만든 적분이며, 베셀의 적분을 일반화한 식 (2.17)은 그 다음에 유도되었다. 당연하지만 식 (2.20)의 적분 구간을 [그림 2.2]로 선택해서 식 (2.17)을 쉽게 증명할 수 있다.

                      (2.22)

실수가 정의역인 베셀 함수의 적분 표현식에서 실수 $x$ 대신 복소수인 $z$를 치환해서 정의역을 복소수 영역으로 손쉽게 확장할 수 있다. 다만 적분 자체가 수렴해야 하므로, 식 (2.20)에 의해 $\Re[z] > 0$ 혹은 $|\arg(z)| < \pi/2$인 조건이 반드시 필요하다.

                      (2.23)

                      (2.24)

복소수 $z$에 대한 편각의 절대값이 $\pi/2$가 되면, 새로운 조건이 필요하다. 식 (2.24)에서 $z \sinh t$는 감쇠를 주지 못하므로, $\Re[\nu] > 0$이란 수렴 조건을 추가해야만 적분이 잘 수렴한다. 즉, 순허수 조건인 $\arg(z)$ = $\pm \pi/2$라면, 쉴레플리 적분의 수렴 조건은 $\Re[\nu] > 0$이 된다.

[그림 2.3] 한켈 경로의 원점 대칭 경로 $\mathcal{C}$의 여러 가지 변형

식 (2.15)를 복소수로 확장할 때에 필요한 조건은 무엇일까? 먼저 $u$ = $zt/2$로 변수 치환해서 식 (2.15)를 복소 영역으로 확대한 결과는 다음과 같다.

                      (2.25)

여기서 식 (2.14)에 나온 원래 경로인 $\mathcal{C}$는 원점을 제외하고 $\Re[t] < 0$을 만족하도록 [그림 2.3]처럼 자유롭게 변형할 수 있고, 식 (2.25)의 새로운 $\mathcal{C}$는 $u$ = $zt/2$에 따라 복소 평면 상에서 회전한다. 식 (2.25)의 적분 경로를 이해하기 위해 적분 변수 $u$가 움직이는 특성을 상상한다. 예를 들어, $\arg(z) \approx \pi/2$라면, [그림 2.3]의 왼쪽 경로를 $t$의 $\mathcal{C}$로 택해서 $\Re[u] < 0$이 되도록 할 수 있다. 반대로 $\arg(z) \approx -\pi/2$가 되더라도 [그림 2.3]의 오른쪽 경로에 의해 여전히 $\Re[u] < 0$을 만족한다. 또한 변수 치환해서 만든 식 (2.25)에 등장하는 적분의 수렴성은 $e^u$가 결정하고 $z$와는 상관이 없어진다. 즉, 원점을 제외하고 $\Re[u] < 0$이 되도록 적분 경로 $\mathcal{C}$를 잘 선택하는 한, 식 (2.25)는 $z$의 편각에 관계없이 언제나 수렴한다. 결국 식 (2.25)는 식 (2.23)보다 더 일반화되기 때문에, 여러 가지 베셀 함수의 문제를 풀 때 매우 유용하다. 예를 들어, 변형 베셀 함수(modified Bessel function)의 적분 표현식을 만들 때에 식 (2.25)는 중요한 출발점이 된다.


   3. 야코비–앙어 전개(Jacobi–Anger expansion)   

야코비–앙어 전개(Jacobi–Anger expansion)는 복소 지수 함수와 제1종 베셀 함수를 연결하는 매우 중요한 공식이다. 야코비Carl Gustav Jacob Jacobi(1804–1851)는 타원 함수(elliptic function)야코비 행렬(Jacobian) 등으로 워낙 유명해서 익숙한 이름이지만, 앙어Carl Theodor Anger(1803–1858)는 조금 생소하다. 수학자 겸 천문학자인 앙어는 베셀 함수를 일반화시킨 베셀Friedrich Wilhelm Bessel(1784–1846)의 제자이다. 그는 베셀이 천문대장인 쾨니히스베르크 천문대(Königsberg Observatory)에서 훈련을 받았고, 이후에 스승의 모범을 따라 천문학자로서 천문학과 수학을 잘 발전시켰다.

[야코비–앙어 전개]

                      (3.1a)

                      (3.1b)

[증명]
식 (2.9a)에 있는 베셀의 적분은 푸리에 급수(Fourier series)에서 계수를 구하는 과정과 같다. 따라서, 식 (2.9a)를 푸리에 급수 관점으로 쓰면 식 (3.1a)의 첫째식을 얻을 수 있다. 식 (3.1a)의 첫째식에 있는 사인 함수(sine function)를 코사인 함수(cosine function)로 바꾸면 식 (3.1a)의 둘째식이 얻어진다. 다음 단계로 식 (3.1a)의 둘째식을 $x, \theta$에 대해 각각 편미분해서 식 (3.1b)를 유도한다.
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식 (3.1a)의 둘째식을 활용하면 다음 적분을 얻을 수 있다. 아니면 식 (2.9a)의 첫째식을 변수 치환하면 된다.

                      (3.2)

야코비–앙어 전개와 베셀 함수의 점근식(asymptote of Bessel function)을 이용하면 균일 평면파(uniform plane wave)를 디랙 델타 함수(Dirac delta function)와 연결시킬 수 있다.

          (3.3)

식 (3.3)에서 두 개의 디랙 델타 함수가 출현하는 이유는 균일 평면파의 특징 때문이다. 원점을 기준으로 보면 $\phi$ = $180^\circ$ 방향에서 평면파가 원점으로 들어와서 $\phi$ = $0^\circ$ 방향으로 평면파가 빠져나간다. 이 상황을 수학식으로 표현한 결과가 식 (3.3)이다. 식 (3.3)을 변형하면, 임의각인 $\phi$ = $180^\circ + \phi_0$에서 들어와서 $\phi$ = $\phi_0$로 빠져나가는 평면파는 다음처럼 표현된다.

             (3.4)

식 (3.4)를 한켈 함수(Hankel function)로 다시 표현하면, 평면파와 한켈 함수의 수학적 관계를 증명할 수 있다.

                      (3.5)

반원 상의 푸리에 변환을 사용해서 손실이 있는 균일 평면파의 극한도 유도할 수 있다.

                      (3.6)

여기서 $0 \le \phi \le \pi$이다.

[생성 함수(generating function)]

                      (3.7)

[증명]
오일러의 공식(Euler's formula)을 이용해 식 (3.1)의 사인 함수를 다음처럼 치환하면, 베셀 함수의 생성 함수(generating function)를 만들 수 있다.

                      (3.8)

식 (3.7)에서 $t$의 크기가 $1$이 아닌 경우는 어떻게 증명할까? 증명을 위해서는 복소 함수론의 로랑 급수(Laurent series)를 이용해야 한다. 식 (3.7)의 좌변을 $t$에 대해 로랑 급수 전개해본다. 하지만 실제로 할 필요는 없다. 식 (3.8)이 $|t|$ = $1$인 경우에 성립하기 때문에, 해석 함수의 성질에 의해 $|t| \ne 1$인 영역에서도 식 (3.7)은 타당하다. 물론 특이점 $t$ = $0$은 제외한다.
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   4. 함수 행렬식(Wronskian)   

[아벨의 항등식(Abel's identity)]

                       (4.1)

                       (4.2a)

                       (4.2b)

                       (4.3a)

                       (4.3b)

여기서 함수 행렬식(Wronskian)은 다음과 같이 정의한다.

                       (4.4)

[증명]
베셀 함수의 차수(order)를 고유치(eigenvalue)로 놓고 다음에 제시한 아벨의 항등식을 적용한다.

                       (4.5)

여기서 $p(x)$ = $x$이다. 아벨의 항등식에서 필요한 상수는 보통 $x$ = $0$ 혹은 무한대로로 가는 극한을 택해서 결정한다. 예를 들어, 식 (4.1)의 증명에 필요한 상수는 다음과 같이 계산한다.

                       (4.6)

식 (4.2a)도 식 (4.6)과 비슷하게 상수를 정한다.

                       (4.7)

식 (4.3a)는 $W[J_\nu(x), J_\nu(x)]$ = $0$과 식 (4.1)로 유도한다. 식 (4.3a)와 식 (4.1)을 조합해서 식 (4.2b)도 증명한다.
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식 (4.1)–(4.3)을 종합해서 더욱 일반화한 함수 행렬식을 도출할 수 있다.

                       (4.8a)

             (4.8b)

여기서 $a,b,c,d$는 마음대로 선택하는 상수, $Z_\nu(\cdot), B_\nu(\cdot)$는 임의의 제$\nu$차 베셀 함수이다. 식 (4.8)은 선형 결합된 베셀 함수의 함수 행렬식은 단독 함수간 함수 행렬식의 상수배임을 보여준다.


   5. 재귀 관계(recurrence relation)   

[베셀 함수의 합]

                      (5.1)

여기서 $Z_\nu (x)$는 임의의 베셀 함수[$J, N, H$]이다.

[증명]
먼저 제1종 베셀 함수(Bessel function of the first kind)에 대해 다음을 증명한다.

                      (5.2)

또한 제2종 베셀 함수(Bessel function of the second kind)는 다음으로 정의된다.

                      (5.3)

식 (5.3)을 이용해 식 (5.1)의 관계식에 적용한다.

             (5.4)

한켈 함수(Hankel function)는 다음처럼 정의되므로, 식 (5.2)와 (5.4)를 아래식에 대입하면 식 (5.1)이 성립함을 알 수 있다.

                      (5.5)
______________________________

[베셀 함수의 미분]

                      (5.6)

여기서 $Z_\nu (x)$는 임의의 베셀 함수[$J, N, H$]이다.

[증명]
증명 방법은 식 (5.1)과 동일하다. 제1종 베셀 함수(Bessel function of the first kind)에 대해 식 (5.6)을 적용하면 다음과 같다.

                      (5.7)

제2종 베셀 함수(Bessel function of the second kind)와 한켈 함수(Hankel function)에 대해서도 식 (5.4)와 유사하게 증명할 수 있다.
______________________________

                      (5.8a)

                      (5.8b)

[증명]
식 (5.6)에 식 (5.1)을 대입해서 식 (5.8a)를 증명한다. 식 (5.8a)에 곱셈의 미분을 적용해서 식 (5.8b)도 얻는다. 
______________________________

식 (5.8b)에서 $\nu$ = $1$인 경우는 매우 간단한 $x Z_0(x)$ = $[x Z_1(x)]'$이란 관계식으로 바뀐다. 이 공식은 동일한 진폭과 위상으로 여기한 원반(disk)의 복사 패턴(radiation pattern)에 사용된다.

                      (5.9)

[증명]
조건 $Z_\nu (x)$ = $0$을 식 (5.1)에 대입해서 $Z_{\nu-1}(x)$ = $-Z_{\nu+1}(x)$를 얻는다. 이 결과를 다시 식 (5.6)에 넣으면 식 (5.9)가 유도된다.
______________________________

식 (5.9)에 따라 베셀 함수의 미분은 차수가 바뀐 베셀 함수로 쉽게 계산된다. 하지만 베셀 함수의 함수값 $Z_\nu (x)$는 꼭 0이란 조건이 필요하다.


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

[점 $x$ = $0$의 극한]

                      (6.1)

                      (6.2)

[증명]
식 (1.3)에서 $m$ = $0$만 택하면 식 (6.1)이 증명된다. 식 (6.2)의 첫째식은 차수가 0인 제2종 베셀 함수의 $x$ = $0$에 대한 극한을 취해서 유도한다. 식 (6.2)의 둘째식 증명을 위해서는 식 (5.3)을 이용해야 한다. 차수가 $\nu > 0$인 경우의 극한은 다음과 같다.

                      (6.3)

식 (6.3) 증명에 아래에 있는 오일러의 반사 공식(Euler's reflection formula)을 이용한다.

                      (6.4)
______________________________

[$n$ $\ge$ $x+6$의 한계]

                      (6.5)

여기서 $n$은 자연수이다.

[그림 6.1] 제1종 베셀 함수 $J_{x+a}(x)$의 변화 모습

[증명]
[그림 6.1]처럼 베셀 함수를 수치 계산한 후, $J_{x+6}(x)$의 최대값을 구하여 부등식을 만든다.
______________________________

식 (6.5)는 큰 차수를 가진 $J_n(x)$를 0으로 어림할 때 매우 유용하다.


   7. 미분(differentiation)   

[음의 차수 미분]

                       (7.1)

                       (7.2)

[증명]
식 (1.16)과 (1.15)를 각각 $\nu$에 대해 미분한 후, $\nu$ = $n$을 대입해서 식 (7.1)과 (7.2)를 각각 증명한다.
______________________________

음의 차수 미분이 가진 재미있는 성질은 제1종과 제2종 베셀 함수가 함께 나오는 점이다. 예를 들어, $J_{-n}(x)$를 미분하면 특성이 다른 $N_n(x)$가 섞여서 나온다. 식 (7.1)의 첫째식은 식 (1.5)와도 연결된다. 또한 베셀 함수의 차수가 식 (1.1)이나 (1.2)의 성질이 있다고 해서 양과 음의 차수 미분도 $(-1)^n$이 곱해지는 단순 관계라고 오해하면 안된다. 식 (7.1)에서 보듯이 양과 음의 차수 미분 사이의 관계는 제1종과 제2종 베셀 함수를 추가로 가져야 한다. 예시로 보면, 제1종 베셀 함수에 대한 양과 음의 차수 미분은 다음처럼 연결된다.

                       (7.3)

이와 같이 베셀 함수의 차수 미분은 쉽사리 정복하기 어려운 개념이다. 현재까지도 차수 미분은 닫힌 형태나 깔끔한 급수해 등이 알려지지 않고 있다. 다만 $n$ = $0$인 특별한 경우에는 차수 미분이 베셀 함수 형태로 매우 쉽게 표현된다.

                       (7.4)

                       (7.5)

[증명]
차수 $n$ = $0$ 근방에서는 양이든 음이든 차수 미분은 동일하다. 차수 미분의 동일 조건을 식 (7.1)에 대입해서 식 (7.4)를 유도한다.

                       (7.6)

식 (7.5)는 식 (7.4)를 조합해서 간단하게 증명할 수 있다.
______________________________

식 (7.1)과 거의 동일하게 식 (7.4)처럼 차수 미분을 하면, 제1종과 제2종 베셀 함수가 서로 교환된 공식이 깔끔하게 얻어진다.


   8. 부정적분(indefinite integral)   

[베셀 함수의 곱]

                  (8.1)

여기서 $Z_m (\cdot)$과 $B_n(\cdot)$는 각각 임의의 제$m$차 및 제$n$차 베셀 함수[$J, N, H$], $(\cdot)'$는 입력 변수(argument)에 대한 미분, $C$는 적분 상수, $W(f, g)$는 함수 행렬식(Wronskian)이다.

[증명]
베셀 함수 $Z_m(x)$를 만드는 식 (2a)에 $B_n(x)$를 곱한 미분 방정식을 하나 만든다. 베셀 함수 $Z_m(x)$와 $B_n(x)$를 서로 바꾼 미분 방정식도 만든다. 이 두 식을 서로 빼주어 적분하면 식 (8.1)이 증명된다.
______________________________

식 (8.1)에서 $n$ = $\pm m$인 경우는 로피탈의 규칙(L'Hopital's rule)을 써서 다음처럼 정리한다.

                      (8.2)

여기서 $dZ_m(x)/dm$은 차수에 대한 베셀 함수의 미분이다.

[제1 롬멜 적분(the first Lommel integral)]

                      (8.3)

여기서 $Z_m (\cdot)$과 $B_m(\cdot)$은 서로 다른 임의의 제$m$차 베셀 함수[$J, N, H$], $(\cdot)'$는 입력 변수(argument)에 대한 미분이다.

[증명]
식 (8.3)의 둘째 줄은 식 (8.1)과 비슷하게 증명한다. 식 (8.3)의 셋째 줄은 둘째 줄에 식 (5.8a)를 대입해서 유도한다.
______________________________

[제2 롬멜 적분(the second Lommel integral)]

                      (8.4a)

             (8.4b)

[증명]
식 (8.2)처럼 식 (8.3)의 둘째 줄에 대해 로피탈의 규칙을 적용해서 식 (8.4a)를 얻는다.

                      (8.5)

비슷한 방식으로 식 (8.3)의 셋째 줄에 로피탈의 규칙을 써서 식 (8.4b)도 유도한다.
______________________________

식 (8.1)과 (8.3)은 아래에 소개한 스튀름–리우빌 미분 방정식(Sturm–Liouville differential equation)에서 $r(x)$를 각각 $1/x$과 $x$로 둔 경우로 생각하고 적분하면 더 쉽게 결과를 유도할 수 있다.

                       (8.6a)

                       (8.6b)

여기서 $\lambda$는 적절한 고유치(eigenvalue)이다. 각 미분 방정식에 자기 수반성(自己隨伴性, self-adjointness) 연산을 적용해서 정리한다. 그러면 식 (8.1)과 (8.3)이 간단하게 도출된다.

                       (8.7)

                       (8.8a)

                       (8.8b)

여기서 $W(u, v)$는 함수 행렬식(Wronskian), 식 (8.8a)와 (8.8b)를 위한 $y_1, y_2$는 각각 $Z_m(x), B_n(x)$와 $Z_m(\zeta \rho), B_m(\beta \rho)$이다.

[도함수의 제1 롬멜 적분(the first Lommel integral of derivatives)]

                      (8.9)

[증명]
도함수의 적분에 부분 적분(integration by parts)을 적용해서 아래와 같이 정리한다.

                       (8.10)
______________________________

만약 $m$ = $0$이거나 $\zeta$ = $\beta$라면, 식 (8.2)와 (8.3)을 사용해서 식 (8.9)를 닫힌 형태로 표현할 수 있다. 하지만 그외 나머지 경우는 식 (8.9)의 마지막에 나타난 적분으로 인해 수치 적분(numerical integration)을 피할 수 없다.


   9. 정적분(definite integral)   

[베셀 함수의 직교성]

                  (9.1)

여기서 $j_{\nu, m}$은 제$\nu$차 제1종 베셀 함수의 제$m$번 영점(zero), $J_\nu (j_{\nu, m})$ = $0$이다.

[증명]
조건 $J_\nu (j_{\nu, m})$ = $0$을 고려해서 식 (8.4a)를 정리하면 식 (9.1)의 둘째식을 얻는다. 이 둘째식에 식 (3.9)를 대입해서 다시 셋째식도 유도한다.
______________________________

식 (9.1)은 제1종 베셀 함수의 직교성(直交性, orthogonality)이라 부른다.

[제곱근 함수의 푸리에 변환]

                  (9.2)

[증명]
식 (3.2)에 $n$ = $0$을 대입해서 적분 구간을 $[0, \pi]$로 바꾼다.

                       (9.3a)

피적분 함수 $\sin(x cos \theta)$는 구간 $[0, \pi]$에서 기함수이므로 적분값은 0이 되므로, 식 (9.2)와 같은 형태로 바꾸고 $t$ = $\cos \theta$로 변수 치환한다.

                       (9.3b)
______________________________

식 (9.2)의 피적분 함수는 $x$ = $\pm 1$에서 특이점을 가지지만, 적분값은 깔끔하게 계산된다.


   10. 영점(zero or root)   

[제1종 베셀 함수의 영점]

[표 10.1] 제1종 베셀 함수의 영점 특정값: $J_\nu (j_{\nu, s})$ = $0$
$j_{\nu, s}$$J_0(x)$: $\nu$ = 0$J_1(x)$: 1$J_2(x)$: 2$J_3(x)$: 3$J_4(x)$: 4$J_5(x)$: 5
$s$ = 12.40483.83175.13566.38027.58838.7715
25.52017.01568.41729.761011.064712.3386
38.653710.173511.619813.015214.372515.7002

여기서 $\nu \ne 0$인 경우는 자명해인 $j_{\nu, 0}$ = $0$이 존재한다. 위 표보다 더 정확한 영점을 구하고 싶으면 울프럼 알파(Wolfram Alpha)가 제공하는 BesselJZero$[\nu, s]$ 함수를 쓰면 된다.

[표 10.2] 제1종 베셀 함수 미분의 영점 특정값: $J_\nu' (j_{\nu, s}')$ = $0$
$j_{\nu, s}'$$J_0'(x)$: $\nu$ = 0$J_1'(x)$: 1$J_2'(x)$: 2$J_3'(x)$: 3$J_4'(x)$: 4$J_5'(x)$: 5
$s$ = 13.83171.84123.05424.20125.31756.4156
27.01565.33146.70618.01529.282410.5199
310.17358.53639.969511.345912.681913.9872

여기서 $J_0'(0)$ = $0$이라서 위 표에 자명해(trivial solution)인 $j_{0, 0}'$ = $0$을 추가한다. 식 (5.6)에 의해 $J_0'(x)$ = $-J_1(x)$이므로, 항상 $j_{0,s}'$ = $j_{1,s}$를 만족한다.

[영점 공식: $Z_\nu(x)$와 $Z_\nu'(x)$]

                      (10.1)

[증명]
식 (5.8)을 변형해서 식 (10.1)의 좌변처럼 만든다.
______________________________

제2종 베셀 함수는 $x$ = $0$에서 발산하지만, 식 (10.1)의 좌변 조건에서는 $x$ = $0$도 근이 될 수 있다. 


[참고문헌]
[1] S. S. Phull, "A definite integral for Bessel's function," American Mathematical Monthly, vol. 76, no. 5, pp. 549–551, May, 1969.
[3] M. E. García, Bessel Functions and Equations of Mathematical Physics, Final Degree Dissertation, Universidad del País Vasco (University of the Basque Country), Spain, 2015. (방문일 2020-11-26)
[4] G. N. Watson, A Treatise on the Theory of Bessel Functions, Cambridge University Press, 1922.
[5] D. E. Amos, "Algorithm 644: a portable package for Bessel functions of a complex argument and nonnegative order," ACM Trans. Math. Softw., vol. 12, no. 3, pp. 265–273, Sep. 1986.
[6] I. J. Thompson and A. R. Barnett, "COULCC: a continued-fraction algorithm for Coulomb functions of complex order with complex arguments," Comput. Phys. Commun., vol. 36, no. 4, pp. 363–372, Jun. 1985. 

[다음 읽을거리]
1. 베셀 함수의 점근식

다이감마 함수(Digamma Function)

[경고] 아래 글을 읽지 않고 "다이감마 함수"를 보면 바보로 느껴질 수 있습니다.
1. 감마 함수


식 (1)에 있는 다이감마 함수(digamma function)감마 함수(gamma function)미분법(differentiation)과 관련되어 있다.

                       (1)

여기서 $\Gamma'(x)$는 다음처럼 $\Gamma(x)$를 $x$에 대해 미분한 함수이다.

                       (2)

식 (1)이 다이감마라 불리는 이유는 함수를 표기할 때 그리스 문자 다이감마(digamma) $\digamma$를 쓰기 때문이다.[$\digamma$를 보면 감마(gamma) $\Gamma$와 매우 닮아있다. 이 부분이 두번째 감마라는 의미인 다이감마로 불리는 이유이다.] 식 (1) 정의에서 조금 이상한 면은 로그  함수(logarithmic function)를 취한 부분이다. 이는 감마 함수가 계승(階乘, factorial)의 일반화이기 때문에 $x$가 커짐에 따라 함수값이 너무 빨리 커지는 문제를 보상하기 위함이다. 그래서, 다이감마 함수를 연구할 때는 식 (3)에 있는 감마 함수무한 곱(infinite product) 표현식을 이용하면 편리하다.  

                      (3)

식 (3)에 로그 함수를 취하면 다음을 얻는다[1].

                      (4)

식 (4)의 무한 급수(infinite series) 수렴성은 극한 비교 판정(limit comparison test)을 이용하면 쉽게 증명할 수 있다[1].

                             (5)

                             (6)

여기서 극한값을 구하기 위해 로피탈의 규칙(L'Hôpital's rule)을 사용한다. 식 (6)에서 극한값이 유한하고 무한 급수 $1/k^2$는 수렴하기 때문에 극한 비교 판정에 의해 식 (4)의 무한 급수는 항상 수렴한다.

[그림 1] 복소 영역의 다이감마 함수(출처: wikipedia.org)


   1. 기본(basics)   

[조화 급수(harmonic series)와 다이감마 함수]

                       (1.1)

[증명]
다음의 감마 함수 특성을 미분하면 식 (1.1)이 얻어진다.

                      (1.2)

                      (1.3)
______________________________

[무한 급수 표현식]

                      (1.4)

[증명]
식 (3)을 미분하면 다음을 얻는다.

              (1.5)

식 (1.5)에 다음의 오일러–마스케로니 상수(Euler–Mascheroni constant)를 대입하면 식 (1.4)가 증명된다.

                      (1.6)
______________________________


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

[$\psi(1)$]

                      (2.1)

[증명]
식 (1.4)에 $x$ = $0$을 대입하면 식 (2.1)이 얻어진다.
______________________________

[$\psi(n+1)$]

                      (2.2)

여기서 $n$은 정수이다.

[증명]
식 (1.1)과 (2.1)을 종합하면 쉽게 증명할 수 있다.
______________________________

식 (2.2)를 잘 보면 $n$이 커짐에 따라 다이감마 함수는 로그 함수에 근접한다.[∵ 식 (2.2)에 식 (1.6)을 대입하면 쉽게 알 수 있다.]


[참고문헌]
[1] W. F. Hammond, About the Gamma Function, University at Albany, 1995.

2011년 12월 13일 화요일

무한 곱(Infinite Product)

[경고] 아래 글을 읽지 않고 "무한 곱"을 보면 바보로 느껴질 수 있습니다.
1. 무한 급수


[그림 1] 곱셈의 원리(출처: wikipedia.org)

무한 급수(infinite series)와 쌍둥이처럼 닮아있는 수학 개념은 무한 곱(infinite product)이다. 무한 곱은 아래와 같이 정의한다.

                        (1)

여기서 $a_n$은 양수라 가정한다. 만약 $a_n$이 음수인 경우는 $a_n$ = $-|a_n|$으로 처리해서 부호 ($-$)를 곱 연산 $\prod_n$의 바깥으로 빼낸다. 식 (1)처럼 무한 곱은 수열 $\{a_n\}$을 무한 번 곱해서 정의한다. 유한 합(finite sum)과 비슷하게 유한 곱(finite product)은 항을 유한 번 곱해서 계산한다. 유한 곱과 무한 곱은 서로 독립된 개념이 아니고 유한 곱의 곱셈 회수를 계속 키운 결과를 무한 곱으로 정의한다. 그래서 무한 급수와 동일하게 무한 곱은 유한 곱으로 구성한 부분 곱(partial product)의 극한이다. 부분 곱 $P_N$을 $a_0$에서 $a_N$까지 곱한 값[$P_N$ = $\prod_{n=0}^N a_n$]이라 하면, 공비(common ratio) 정의처럼 $P_{N+1}$ = $a_{N+1} P_N$이 성립하며 $N$을 무한대로 보내 식 (1)을 만든다.
무한 곱의 수렴성을 보려면 $a_n$의 크기를 가름한다. $a_n > 1$이면 무한 곱은 발산하고 $a_n < 1$이면 0으로 수렴한다. 문제가 되는 부분은 $n$이 커질 때 $a_n \to 1$로 수렴하는 경우이다. 무한 곱은 수렴할 수도 혹은 발산할 수도 있기 때문에, 식 (1)을 다음과 같은 무한 급수로 변형한다.

                      (2)

식 (2)를 보면 $b_n$ 관점에서는 무한 급수이므로 무한 급수의 수렴 판정법(convergence test)을 무한 곱에도 적용할 수 있다. 즉, 무한 급수 $b_n$이 수렴하면 당연히 무한 곱 $a_n$도 수렴한다.

[무한 급수와 무한 곱]

                      (3)

여기서 $L, M$은 무한 급수와 무한 곱의 수렴값이다.

[증명: 무한 급수 기반]
식 (3)의 무한 곱에 식 (2)처럼 로그 함수(logarithmic function)를 취하면 무한 급수로 바꿀 수 있다.

                      (4)

다음으로 식 (4)에 대해 극한 비교 판정(limit comparison test)을 다음과 같이 적용하자[1].

                             (5)

                        (6)

식 (6) 증명을 위해 로피탈의 규칙(L'Hôpital's rule)을 활용한다. 식 (6)에서 극한이 1로 수렴하고 식 (3)의 조건에서 무한 급수 $a_n$이 수렴하기 때문에 식 (3)의 무한 곱도 수렴한다. 반대로 식 (3)의 무한 곱이 수렴하면 무한 급수 $a_n$도 수렴한다.

[증명: 지수 함수 기반]
식 (3)에서 $a_n > 0$인 경우가 수렴하면 $a_n < 0$인 경우도 당연히 수렴하므로[∵ 비교 판정(comparison test)에 의해 큰 값이 수렴하면 작은 값도 수렴한다.] $a_n > 0$이라 가정한다. 그러면 다음이 성립한다.

                       (7)

식 (7)에서 무한 곱은 $n$이 커짐에 따라 단조 증가하지만[∵ $1 + a_n > 1$이므로] 식 (3)의 조건에 의해 유계(bounded)이므로 단조 증감 수렴 정리(單調增減 收斂 定理, monotone convergence theorem)에 의해 무한 곱은 수렴한다. 또한, 식 (3)의 무한 곱이 수렴하면 식 (7)의 왼쪽에 있는 단조 증가하는 무한 급수 $a_n$은 유계가 되므로 이 무한 급수는 수렴한다.
______________________________

무한 곱의 유용한 응용은 영점(零點, zero)극점(極點, pole)의 표현이다. 무한 곱은 사실 곱셈이기 때문에 함수가 $0$이 되는 영점과 함수가 무한대가 되는 극점을 쉽게 표현할 수 있다. 무한 곱 개념을 이용해서 잘 알려진 사인 함수(sine function)를 곱셈으로 나타낸다. 먼저 사인 함수의 영점을 제거한 다음 복소 함수(complex function) $f(z)$를 고려한다.

                       (8)

식 (8)에 의해 $f(z) \ne 0$이므로 $1/f(z)$는 무한대로 발산하는 점이 없다.[∵ 분모가 0이 되는 점이 없다.] 그래서 $f(z)$는 전영역에서 유계(bounded)이다. 또한 리우빌의 정리(Liouville's theorem)에 의해 전영역에서 유계인 복소 함수는 상수이다. 이를 종합하여 상수 함수인  $1/f(z)$를 무한 곱으로 표현하면 다음과 같다.

                       (9)

따라서 무한 곱 형태로 사인 함수는 전체 복소 영역(complex domain)에서 잘 정의된다.

                        (10)

식 (10)을 유도할 때 사용한 기법은 오일러Leonhard Euler(1707–1783)가 최초로 사용했다. 무한 곱을 쓰면 간단한 사인 함수도 식 (10)처럼 최종 결과식이 다소 복잡해진다. 하지만 무한 곱 표현식은 복소 함수가 가진 영점과 극점을 식 (1.1)처럼 정확히 보여주므로 매우 유용한 방법이다.
사인 함수와 마찬가지 방법으로 코사인 함수(cosine function)를 무한 곱으로 표현하면 다음과 같다.

                        (11)

영점과 극점 표현에 강점을 가진 무한 곱의 다양한 성질과 활용을 체계적으로 제시한다.


   1. 기본(basics)   

[무한 곱 표현식]
수열 $\{z_n\}$과 $\{p_n\}$으로 표현된 단순 영점(simple zero)과 극점(simple pole)을 가진 복소 함수 $f(z)$는 다음과 같은 무한 곱으로 표현할 수 있다.

                       (1.1)

여기서 단순 영점은 $z - z_n$, 단순 극점은 $1/(z-p_n)$ 형태를 의미한다.

[증명]
무한 곱 정의에 따라 단순 영점과 극점을 만든다. 식 (1.1)에 $z$ = $0$를 대입해서 무한 곱에 대한 상수를 $f(0)$으로 결정한다.
______________________________

식 (1.1)에서 단순 영점이나 극점이 없는 경우는 $z_n$ 혹은 $p_n$이 무한대에 있다고 생각한다. 비슷하게 단순 영점이나 극점이 유한한 경우에도 현재 $f(x)$가 가진 단순 영점이나 극점을 초과하는 항은 무한대에 있다고 가정한다. 

[지수 법칙]

                       (1.2)

                       (1.3)

[증명]
무한 곱에 식 (2)와 같은 로그 함수를 적용해서 증명한다. 이 관계는 지수 함수에 사용하는 지수 법칙과 유사하다.
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   2. 함수 표현식(function representation)   

[단순 극점(simple pole)]

                       (2.1)

[증명]
식 (2.2)에 제시한 로그 함수에 대한 테일러 급수를 이용해서 식 (2.1)의 좌변을 전개한다.

                       (2.2)

             (2.3)
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다중 극점(multiple pole)인 경우는 식 (1.3)을 식 (2.1)에 적용한다.


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

[월리스 곱(Wallis product)]

                       (3.1)

[증명]
사인 함수의 무한 곱 표현인 식 (10)에 $z$ = $1/2$를 대입해 정리한다.

                       (3.2)
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[월리스 곱과 계승(factorial)]

                       (3.3)

[증명]
식 (3.1)에 나온 짝수와 홀수를 $n $= $1$부터 $N$까지 곱하면 다음과 같은 계승으로 표현할 수 있다[2].

                       (3.4)

식 (3.4)를 식 (3.1)에 대입해서 정리하면 식 (3.3)을 얻을 수 있다.
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                       (3.5)

[증명]
식 (3.3)에 제곱근을 적용하고 이중 계승(double factorial)을 도입해서 정리한다.

                       (3.6)
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식 (3.5)를 더 간단히 정리해서 다음과 같은 점근식도 만든다.

                       (3.7a)

                       (3.7b)

짝수와 홀수 계승의 비율 곱은 각 비율에 따라 발산하거나 수렴한다. 그래서 두 비율을 어떻게 만들고 있는지 주의해서 계산해야 한다. 


[참고문헌]
[1] J. Belk, Convergence of Infinite Products, The Everything Seminar, 2008.
[2] "Stirling's formula," ProofWiki. (방문일 2020-07-13)

[다음 읽을거리]