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 개념이라기 보다는 유한 곱의 극한이 무한 곱이라 볼 수 있다. 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 정리(L'Hôpital's rule)를 사용하였다. 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.
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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.
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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]

2011년 12월 10일 토요일

감마 함수(Gamma Function)

[경고] 아래 글을 읽지 않고 "감마 함수"를 보면 바보로 느껴질 수 있습니다.
1. 적분법의 의미
2. 아름다운 숫자, 오일러의 수
3. 로그 함수의 기원
4. 복소 함수론의 이해


(a) 실수 영역

(b) 복소 영역
[그림 1] 감마 함수(출처: wikipedia.org)

천재 수학자 오일러Leonhard Euler(1707–1783)가 1729년오일러 22세, 조선 영조 시절부터 무려 1년(?)이나 고민해서 1730년에 제안한 함수가 하나 있다. 이 함수의 이름은 감마 함수(gamma function)라고 한다. 감마 함수는 수학 좀 한다는 사람들에게 매우 유명한 함수이다[1]. 수학책에 나오는 많은 수학자들[르장드르, 가우스, 리만, 리우빌, 바이어슈트라스, 에르미트 등]이 끊임없이 기여했을 정도로 감마 함수는 성공적이었다. 이렇게 유명하며 중요한 함수이지만 감마 함수의 시작은 별거 없다. 오일러는 '기호 $n!$과 같은 계승(階乘, factorial)은 왜 정수에만 정의되지? 이 함수를 실수로 확장하는 방법이 없을까?'를 고민했다. 평범한 고민이지만 해결책은 비범했다. 적분으로 표현한 감마 함수를 사용하면 계승을 실수까지 연속적으로 확장할 수 있다.

                      (1)

식 (1)을 감마 함수라 부르는 이유는 오일러 때문이다. 오일러는 1730년오일러 23세, 조선 영조 시절에 두 개의 새로운 적분을 발표했다. 바로 베타 함수(beta function)와 감마 함수이다. 이 함수들의 원래 이름은 각각 제1종과 제2종 오일러 적분(Euler integrals of the first and second kinds)이다. 하지만 오일러가 들어가 있는 수학 공식이 너무 많기 때문에, 그리스 알파벳 순서에 따라 베타와 감마 함수로 부른다.[그리스 알파벳의 순서는 알파($A$), 베타($B$), 감마($\Gamma$) 순이다.]


   1. 기본(basics)   

[오일러의 원래 정의(original definition by Euler)] [1]

                      (1.1)

여기서 $\log(u)$는 자연 로그(natural logarithm)이다.

[증명]

                      (1.2)

식 (1.2) 유도에서 치환값 $t = -\log(u)$에 로그 함수(logarithmic function)의 역함수인 지수 함수(exponential function)를 취하여 얻은 새로운 관계식 $u = e^{-t}$를 이용하였다.
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식 (1.1)은 누구나 정의할 수 있을 것 같지만, 식 (1.1)에 나오는 로그 함수(logarithmic function)를 정의한 사람이 바로 오일러이다. 로그 함수는 네이피어John Napier(1550–1617)발명했지만, 수학적 함수로 승화시킨 천재가 오일러이다. 당연히 지수 함수(exponential function)를 적극적인 활용한 수학자도 오일러이다. 이 정도라면 대(大)수학자 오일러는 함수의 아버지 혹은 함빠라고 불러도 무방하다.

[계승의 일반화(generalization of factorial)]

                      (1.3)

여기서 $x > 0$인 실수이며 $n$은 정수이다.

[증명]

                      (1.4)

식 (1.4)와 식 (4.1)을 이용하면 식 (1.3)이 증명된다.
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식 (1)의 정의는 $x > 0$인 경우만 의미가 있지만[∵ $x < 0$이면 식 (1)이 발산한다.] 식 (1.3)을 기반으로 $x$의 값을 실수축 전체로 확장할 수 있다. 예를 들어 $-1 < x < 0$이라면 감마 함수는 다음을 통해 계산할 수 있다.

                      (1.5)

여기서 $0 < x+1 < 1$이므로 식 (1.5)의 우변은 잘 정의된다. 따라서, 이 값을 $\Gamma (x)$로 정의할 수 있다. 이 개념을 좀더 확장하면 $x > -n$인 경우[$n$은 양의 정수]에도 아래처럼 감마 함수를 정의할 수 있다.

                  (1.6)

식 (1.6)에서 $x \le 0$인 정수에 대해 감마 함수가 무한대가 되는 부분은 상당히 재미있다.[∵ 이때 식 (1.6)의 분모가 0이 된다.] 다음으로 식 (1.6)과 유사하게 실수축 전체에 대해 감마 함수를 정의해본다.

[무한 곱을 이용한 정의(definition using infinite product)]

                      (1.7)

여기서 $x$는 임의의 실수이다.

[증명]
식 (1)에 있는 적분을 하기 위해 먼저 오일러의 수(Euler's number)를 고려한다.

                        (1.8)

식 (1.8)을 식 (1)에 대입해 부분 적분을 적용하면 다음을 얻을 수 있다[2].

               (1.9)

여기서 $B(x, y)$는 베타 함수(beta function)이다. 식 (1.9)의 마지막식을 다음처럼 연속적으로 적용하면 식 (1.7)을 얻을 수 있다.

                  (1.10)

증명에 식 (1)을 사용했기 때문에 $x > 0$에서만 성립하지만 식 (1.6)의 개념을 이용하면 $x < 0$인 경우도 정의할 수 있다.
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식 (1.7)의 접근법은 1729년에 오일러가 제안했다[1]. 또한 1년 뒤인 1730년에 식 (1.1)을 이용해 감마 함수를 재정의했다. 그런데 의외의 풍성한 결과가 얻어진 정의는 식 (1.1)이 아닌 식 (1.7)이다. 식 (1.7)의 오일러 정의가 좋기는 하지만 완전한 무한 곱(infinite product)으로 표현되지 않고 극한(limit)을 포함하고 있다. 여기에 불만을 품은 가우스Carl Friedrich Gauss(1777–1855)는 1811년가우스 34세, 조선 순조 시절에 다음 정의를 내놓게 된다.

[가우스의 정의(definition by Gauss)]

                      (1.11)

[증명]
식 (1.11)의 증명은 식 (1.7)의 $n^x$를 치환하기 위한 다음 곱셈을 고려하면 된다.

   

                     (1.12)
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가우스의 정의를 다른 방법으로 비튼 수학자는 바이어슈트라스Karl Weierstrass(1815–1897)였다. 바이어슈트라스는 $n^x$를 표현하기 위해 지수 함수(exponential function)를 이용하였다.

[바이어슈트라스의 정의 혹은 곱 공식(definition by Weierstrass or Weierstrass product formula)]

                      (1.13)


[증명]
가우스와 마찬가지로 바이어슈트라스도 $n^x$ 변형에 집중했다. 지수 함수를 적용하면 다음처럼 표현 가능하다.

                       (1.14)

식 (1.14)에서 무한대로 가는 극한을 취할 때 다음과 같은 오일러–마스케로니 상수(Euler–Mascheroni constant)를 도입한다. 그러면 식 (1.13)을 쉽게 증명할 수 있다.

                      (1.15)
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[켤레 복소수(complex conjugate)]

                      (1.16)

                      (1.17)

여기서 $(\cdot)^*$는 켤레 복소수이다.

[증명]
식 (1.7), (1.11), (1.13) 등과 같은 감마 함수를 표현하는 여러 정의에 의해 식 (1.16)이 성립한다. 혹은 [그림 3.1]의 한켈 경로(Hankel contour)로도 증명 가능하다. 한켈 경로에 켤레 복소수를 취하면 적분 경로가 $\mathcal{H}^*$ = $-\mathcal{H}$가 되는 성질을 이용한다. 즉, 식 (3.1)에 켤레 복소수를 적용하고 적분 경로를 $-\mathcal{H}$로 바꾸어서 식 (1.16)을 얻을 수 있다.
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   2. 함수적 관계(functional relation)   

[오일러의 반사 공식(Euler's reflection formula)]

                       (2.1)

[증명]
식 (1.11)을 이용해 다음을 계산해본다.

                      (2.2)

또한, 사인 함수(sine function)는 다음의 무한 곱으로 표현할 수 있다.

                      (2.3)

식 (2.3)을 식 (2.2)에 대입하면 식 (2.1)을 증명할 수 있다.

                      (2.4)
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[르장드르의 2배 공식(Legendre's duplication formula)]

                      (2.5)

[증명]
르장드르Adrien-Marie Legendre(1752–1833)가 1808년르장드르 56세, 조선 순조 시절에 증명한 식 (2.5)는 베타 함수(beta function)를 이용해 쉽게 증명할 수 있다.

                     (2.6)
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   3. 함수 표현식(function representation)   

[그림 3.1] 한켈 경로 $\mathcal{H}$

[한켈 경로(Hankel contour)]

                      (3.1)

여기서 $\mathcal{H}$는 한켈 경로(Hankel contour), $z$는 임의의 복소수(complex number), $-t > 0$인 실수축의 위상은 0으로 정했으며 $t$의 가지 자름(branch cut)은 $-t \le 0$인 실수축에 있다.

[증명]
식 (3.1)의 우변에 대해 [그림 3.1]와 같은 한켈 경로 $\mathcal{H}$를 생각한다. 식 (3.1)의 적분은 복소 함수론(complex analysis)에 의해 $-t \le 0$인 실수축에서 가지 자름(branch cut)을 가진다. 그래서 한켈 경로 $\mathcal{H}$는 $-t \le 0$인 실수축을 피하면서 정의한다. 또한 한켈 경로는 [그림 3.1]에서 변경해도 적분값이 동일하므로, 다음과 같이 편리한 방식으로 적분을 정의한다[3].

                      (3.2)

여기서 $-t$의 위상 기준점은 $-t > 0$인 실수축으로 정하였다. 즉, $-t > 0$인 실수축은 위상이 0˚가 되고 시계 반대 방향으로 위상을 정하므로 $-t < 0$인 실수축 바로 아래는 위상이 180˚가 되고 바로 위는 -180˚가 된다. 식 (3.2)의 결과는 식 (1.4)와 같은 이유로 $z$의 실수부가 0보다 큰 영역에서만 맞다. 하지만, 식 (2.1)이 복소수에서도 성립한다고 가정해서 다음 관계를 명확히 얻는다.

                      (3.3)

식 (3.3)의 우변은 잘 정의되기 때문에 모든 복소수에 대해 적분 가능하다. 따라서, 식 (3.3)의 좌변도 모든 복소 영역에서 잘 정의된다.
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식 (3.1)은 정말 놀라운 결과이다. $z$의 실수부가 0보다 큰 영역에만 맞는 적분을 전체 복소 영역으로 확대할 수 있기 때문이다. 이런 부분 때문에 우리는 반드시 복소 함수론을 배워야 하고 반드시 이해해야 한다. 또한 식 (3.1)의 우변은 $z$가 음의 정수일 때만 $0$이 된다. 즉, 식 (3.1)의 좌변에 있는 감마 함수는 음의 정수에서만 무한대로 발산함을 의미한다. 더 정확하게 보면, 식 (2.1)에 의해 감마 함수는 단순극(simple pole) 수준으로 발산한다.


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

                      (4.1)

[증명]

                      (4.2)
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                       (4.3)

[증명]
먼저 가우스 함수(Gaussian function)의 특성을 이용해 적분하면 다음과 같다.

                       (4.4)

식 (4.4)를 이용하면 식 (4.3)이 증명된다.

                      (4.5)
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                      (4.6)

[증명]
식 (1.3)으로부터 $x \Gamma(x)$ = $\Gamma(x+1)$이므로, 식 (4.6)은 $\Gamma(1)$ = $1$과 같다.
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   5. 점근식(asymptote)   

                      (5.1)

                      (5.2)

[증명]
식 (5.1)은 스털링의 공식(Stirling's formula)으로 쉽게 증명된다. 식 (5.2)의 증명을 위해 감마 함수를 복소 영역으로 확장한다. 먼저 $x > 0$, $y > 0$으로 가정해서 스털링의 공식을 크기에 대해서 정리한다.

                      (5.3)

여기서 $y \gg 1$, $\rho$ = $\sqrt{x^2 + y^2}$, $\phi$ = $\tan^{-1}(y/x)$이다. 만약 $x$ > $0$, $y < 0$이라면, 식 (5.3)에서 복소수의 위상은 $\phi$ $\approx$ $-\pi/2$이다. 그래서 $e^{-\phi y}$ $\approx$ $e^{y \pi /2}$ = $e^{-|y| \pi /2}$로 표현할 수 있다.
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                      (5.4)

여기서 $x$는 정수가 아니다.

[증명]
식 (2.1)에 있는 오일러의 반사 공식에 식 (5.1)을 대입하여 유도한다.
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[참고문헌]
[1] P. Sebah and X. Gourdon, Introduction to the Gamma Function, Feb. 2002.
[2] W. F. Hammond, About the Gamma Function, University at Albany, 1995.

[다음 읽을거리]
1. 다이감마 함수
2. 베타 함수
3. 불완전 감마 함수

2011년 12월 9일 금요일

로피탈의 정리(L'Hôpital's Rule)

[경고] 아래 글을 읽지 않고 "로피탈의 정리"를 보면 바보로 느껴질 수 있습니다.
1. 극한과 연속성의 의미
3. 평균값의 정리


극한(limit)미분(differentiation)에 기반을 둔 로피탈의 정리 혹은 로피탈의 규칙(L'Hôpital's rule)은 단순하지만 $0/0$과 $\infty/\infty$의 극한값을 구할 때는 강력한 도구가 된다. 이름에서도 알 수 있듯이 이 규칙은 로피탈Guillaume de l'Hôpital(1661–1704)이 1696년로피탈 35세, 조선 숙종 시절에 발견했다. 하지만, 일설에는 수학 교사 역할을 했던 요한 베르누이Johann Bernoulli(1667–1748)에게 돈을 주고 이 규칙을 자기것으로 만들었다는 주장이 있다. 이게 사실이면 돈주고 수학 정리를 산 최초의 예가 될 것이다. 한국 일부 영역에 악습으로 남아있는 학위 논문 대필이 300년전 프랑스에서도 발생했을 수 있다. 다만 이런 야사가 있다고 해서 로피탈이 사기꾼은 아니다. 베르누이의 그늘이 너무 커서 약간 어두워 보이지만, 로피탈은 당대 유명한 수학자였다. 세계 최초로 미분학 교과서를 집필한 저자가 바로 로피탈이다.

[극한값 $0$에 대한 로피탈의 정리]

                            (1)

여기서 $f(x)$, $g(x)$는 $x = a$에서 미분 가능해야 한다.

[증명: 코쉬의 평균값 정리]
함수값 $f(a)$ = $g(a)$ = $0$이므로, 식 (1)의 좌변에 있는 분자와 분모에서 $f(a)$와 $g(a)$를 빼줄 수 있다. 그 다음에 같은 수 $x - a$로 분자와 분모를 나누면 다음과 같다.

                           (2)

식 (2)에서 둘째항의 극한[사실은 미분]이 존재하는지 명확히 보려면, 코쉬의 평균값 정리(Cauchy's mean value theorem)를 고려해야 한다.

[증명: 테일러 급수]
테일러 급수(Taylor series)를 이용하면 다음이 성립한다.

                  (3)
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로피탈의 정리를 이해하기 위해 멱급수(冪級數, power series)를 이용한 $x$ = $a$ 근방의 특성을 고려해보자.

       (4)

식 (4)에서 $m > n$이면 $f(x)/g(x)$ = $0$이되므로 식 (1)이 성립하고, $m$ = $n$이면 식 (4)의 셋째줄에 의해 식 (1)이 성립한다.

[극한값 무한대에 대한 로피탈의 정리]

                            (5)

여기서 $f'(x)/g'(x)$는 $x$ = $a$에서 함수값이 존재해야 한다.

[증명: 코쉬의 평균값 정리]
쉬의 평균값 정리를 사용하기 위해 $\xi < c < x < a$라 생각하자[1].

                            (6)

여기서 $x$가 $a$에 다가가면 함수값 $f(x)$, $g(x)$는 발산한다. 따라서 $f(\xi)/f(a)$, $g(\xi)/g(a)$는 0으로 수렴한다. 이상을 바탕으로 식 (6)에 극한을 취하면 다음이 성립한다.

                       (7)

식 (7)에 의해 $\xi$가 $\xi < c < x < a$를 만족하면서 $a$로 가까이 가면 식 (5)가 성립함을 알 수 있다. 여기서 $\xi$가 아무리 $a$에 가까이 가더라도 $f(a)$, $g(a)$는 발산하기 때문에 $f(\xi) \ne f(x)$, $g(\xi) \ne g(x)$임을 알 수 있다.
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[증명: 극한값 $0$ 이용]
$f(x)/g(x) \ne 0$이면 식 (1)을 써서 식 (5)를 증명할 수 있다.

                            (8)
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위의 식 (1)과 (5)에서 $a$가 무한대로 갈 때는 변수를 $t$ = $1/x$로 바꾸고 $d$ = $1/a$라고 정의한다. 그러면 로피탈의 정리를 이용해 $t$ = $d$, 즉 $t$ = $0$ 근방에서의 극한 특성을 살핌으로써 $a$가 무한대로 갈 때의 성질을 증명할 수 있다.

[참고문헌]
[1] P. K. Ving, L'Hôpital's Rule, Calculus of One Variable.