1. 점별 수렴[편집]
집합 와 거리공간 가 있을 때, 에서 로 가는 함수들의 열 을 생각해보자. 이 때, 일반적인 수열과 마찬가지로 이 "수렴"하는 경우를 생각해볼 수 있을 것이다.
수렴한다면 무엇에 수렴할까? 함수들의 수열이니 어떤 함수에 수렴하는 경우를 생각해볼 수 있을 것이다. 그렇다면, 함수에 수렴하는 것이 도대체 무엇일까?
는 를 고정시켜서 보면 이 에 따라 변하는 "값"의 수열이 된다. 그렇다면 실수에서 정의된 수열과 마찬가지로 각각의 수열이 수렴하는 경우를 생각해볼 수 있다. 따라서 에 대응되는 수렴값이 존재하고, 우리는 그것을 라고 부를 수 있을 것이다. 즉, 이다. 그렇다면, 에 속하는 모든 에 대해서 수열 가 수렴할 때, 라고 쓸 수 있을 것이다. 이렇게 생각해보면 함수의 수열 은 에 수렴하는 것이다. 이런 방식으로 함수가 수렴하는 것은 각각의 점 마다 수열 가 수렴하는 것이기 때문에 점마다 수렴 또는 점별 수렴(Pointwise Convergence)라고 한다.
이렇게 하면 함수의 수열이 수렴하는 것이 정의된다. 그런데 점별 수렴할 때는 의 중요한 성질이 에 보존되지 않는다는 심각한 문제점이 발견되었다.
예를 들어보자. [1]라고 할 때, [2]이다. 즉, 는 모두 연속 함수인데 는 에서 불연속이다! 그 외에도 미분 가능성, 적분 가능성 등등이 전혀 보존되지 않기도 하며, 설령 가능하다 하더라도 그 미분계수 및 적분값이 일치하지 않을 수 있다는 사실이 밝혀졌다.[3] 따라서 더 강력한 조건이 필요한데... 이 때 나타난 것이 바로 카를 바이어슈트라스가 제안한 균등 수렴의 개념이다.
수렴한다면 무엇에 수렴할까? 함수들의 수열이니 어떤 함수에 수렴하는 경우를 생각해볼 수 있을 것이다. 그렇다면, 함수에 수렴하는 것이 도대체 무엇일까?
는 를 고정시켜서 보면 이 에 따라 변하는 "값"의 수열이 된다. 그렇다면 실수에서 정의된 수열과 마찬가지로 각각의 수열이 수렴하는 경우를 생각해볼 수 있다. 따라서 에 대응되는 수렴값이 존재하고, 우리는 그것을 라고 부를 수 있을 것이다. 즉, 이다. 그렇다면, 에 속하는 모든 에 대해서 수열 가 수렴할 때, 라고 쓸 수 있을 것이다. 이렇게 생각해보면 함수의 수열 은 에 수렴하는 것이다. 이런 방식으로 함수가 수렴하는 것은 각각의 점 마다 수열 가 수렴하는 것이기 때문에 점마다 수렴 또는 점별 수렴(Pointwise Convergence)라고 한다.
이렇게 하면 함수의 수열이 수렴하는 것이 정의된다. 그런데 점별 수렴할 때는 의 중요한 성질이 에 보존되지 않는다는 심각한 문제점이 발견되었다.
예를 들어보자. [1]라고 할 때, [2]이다. 즉, 는 모두 연속 함수인데 는 에서 불연속이다! 그 외에도 미분 가능성, 적분 가능성 등등이 전혀 보존되지 않기도 하며, 설령 가능하다 하더라도 그 미분계수 및 적분값이 일치하지 않을 수 있다는 사실이 밝혀졌다.[3] 따라서 더 강력한 조건이 필요한데... 이 때 나타난 것이 바로 카를 바이어슈트라스가 제안한 균등 수렴의 개념이다.
2. 균등 수렴[편집]
균등 수렴의 개념을 생각하기에 앞서 점별 수렴의 개념을 다시 생각해보자. 점별 수렴은 원래 수열을 정의역의 각각의 점에 대한 수열로 나눠서 각 수열이 수렴하면 원래 수열이 수렴값의 함수에 수렴한다고 생각하는 개념이다. 너무나도 우회하는 개념이 아닌가? 우리가 원하는 것은 각각의 수열의 수렴이 아니라 함수 자체의 수렴이었다. 실수열이 수렴하는 것의 정의는 무엇인가? 이 있을 때, 임의의 양수 이 주어지면 충분히 큰 자연수 이 있어서 일 때 이라는 것이었다. 균등 수렴도 이와 비슷한 방식으로 정의한다. 즉, 임의의 을 잡을 때, 자연수 이 있어서 이면 정의역 X에 있는 모든 에 대해 이 성립하는 것을 이 에 균등 수렴한다고 정의한다. 이를 다시 쓰면,
이라는 것이다. 이는 곧
이라는 말과 같다. 따라서 함수열 이 로 균등수렴한다는 것은 실수열 이 0으로 수렴한다는 말이 된다.
그리고 이를 기호로는 와 같이 나타낸다.
놀랍게도, 균등 수렴하는 함수열은 각 항이 연속 함수일 때 극한 함수도 연속 함수이며, 각 항이 적분 가능하면 극한 함수도 적분 가능하고, 심지어 이 경우에는 각 항의 적분의 극한이 극한 함수의 적분이라는 것까지도 알려져 있다! 다만, 미분가능성의 경우에는 좀 상황이 다르게 돌아가는데, 다른 성질과 비슷하게 조건을 줘도 극한 함수가 미분 가능하지 않을 경우가 생긴다. [4]
그리고 이를 기호로는 와 같이 나타낸다.
놀랍게도, 균등 수렴하는 함수열은 각 항이 연속 함수일 때 극한 함수도 연속 함수이며, 각 항이 적분 가능하면 극한 함수도 적분 가능하고, 심지어 이 경우에는 각 항의 적분의 극한이 극한 함수의 적분이라는 것까지도 알려져 있다! 다만, 미분가능성의 경우에는 좀 상황이 다르게 돌아가는데, 다른 성질과 비슷하게 조건을 줘도 극한 함수가 미분 가능하지 않을 경우가 생긴다. [4]
3. 예고로프 정리[편집]
유한 측도를 갖는 집합에서 분해 가능 거리공간[5]으로 가는 함수열이 거의 모든 점에서 점별수렴하면, '거의' 균등수렴한다. 즉, 측도공간 과 분해 가능 거리공간 가 주어졌다고 하자. 이 때, 의 유한측도를 갖는 부분집합 위에서 정의된 함수열 가 로 거의 모든 점에서 점별수렴하면, 임의의 양수 에 대하여, 적당한 가측집합 가 존재하여, 이 위에서 로 균등수렴하고, 을 만족한다.
[1] 편의 상 라고 하자.[2] 가 정수이면 이지만, 정수가 아니면 이다. 즉 정수 집합을 판별하는 함수다.[3] 자세한 예시는 해석학 교재를 찾아보자.
간단한 예시를 들자면 인 함수 를 정의한 뒤, 이 함수의 수렴을 확인해보면, 이 함수는 으로 점별수렴한다. 하지만, 임은 쉽게 알 수 있다.[4] 하지만 비슷한 정리는 있다. 이 정리는 요구하는 것이 원래 수열이 균등 수렴할 것이 아니라 각 항의 미분이 균등수렴할 것이며, 여기에 정의역의 한 점 에서 이 수렴할 것까지 조건으로 요구한다. 이 모든 조건을 만족할 경우 가 균등 수렴하고 각 항의 미분의 극한이 극한 함수의 미분이다.[5] 가산 조밀집합을 갖는 거리공간. 예컨데 은 거리공간이고, 가 가산 조밀집합이므로, 은 분해 가능 거리공간이다.
간단한 예시를 들자면 인 함수 를 정의한 뒤, 이 함수의 수렴을 확인해보면, 이 함수는 으로 점별수렴한다. 하지만, 임은 쉽게 알 수 있다.[4] 하지만 비슷한 정리는 있다. 이 정리는 요구하는 것이 원래 수열이 균등 수렴할 것이 아니라 각 항의 미분이 균등수렴할 것이며, 여기에 정의역의 한 점 에서 이 수렴할 것까지 조건으로 요구한다. 이 모든 조건을 만족할 경우 가 균등 수렴하고 각 항의 미분의 극한이 극한 함수의 미분이다.[5] 가산 조밀집합을 갖는 거리공간. 예컨데 은 거리공간이고, 가 가산 조밀집합이므로, 은 분해 가능 거리공간이다.