Riemann可積分
from ルベーグ積分の基礎のキソ
区間の分割
Riemann和
任意の$ f:[a,b]\to\R が以下を満たすとき、$ fはRiemann可積分であるという
$ \exist A\in\R\forall\varepsilon>0\exist\delta>0\forall x:[0,N]\cap\Z\to[a,b]\forall x^*:]0,N]\cap\Z\to[a,b]:
$ \begin{dcases}a= x_0\land\forall i\in\N_{\le N}: x_{i-1}< x_i\land x_N=b\\\forall i\in\N_{\le N}: x_{i-1}\le x_i^*\le x_i\\\max_{0<i\le N}\varDelta x_i<\delta\end{dcases}\implies\left|\sum_{0<i\le N}f( x^*_i)\varDelta x_i-A\right|<\varepsilon
このとき$ A を$ f の$ [a,b] におけるRiemann定積分(定積分)とよび、$ \int_a^bf(x)\mathrm dxと表す
もう少し整理する
任意の実有界閉区間$ Iと$ \forall f:I\to \Rにて、$ Iの区間の分割全体の集合を$ \mathcal P(I)、
Riemann可積分な例
定数函数$ f:I\ni x\mapsto c\in\R
proof:
$ \forall x_\bullet\in\mathcal P(I)\forall t_\bullet:x_\bullet\text{の代表点列}にて
$ S(f,x_\bullet,t_\bullet)=\sum_{0<i\le N}f( t_i)\varDelta x_i
$ =c\sum_{0<i\le N}\varDelta x_i
$ =c(x_N-x_0)
$ =c(\max I-\min I)
$ \implies\forall\varepsilon>0\exist I\in\mathcal P(I)\exist\forall t_\bullet:x_\bullet\text{の代表点列}:|S(f,x_\bullet,t_\bullet)-c(\max I-\min I)|=0<\varepsilon
$ \underline{\implies\int_Ic\mathrm dx=c(\max I-\min I)\quad}_\blacksquare
$ \forall X\in\mathcal P(I)の単函数$ f:I\to\R
任意の連続函数$ f:I\to\R
proof:
Heine-Cantorの定理より$ fは一様連続
$ \iff\forall\varepsilon>0\exist\delta>0\forall x,y\in I:|x-y|<\delta\implies|f(x)-f(y)|<\varepsilon
Riemann非可積分な例
非有界でない要素を含む函数(要広義積分)や、病的な函数は非可積分になる
非有界な函数はRiemann可積分でない
proof:
もしRiemann可積分ならDarbouxの上和・下和を定義できるが、非有界なため上限・下限が発散する区間がある。
これは矛盾するのでRiemann非可積分である
定義域が非有界な函数はRiemann非可積分でない
Dirichlet函数$ f:[0,1]\ni x\mapsto\llbracket x\in\Bbb{Q}\rrbracket\in\R はRiemann非可積分である
proof
$ \top
$ \implies\forall I\subseteq[0,1]:\begin{dcases}I\cap\Bbb{Q}\neq0\\ I\cap(\R\setminus\Bbb{Q})\neq0\end{dcases}
$ \iff[0,1] に有理数と無理数は緻密に存在する
$ \implies\forall x\in\mathcal P([0,1])\forall i\in\N_{\le N}:\begin{dcases}\sup f^\to([x_i,x_{i-1}])=1\\\inf f^\to([x_i,x_{i-1}])=0\end{dcases}
$ \implies\begin{dcases}\overline{\int_0^1}f(x)\mathrm dx=\inf_{x\in\mathcal P([0,1])}\sum_{0<i\le N}\sup f^\to([x_i,x_{i-1}])\varDelta x_i=\inf_{x\in\mathcal P([0,1])}(1-0)=1\\\underline{\int_0^1}f(x)\mathrm dx=\sup_{x\in\mathcal P([0,1])}\sum_{0<i\le N}\inf f^\to([x_i,x_{i-1}])\varDelta x_i=\sup_{x\in\mathcal P([0,1])}\cdot0=0\end{dcases}
$ \implies\overline{\int_0^1}f(x)\mathrm dx\neq\underline{\int_0^1}f(x)\mathrm dx
$ \implies fはRiemann非可積分
性質
微分積分学の第二基本定理
https://ja.wikipedia.org/wiki/微分積分学の基本定理#導関数の定積分が区間の両端での関数値の差に等しいこと
任意の有界閉区間$ I上の可微分写像$ F:I\to\Rにて、$ F'がRiemann可積分なとき、以下が成り立つ
$ \int_I F'(x)\mathrm dx=F(\max I)-F(\min I)
区分的に連続な函数はRiemann可積分であることを使えば、$ F\in C^1なら$ F'がRiemann可積分でその値が$ F(\max I)-F(\min I)になる
区分的に連続な函数はRiemann可積分
References
ルベーグ積分の基礎のキソ 1.2区間上のリーマン積分 p.11
#2026-04-09 09:04:35
#2025-05-31 18:38:23