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解析学

数列の級数と収束判定法

数の無限和と、それが有限の値に収束するかどうかを判定する基準。

直観直感:無限個の項を足し合わせる

壁まで半分の距離を歩き、また残りの半分を歩き、さらにその半分を歩く、というのを永遠に続けるとする:進む距離は1/21/2、1/41/4、1/8,…1/8,\dotsであり、無限回のステップを踏んでも、進んだ総距離は部屋の幅を超えることはなく、ちょうど11(部屋の幅を単位として)に近づいていく。数列の級数とは、まさにこの考えを厳密にしたものである:数の無限和∑n=1∞an\sum_{n=1}^{\infty} a_nであり、中心的な問いは、その和が有限の値に落ち着くか、それとも無限に増大するかということである。

調和級数の最初の項を階段関数として積み重ねた棒グラフを、曲線1/xと比較したもの。
調和級数の各項1, 1/2, 1/3,…, 1/n1,\ 1/2,\ 1/3,\dots,\ 1/nを、幅11の棒の高さとして思い描いてみよう:ここに示されたnnが12までの棒は部分和SnS_nへと積み上がっていき、その総面積を曲線y=1/xy=1/xの下の面積と比較することが、まさに積分判定法の背後にある幾何学的な考え方である。

大学定義:級数と部分和

定義: 数列の級数と収束

実数列ana_nが与えられたとき、第nn部分和はSN=∑n=1NanS_N = \sum_{n=1}^{N} a_nであり、最初のnn項の和である。無限級数∑n=1∞an\sum_{n=1}^{\infty} a_nは、部分和の列SNS_NがN→∞N\to\inftyのとき有限の極限を持つならば収束するといい、そうでなければ発散するという。

SN=∑n=1NanS_N = \sum_{n=1}^{N} a_n

ここでana_nは級数の一般項(添字nnの関数)を表し、SNS_Nは固定された任意のnnに対して正真正銘の有限な和である——それは極限をとって初めて無限になる。これが概念上の重要な飛躍である:無限級数はそれ自体が通常の意味での和ではなく、通常の有限和からなる数列の極限なのである。

∑n=1∞an=lim⁡N→∞SN\sum_{n=1}^{\infty} a_n = \lim_{N\to\infty} S_N

収束のための必要(だが十分ではない)条件が直ちに従う:∑n=1∞an\sum_{n=1}^{\infty} a_nが収束するならばan→0a_n \to 0である。なぜなら連続する部分和SNS_Nは限りなく近づかなければならないからである。'必要'という言葉が重要である——下記の落とし穴が示すように、an→0a_n \to 0だけでは収束は決して保証されない。

大学標準的な収束判定法

収束の定義をSNS_Nの極限を通じて直接確認することは、閉じた形では不可能な場合が多い。そこで数学者たちは、ana_nの形だけから収束を判定できる一連の判定法を発展させてきた。以下にまとめる。

標準的な収束判定法の比較
判定法条件例
等比級数∣r∣<1|r|<1のとき、かつそのときに限り収束∑n=0∞arn\sum_{n=0}^{\infty} ar^n
p級数p>1p>1のとき、かつそのときに限り収束∑n=1∞1np\sum_{n=1}^{\infty} \dfrac{1}{n^p}
比判定法L<1L<1なら収束、L>1L>1なら発散L=lim⁡n→∞∣an+1an∣L=\lim_{n\to\infty}\left|\dfrac{a_{n+1}}{a_n}\right|
根判定法L<1L<1なら収束、L>1L>1なら発散L=lim sup⁡n→∞∣an∣nL=\limsup_{n\to\infty}\sqrt[n]{|a_n|}
ライプニッツ(交項)an≥an+1≥0, an→0a_n \ge a_{n+1} \ge 0,\ a_n\to0なら収束∑n=1∞(−1)n−1an\sum_{n=1}^{\infty}(-1)^{n-1}a_n

比判定法は連続する項を直接比較する:L=lim⁡n→∞∣an+1an∣L=\lim_{n\to\infty}\left|\dfrac{a_{n+1}}{a_n}\right|を計算し、L<1L<1なら級数は絶対収束し、L>1L>1なら発散し、LLが11に等しい場合は判定不能である。ana_nに階乗やnn乗が含まれる場合に最も効果的である。なぜならそれらは比の中でうまく約分されるからである。

根判定法では代わりにL=lim sup⁡n→∞∣an∣nL=\limsup_{n\to\infty}\sqrt[n]{|a_n|}を用い、同じ判定規則(L<1L<1なら収束、L>1L>1なら発散)に従う;ana_n自体がnn乗になっている場合に最も効果的である。ライプニッツ判定法は交項級数∑n=1∞(−1)n−1an\sum_{n=1}^{\infty}(-1)^{n-1}a_nを直接扱う:正の項ana_nが単調に00へ減少するならば、絶対収束でなくても級数は収束する。交項調和級数がその例である。

大学重要な定理:等比級数と積分判定法

実数aa、rr(ただしaaは非零)に対して、等比級数∑n=0∞arn\sum_{n=0}^{\infty} ar^nは∣r∣<1|r|<1のとき、かつそのときに限り収束し、そのとき∑n=0∞arn=a1−r\sum_{n=0}^{\infty} ar^n = \dfrac{a}{1-r}となる。

なぜ正しいのか?

等比級数はその部分和を閉じた形で書ける唯一の級数であり、それゆえ最も単純な収束判定基準であると同時に、他の多くの判定法(比、根、比較)が較正される基準ともなっている:それらはすべて一般の級数を等比級数と比較することで機能する。

証明

ステップ1(部分和を閉じた形で書く)。SNS_Nにrrを掛ける:SN=∑n=0N−1arnS_N=\sum_{n=0}^{N-1}ar^n、rSN=∑n=0N−1arn+1=∑n=1NarnrS_N=\sum_{n=0}^{N-1}ar^{n+1}=\sum_{n=1}^{N}ar^n。引き算するとほとんどの項が相殺し、SN−rSN=a−arNS_N-rS_N=a-ar^Nとなるので(1−r)SN=a(1−rN)(1-r)S_N=a(1-r^N)。

ステップ2(部分和について解く)。r≠1r\neq1ならばSN=a1−rN1−rS_N=a\dfrac{1-r^N}{1-r}が得られ、これはすべてのnnについて正確で有限な式である——まだ極限はとっていない。

ステップ3(極限をとる)。∣r∣<1|r|<1ならばN→∞N\to\inftyのときrN→0r^N\to0となる(絶対値が11未満の底を持つ冪はゼロに縮小する)ので、SN→a1−01−r=a1−rS_N\to a\dfrac{1-0}{1-r}=\dfrac{a}{1-r}となり、これはまさに∑n=0∞arn=a1−r\sum_{n=0}^{\infty} ar^n = \dfrac{a}{1-r}である。

ステップ4(逆:発散)。∣r∣≥1|r|\ge1かつr≠1r\neq1ならば、rNr^Nは有限の極限に近づかない(振動するか無限に増大する)ので、SNS_Nは極限を持たず級数は発散する;r=1r=1ならばSNS_NはNaNaに等しく、aaがゼロでないので無限大に発散する。これですべての場合が尽くされ、'必要十分'であることが証明される。

[1,∞)[1,\infty)上で正、単調減少、連続な関数f(x)f(x)があり、すべての整数nnについてana_nがf(n)f(n)に等しいとする。このとき級数∑n=1∞an\sum_{n=1}^{\infty} a_nは、広義積分∫1∞f(x) dx\int_1^{\infty} f(x)\,dxが収束するとき、かつそのときに限り収束する。

なぜ正しいのか?

多くの級数、例えばpp級数は閉じた形の部分和を持たないため、直接極限を計算することはできない;しかし項が滑らかな減少関数から来ている場合、離散和と連続積分は互いに密接に対応し、積分は通常はるかに評価や評価しやすい。

証明

ステップ1(各項を積分の帯で挟む)。f(x)f(x)は減少なので、任意の整数n≥1n\ge1とx∈[n,n+1]x\in[n,n+1]に対してf(n+1)≤f(x)≤f(n)f(n+1)\le f(x)\le f(n)が成り立つ。この単位区間で積分するとf(n+1)≤∫nn+1f(x) dx≤f(n)f(n+1)\le\int_n^{n+1}f(x)\,dx\le f(n)となる。

ステップ2(不等式を足し合わせる)。右側の不等式をn=1,…,Nn=1,\dots,Nについて足すと∫1N+1f(x) dx≤∑n=1Nan=SN\int_1^{N+1}f(x)\,dx\le\sum_{n=1}^{N}a_n=S_Nとなる;左側の不等式をn=1,…,N−1n=1,\dots,N-1について足すとSN−a1≤∫1Nf(x) dxS_N-a_1\le\int_1^{N}f(x)\,dxとなる。したがって部分和SNS_Nは、共に[1,N][1,N]のように増大する区間上の2つの積分に挟まれる。

ステップ3(収束が一方向に伝わる)。∫1∞f(x) dx\int_1^{\infty} f(x)\,dxが収束するならば、N→∞N\to\inftyのとき∫1Nf(x) dx\int_1^{N}f(x)\,dxは上に有界であり、ステップ2により増加列SNS_Nは上に有界となる。実数の有界な増加列は常に収束する(R\mathbb{R}の単調収束性の一形態)ので、∑n=1∞an\sum_{n=1}^{\infty} a_nは収束する。

ステップ4(発散が逆方向に伝わる)。逆に∫1∞f(x) dx\int_1^{\infty} f(x)\,dxが発散する(無限に増大する)ならば、N→∞N\to\inftyのとき∫1N+1f(x) dx→∞\int_1^{N+1}f(x)\,dx\to\inftyとなり、ステップ2の最初の不等式によりSNS_Nは無限大に向かう量で下から押し上げられるので、SNS_Nも無限大に発散する。ステップ3と4を組み合わせると、完全な'必要十分'条件が得られる。

大学実世界での応用と具体例

閉じた形の和を持つ級数は金融数学の柱である:永久年金の現在価値やローンの償還スケジュールは等比級数である。コンピュータ科学では、分割統治法アルゴリズムの実行時間や再帰的データ構造の解析はしばしば級数の評価に帰着する。物理学では、減衰振動や共振空洞内の連続するエコーの減衰は等比級数を形成し、信号処理におけるテイラー係数やフーリエ係数は上で紹介した判定法(収束半径には比判定法、減衰率にはp級数との比較)によってまさに評価される。生物学では、世代ごとの成長率や減少率が一定である離散的な個体群モデルは文字通り等比級数である。

例: 永久年金の現在価値

ある投資は毎年末に100100を永久に支払い、年間割引率は10%10\%であるため、今からnn年後に受け取る支払いの現在価値は100(1.1)−n100(1.1)^{-n}である(すべての金額は同じ通貨単位とする)。すべての将来の支払いの現在価値の合計を求めよ。

解答

ステップ1:現在価値の合計を級数として書く。n=1,2,3,…n=1,2,3,\dotsについての割引後の支払いを合計するとV=∑n=1∞100(1.1)−nV=\sum_{n=1}^{\infty}100(1.1)^{-n}となる。

ステップ2:等比級数であると認識する。これはa=100/1.1a=100/1.1、r=1/1.1r=1/1.1(n=0n=0から始まるよう添字を振り直す)の∑n=0∞arn\sum_{n=0}^{\infty} ar^nであり、∣r∣=1/1.1<1|r|=1/1.1<1なので定理が適用できる。

ステップ3:閉じた形の和の公式を適用する。∑n=0∞arn=a1−r\sum_{n=0}^{\infty} ar^n = \dfrac{a}{1-r}を用いるとV=100/1.11−1/1.1=100/1.10.1/1.1=1000.1=1000V=\dfrac{100/1.1}{1-1/1.1}=\dfrac{100/1.1}{0.1/1.1}=\dfrac{100}{0.1}=1000となる。

ステップ4:解釈する。この永久年金は永久に支払われるにもかかわらず、今日の価値はちょうど10001000である——無限級数が有限の値に収束することの直接的な現実世界の例である。

例: 階乗を含む級数への比判定法

∑n=1∞2nn!\sum_{n=1}^{\infty}\dfrac{2^n}{n!}が収束するかどうかを比判定法を用いて判定せよ。

解答

ステップ1:an=2nn!a_n=\dfrac{2^n}{n!}、an+1=2n+1(n+1)!a_{n+1}=\dfrac{2^{n+1}}{(n+1)!}と書く。

ステップ2:比を作る。(n+1)!=(n+1)⋅n!(n+1)!=(n+1)\cdot n!を用いてan+1an=2n+1(n+1)!⋅n!2n=2n+1\dfrac{a_{n+1}}{a_n}=\dfrac{2^{n+1}}{(n+1)!}\cdot\dfrac{n!}{2^n}=\dfrac{2}{n+1}。

ステップ3:極限L=lim⁡n→∞∣an+1an∣L=\lim_{n\to\infty}\left|\dfrac{a_{n+1}}{a_n}\right|をとる:ここではL=lim⁡n→∞2n+1=0L=\lim_{n\to\infty}\dfrac{2}{n+1}=0。

ステップ4:結論。L=0<1L=0<1なので、比判定法により級数は収束する(実際には絶対収束する)ことが保証される——分母の階乗は、最終的に分子のどんな固定した指数関数も凌駕する。

∣r∣<1|r|<1のとき、等比級数∑n=0∞arn\sum_{n=0}^{\infty} ar^nは何に収束するか。

pp級数∑n=1∞1np\sum_{n=1}^{\infty} \dfrac{1}{n^p}はどのppの値で収束するか。

an→0a_n \to 0を満たす級数がある。この級数が収束するかどうかについて何が結論できるか。

銀行口座が固定名目金利を支払い、アナリストは無期限に続く等額の将来キャッシュフローの現在価値をモデル化している。彼らは暗黙のうちにどの数学的対象を合計しているのか。