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関数方程式 コーシーの4つの基本関数方程式——加法的 f ( x + y ) = f ( x ) + f ( y ) f(x+y)=f(x)+f(y) f ( x + y ) = f ( x ) + f ( y ) 、指数的 f ( x + y ) = f ( x ) f ( y ) f(x+y)=f(x)f(y) f ( x + y ) = f ( x ) f ( y ) 、対数的 f ( x y ) = f ( x ) + f ( y ) f(xy)=f(x)+f(y) f ( x y ) = f ( x ) + f ( y ) 、乗法的 f ( x y ) = f ( x ) f ( y ) f(xy)=f(x)f(y) f ( x y ) = f ( x ) f ( y ) ——と、競技関数方程式を解く代入法および単射性/全射性を利用する道具箱。任意の加法的 f : Q → Q f:\mathbb{Q}\to\mathbb{Q} f : Q → Q が f ( q ) = c q f(q) = cq f ( q ) = c q の形を持つことを証明し、緩やかな正則性の下で R \mathbb{R} R に拡張し、イェンゼンの方程式 f ( x + y 2 ) = f ( x ) + f ( y ) 2 f\left(\frac{x+y}{2}\right) = \frac{f(x)+f(y)}{2} f ( 2 x + y ) = 2 f ( x ) + f ( y ) が加法的な場合に帰着することを示す。応用としてシャノンエントロピーの公理的導出と指数分布の無記憶性を扱う。
直観 規則だけで定義される関数 あなたが出会うほとんどの関数は明示的な公式で与えられる:f ( x ) = x 2 f(x)=x^2 f ( x ) = x 2 、f ( x ) = sin x f(x) = \sin x f ( x ) = sin x 。関数方程式 はその代わりに、あらゆる入力について満たすべき関係 のみを通じて関数を記述する——例えば「f f f は和を出力の積に変える」(f ( x + y ) = f ( x ) f ( y ) f(x+y)=f(x)f(y) f ( x + y ) = f ( x ) f ( y ) )——そしてあなたの仕事は、その一つの規則に整合するすべての可能な f f f を導くことである。これは奇妙な種類の探偵仕事である:答えを計算する代わりに、巧妙な特定の値(例えば x = y = 0 x=y=0 x = y = 0 、y = − x y=-x y = − x 、y = 1 / x y=1/x y = 1/ x )を代入して制約を絞り出し、関数の全体の形が確定するまで続ける。
コーシーの加法方程式 f ( x + y ) = f ( x ) + f ( y ) f(x+y)=f(x)+f(y) f ( x + y ) = f ( x ) + f ( y ) の解 f ( x ) = c x f(x)=cx f ( x ) = c x (ここでは c = 2 c=2 c = 2 ):ドラッグして傾きを変えても、原点を通るあらゆる線形関数について f ( x + y ) = f ( x ) + f ( y ) f(x+y)=f(x)+f(y) f ( x + y ) = f ( x ) + f ( y ) が真であり続けることを見てみよう。 中高 コーシーの4つの方程式 定義: 加法的、指数的、対数的、乗法的
コーシーは f : R → R f:\mathbb{R}\to\mathbb{R} f : R → R (または適切な部分定義域)についての4つの方程式を研究した:加法的 f ( x + y ) = f ( x ) + f ( y ) f(x+y)=f(x)+f(y) f ( x + y ) = f ( x ) + f ( y ) 、指数的 f ( x + y ) = f ( x ) f ( y ) f(x+y)=f(x)f(y) f ( x + y ) = f ( x ) f ( y ) (和を積に変える)、対数的 f ( x y ) = f ( x ) + f ( y ) f(xy)=f(x)+f(y) f ( x y ) = f ( x ) + f ( y ) (積を和に変える、定義域は正の実数に制限)、乗法的 f ( x y ) = f ( x ) f ( y ) f(xy)=f(x)f(y) f ( x y ) = f ( x ) f ( y ) 。各ペアは exp \exp exp /log \log log で結ばれている:g g g が加法方程式を解くなら f = exp ∘ g f = \exp \circ g f = exp ∘ g は指数方程式を解く;f f f が乗法方程式を解くなら g = log ∘ f g = \log \circ f g = log ∘ f は(正の実数上で)加法方程式を解く。
f ( x + y ) = f ( x ) + f ( y ) ⟺ f = exp ∘ g f ( x + y ) = f ( x ) f ( y ) f(x+y)=f(x)+f(y) \quad \Longleftrightarrow_{\ f=\exp\circ g\ } \quad f(x+y)=f(x)f(y) f ( x + y ) = f ( x ) + f ( y ) ⟺ f = e x p ∘ g f ( x + y ) = f ( x ) f ( y ) 加法方程式は主たる場合である:他の3つの方程式のすべての解は exp \exp exp /log \log log 代入によって(必要な正/非零の条件下で)これに帰着するため、以下の定理1は加法方程式に対して直接証明されるが、密かに4つすべてを解いている。
f ( x + y 2 ) = f ( x ) + f ( y ) 2 f\left(\frac{x+y}{2}\right) = \frac{f(x)+f(y)}{2} f ( 2 x + y ) = 2 f ( x ) + f ( y ) コーシーの4つの方程式 方程式 定義域 一般解(正則な場合) 加法的 R → R \mathbb{R}\to\mathbb{R} R → R f ( x ) = c x f(x)=cx f ( x ) = c x 指数的 R → R > 0 \mathbb{R}\to\mathbb{R}_{>0} R → R > 0 f ( x ) = a x f(x)=a^x f ( x ) = a x 対数的 R > 0 → R \mathbb{R}_{>0}\to\mathbb{R} R > 0 → R f ( x ) = c log x f(x)=c\log x f ( x ) = c log x 乗法的 R > 0 → R \mathbb{R}_{>0}\to\mathbb{R} R > 0 → R f ( x ) = x c f(x)=x^c f ( x ) = x c
大学 コーシー方程式とイェンゼン方程式を解く f : Q → Q f:\mathbb{Q}\to\mathbb{Q} f : Q → Q が任意の x , y ∈ Q x,y\in\mathbb{Q} x , y ∈ Q について f ( x + y ) = f ( x ) + f ( y ) f(x+y)=f(x)+f(y) f ( x + y ) = f ( x ) + f ( y ) を満たすなら、任意の q ∈ Q q\in\mathbb{Q} q ∈ Q について f ( q ) = c q f(q) = cq f ( q ) = c q (ただし c = f ( 1 ) c=f(1) c = f ( 1 ) )。さらに f : R → R f:\mathbb{R}\to\mathbb{R} f : R → R が連続(または単調、またはある区間上で有界)であれば、同じ結論 f ( x ) = c x f(x)=cx f ( x ) = c x が任意の x ∈ R x\in\mathbb{R} x ∈ R について成り立つ。
なぜ正しいのか? この定理は関数方程式の道具箱全体の基盤である:Q \mathbb{Q} Q 上で連続性を仮定せずとも、純粋に代数的な関係だけで既に f f f が完全に確定することを示す——そして R \mathbb{R} R 上では、何らかの正則性の仮定なしには、(選択公理を用いたハメル基底により構成される)極めて病的な非線形解が存在するため、正則性の仮定は技術的な些事ではなく本質的である。
証明 **ステップ1:f ( 0 ) f(0) f ( 0 ) を決定する。** f ( x + y ) = f ( x ) + f ( y ) f(x+y)=f(x)+f(y) f ( x + y ) = f ( x ) + f ( y ) に x = y = 0 x=y=0 x = y = 0 を代入:f ( 0 ) = f ( 0 ) + f ( 0 ) f(0)=f(0)+f(0) f ( 0 ) = f ( 0 ) + f ( 0 ) 、よって f ( 0 ) = 0 f(0)=0 f ( 0 ) = 0 。
ステップ2:正の整数へ拡張する。 正の整数 n n n について、x = ( n − 1 ) x=(n-1) x = ( n − 1 ) とする(または帰納法):f ( n ⋅ 1 ) = f ( ( n − 1 ) ⋅ 1 + 1 ) = f ( ( n − 1 ) ⋅ 1 ) + f ( 1 ) f(n\cdot 1) = f((n-1)\cdot 1 + 1) = f((n-1)\cdot 1) + f(1) f ( n ⋅ 1 ) = f (( n − 1 ) ⋅ 1 + 1 ) = f (( n − 1 ) ⋅ 1 ) + f ( 1 ) 。n n n に関する帰納法により、任意の正の整数 n n n について f ( n ) = n f ( 1 ) f(n) = n f(1) f ( n ) = n f ( 1 ) (基底ケース n = 1 n=1 n = 1 は自明、帰納ステップは今適用した通り)。
ステップ3:負の整数へ拡張する。 f ( x + y ) = f ( x ) + f ( y ) f(x+y)=f(x)+f(y) f ( x + y ) = f ( x ) + f ( y ) に y = − x y=-x y = − x を代入:f ( 0 ) = f ( x ) + f ( − x ) f(0) = f(x) + f(-x) f ( 0 ) = f ( x ) + f ( − x ) 、f ( 0 ) = 0 f(0)=0 f ( 0 ) = 0 なので f ( − x ) = − f ( x ) f(-x) = -f(x) f ( − x ) = − f ( x ) 。ステップ2と合わせて、任意の整数 n n n (正、負、または零)について f ( n ) = n f ( 1 ) f(n) = n f(1) f ( n ) = n f ( 1 ) 、c = f ( 1 ) c = f(1) c = f ( 1 ) と書く。
ステップ4:有理数へ拡張する。 p ∈ Z p\in\mathbb{Z} p ∈ Z 、r ∈ Z > 0 r\in\mathbb{Z}_{>0} r ∈ Z > 0 として q = p / r q = p/r q = p / r とする。r ⋅ q = p r \cdot q = p r ⋅ q = p (繰り返し加算の下での整数として、すなわち q + q + ⋯ + q q + q + \dots + q q + q + ⋯ + q (r r r 回)= p = p = p )であるから、r r r 回評価された関数にステップ2/3の整数の場合を適用すると f ( r q ) = r f ( q ) f(rq) = r f(q) f ( r q ) = r f ( q ) (ステップ2で使った帰納法と同じ議論を今 x = q x=q x = q で)。しかし r q = p rq = p r q = p なので f ( p ) = r f ( q ) f(p) = r f(q) f ( p ) = r f ( q ) 、すなわち c p = r f ( q ) cp = r f(q) c p = r f ( q ) 、すなわち f ( q ) = c ⋅ p r = c q f(q) = c \cdot \frac{p}{r} = cq f ( q ) = c ⋅ r p = c q 。
ステップ5:有理数の場合を結論づける。 これは任意の q ∈ Q q \in \mathbb{Q} q ∈ Q について f ( q ) = c q f(q) = cq f ( q ) = c q (ただし c = f ( 1 ) c = f(1) c = f ( 1 ) )を示す——Q \mathbb{Q} Q 上の関数全体が単一の点での値によって決定される。
**ステップ6:連続性の下で R \mathbb{R} R へ拡張する。** ここで f : R → R f:\mathbb{R}\to\mathbb{R} f : R → R が加法的であり、たとえ1点だけでも連続であるとする(そのとき至る所での連続性は加法性から従う:0 0 0 で連続なら h → 0 h\to 0 h → 0 のとき f ( x + h ) − f ( x ) = f ( h ) → 0 f(x+h)-f(x) = f(h) \to 0 f ( x + h ) − f ( x ) = f ( h ) → 0 )。任意の実数 x x x について、有理数の列 q n → x q_n \to x q n → x を取る。ステップ1–5により f ( q n ) = c q n f(q_n) = c q_n f ( q n ) = c q n 。連続性により f ( x ) = lim n f ( q n ) = lim n c q n = c x f(x) = \lim_n f(q_n) = \lim_n c q_n = cx f ( x ) = lim n f ( q n ) = lim n c q n = c x 。
**ステップ7:単調性または局所有界性の下で R \mathbb{R} R へ拡張する(概略)。** f f f が単調であれば、任意の実数 x x x を挟む有理数 q 1 < x < q 2 q_1 < x < q_2 q 1 < x < q 2 について、単調性は c q 1 ≤ f ( x ) ≤ c q 2 cq_1 \le f(x) \le cq_2 c q 1 ≤ f ( x ) ≤ c q 2 を強制し(c > 0 c>0 c > 0 の場合;c < 0 c<0 c < 0 なら逆)、q 1 , q 2 → x q_1,q_2\to x q 1 , q 2 → x とすると同じ挟み込みで f ( x ) = c x f(x)=cx f ( x ) = c x が確定する。代わりに f f f がある区間 I I I 上で有界であれば、(加法性を用いて区間をずらすことで)f f f が 0 0 0 近くで有界であることを示し、固定された x x x について n → ∞ n\to\infty n → ∞ のとき f ( x / n ) → 0 f(x/n)\to 0 f ( x / n ) → 0 となることが 0 0 0 での連続性を強制し、ステップ6に帰着する。3つの正則性の場合(連続、単調、区間上有界)すべてで、結論は同じである:任意の x ∈ R x\in\mathbb{R} x ∈ R について f ( x ) = c x f(x)=cx f ( x ) = c x 。
f : R → R f:\mathbb{R}\to\mathbb{R} f : R → R が任意の x , y ∈ R x,y\in\mathbb{R} x , y ∈ R についてイェンゼンの方程式 f ( x + y 2 ) = f ( x ) + f ( y ) 2 f\left(\frac{x+y}{2}\right) = \frac{f(x)+f(y)}{2} f ( 2 x + y ) = 2 f ( x ) + f ( y ) を満たすなら、g ( x ) : = f ( x ) − f ( 0 ) g(x) := f(x)-f(0) g ( x ) := f ( x ) − f ( 0 ) は加法的である(f ( x + y ) = f ( x ) + f ( y ) f(x+y)=f(x)+f(y) f ( x + y ) = f ( x ) + f ( y ) を満たす)、よって連続性(または単調性、または区間上の有界性)の下で、ある定数 c c c について f ( x ) = c x + f ( 0 ) f(x) = cx + f(0) f ( x ) = c x + f ( 0 ) 。
なぜ正しいのか? これは、中点と平均について純粋に述べているように見えるイェンゼンの方程式が、実は変装したコーシーの加法方程式であることを示しており、定理1のすべての機構(病的な非正則解とそれらを排除する正則性条件を含む)が自動的に移行する。
証明 **ステップ1:g g g を定義し g ( 0 ) = 0 g(0)=0 g ( 0 ) = 0 を確認する。** g ( x ) = f ( x ) − f ( 0 ) g(x) = f(x) - f(0) g ( x ) = f ( x ) − f ( 0 ) とする。すると g ( 0 ) = f ( 0 ) − f ( 0 ) = 0 g(0) = f(0)-f(0) = 0 g ( 0 ) = f ( 0 ) − f ( 0 ) = 0 。
**ステップ2:イェンゼンの方程式を g g g で書き換える。** f = g + f ( 0 ) f = g + f(0) f = g + f ( 0 ) を f ( x + y 2 ) = f ( x ) + f ( y ) 2 f\left(\frac{x+y}{2}\right) = \frac{f(x)+f(y)}{2} f ( 2 x + y ) = 2 f ( x ) + f ( y ) に代入すると g ( x + y 2 ) + f ( 0 ) = g ( x ) + f ( 0 ) + g ( y ) + f ( 0 ) 2 = g ( x ) + g ( y ) 2 + f ( 0 ) g\left(\frac{x+y}{2}\right) + f(0) = \frac{g(x)+f(0)+g(y)+f(0)}{2} = \frac{g(x)+g(y)}{2} + f(0) g ( 2 x + y ) + f ( 0 ) = 2 g ( x ) + f ( 0 ) + g ( y ) + f ( 0 ) = 2 g ( x ) + g ( y ) + f ( 0 ) となる。f ( 0 ) f(0) f ( 0 ) の項は打ち消し合い、g ( x + y 2 ) = g ( x ) + g ( y ) 2 g\left(\frac{x+y}{2}\right) = \frac{g(x)+g(y)}{2} g ( 2 x + y ) = 2 g ( x ) + g ( y ) が残る——g g g はまさに同じイェンゼンの方程式を満たす。
ステップ3:半分にする恒等式を導く。 g g g の方程式に y = 0 y=0 y = 0 を代入:g ( x 2 ) = g ( x ) + g ( 0 ) 2 = g ( x ) 2 g\left(\frac{x}{2}\right) = \frac{g(x)+g(0)}{2} = \frac{g(x)}{2} g ( 2 x ) = 2 g ( x ) + g ( 0 ) = 2 g ( x ) (ステップ1の g ( 0 ) = 0 g(0)=0 g ( 0 ) = 0 を用いる)。よって任意の x x x について g ( x / 2 ) = g ( x ) / 2 g(x/2) = g(x)/2 g ( x /2 ) = g ( x ) /2 、同値に任意の u u u について g ( 2 u ) = 2 g ( u ) g(2u) = 2g(u) g ( 2 u ) = 2 g ( u ) (u = x / 2 u=x/2 u = x /2 を代入)。
**ステップ4:g g g のイェンゼン方程式を加法性に変換する。** 任意の x , y ∈ R x,y\in\mathbb{R} x , y ∈ R について、g g g のイェンゼン方程式を組 ( x , y ) (x,y) ( x , y ) に適用:g ( x + y 2 ) = g ( x ) + g ( y ) 2 g\left(\frac{x+y}{2}\right) = \frac{g(x)+g(y)}{2} g ( 2 x + y ) = 2 g ( x ) + g ( y ) 。ステップ3を u = x + y u = x+y u = x + y で用いると、左辺は g ( x + y ) / 2 g(x+y)/2 g ( x + y ) /2 に等しい(なぜなら x + y 2 \frac{x+y}{2} 2 x + y は x + y x+y x + y の半分だから)。よって g ( x + y ) 2 = g ( x ) + g ( y ) 2 \frac{g(x+y)}{2} = \frac{g(x)+g(y)}{2} 2 g ( x + y ) = 2 g ( x ) + g ( y ) 、両辺を 2 2 2 倍して:g ( x + y ) = g ( x ) + g ( y ) g(x+y) = g(x)+g(y) g ( x + y ) = g ( x ) + g ( y ) 。
ステップ5:結論。 これはまさに g g g に適用された加法的コーシー方程式 f ( x + y ) = f ( x ) + f ( y ) f(x+y)=f(x)+f(y) f ( x + y ) = f ( x ) + f ( y ) である。定理1により、g g g (同値に f f f 、定数 f ( 0 ) f(0) f ( 0 ) だけ異なるため)が連続、単調、またはある区間上有界であれば、ある定数 c = g ( 1 ) = f ( 1 ) − f ( 0 ) c=g(1)=f(1)-f(0) c = g ( 1 ) = f ( 1 ) − f ( 0 ) について g ( x ) = c x g(x) = cx g ( x ) = c x 。代入し戻すと f ( x ) = g ( x ) + f ( 0 ) = c x + f ( 0 ) f(x) = g(x) + f(0) = cx + f(0) f ( x ) = g ( x ) + f ( 0 ) = c x + f ( 0 ) 、イェンゼンの方程式の一般的な正則解——アフィン(必ずしも線形ではない)関数である。
発展 実世界での応用と具体例 関数方程式は単なるパズルではない:シャノンのエントロピーに関する公理的導出は、確率 p p p と q q q を持つ2つの独立事象の不確かさが H ( p q ) = H ( p ) + H ( q ) H(pq)=H(p)+H(q) H ( pq ) = H ( p ) + H ( q ) を満たすと仮定する、これはまさにコーシーの対数方程式であり、ある定数 k > 0 k>0 k > 0 について H ( p ) = − k log p H(p) = -k\log p H ( p ) = − k log p を強制する——この単一の関数方程式に連続性を加えたものこそが、エントロピーが対数的でなければならない理由である。確率論では、待ち時間の無記憶性(バスが次の5分以内に来る確率は、すでに0分待ったか20分待ったかにかかわらず同じ)は、生存関数に適用されたまさにコーシーの指数方程式であり、指数分布が唯一の 連続無記憶分布であることを強制する。
例: シャノンエントロピーの対数形の導出
確率 p p p を持つ単一事象の不確かさ関数 H : ( 0 , 1 ] → R ≥ 0 H:(0,1]\to\mathbb{R}_{\ge 0} H : ( 0 , 1 ] → R ≥ 0 が、確率 p , q p,q p , q の独立事象について H ( p q ) = H ( p ) + H ( q ) H(pq) = H(p)+H(q) H ( pq ) = H ( p ) + H ( q ) を満たし、H H H が連続であるとする。ある定数 k ≥ 0 k \ge 0 k ≥ 0 について H ( p ) = − k log p H(p) = -k\log p H ( p ) = − k log p であることを示せ。
解答 ステップ1:u , v ≥ 0 u,v \ge 0 u , v ≥ 0 について p = e − u p = e^{-u} p = e − u 、q = e − v q=e^{-v} q = e − v と代入し、G ( u ) : = H ( e − u ) G(u) := H(e^{-u}) G ( u ) := H ( e − u ) と定義する。すると H ( p q ) = H ( p ) + H ( q ) H(pq) = H(p)+H(q) H ( pq ) = H ( p ) + H ( q ) は H ( e − u e − v ) = H ( e − u ) + H ( e − v ) H(e^{-u}e^{-v}) = H(e^{-u})+H(e^{-v}) H ( e − u e − v ) = H ( e − u ) + H ( e − v ) 、すなわち H ( e − ( u + v ) ) = G ( u ) + G ( v ) H(e^{-(u+v)}) = G(u)+G(v) H ( e − ( u + v ) ) = G ( u ) + G ( v ) 、すなわち G ( u + v ) = G ( u ) + G ( v ) G(u+v) = G(u)+G(v) G ( u + v ) = G ( u ) + G ( v ) となる——[ 0 , ∞ ) [0,\infty) [ 0 , ∞ ) 上の G G G に対するコーシーの加法方程式である。
ステップ2:H H H が連続で p ↦ e − u p\mapsto e^{-u} p ↦ e − u が連続なので、G G G は連続である。定理1の連続の場合により、ある定数 k = G ( 1 ) = H ( e − 1 ) k = G(1) = H(e^{-1}) k = G ( 1 ) = H ( e − 1 ) について G ( u ) = k u G(u) = ku G ( u ) = k u 。
ステップ3:H ≥ 0 H\ge 0 H ≥ 0 (不確かさは非負)であり、確率 p ≤ 1 p\le 1 p ≤ 1 は u = − log p ≥ 0 u = -\log p \ge 0 u = − log p ≥ 0 に対応するので、任意の u ≥ 0 u\ge 0 u ≥ 0 について G ( u ) = k u ≥ 0 G(u)=ku\ge 0 G ( u ) = k u ≥ 0 が必要であり、k ≥ 0 k \ge 0 k ≥ 0 が強制される。
ステップ4:代入を元に戻す:H ( p ) = H ( e − u ) = G ( u ) = k u = k ( − log p ) = − k log p H(p) = H(e^{-u}) = G(u) = ku = k(-\log p) = -k\log p H ( p ) = H ( e − u ) = G ( u ) = k u = k ( − log p ) = − k log p 、求める通りである。
例: 無記憶性は指数分布を強制する
連続確率変数 X ≥ 0 X\ge 0 X ≥ 0 の生存関数を S ( t ) = P ( X > t ) S(t) = P(X>t) S ( t ) = P ( X > t ) とし、X X X が無記憶であるとする:任意の s , t ≥ 0 s,t\ge 0 s , t ≥ 0 について P ( X > s + t ∣ X > t ) = P ( X > s ) P(X>s+t \mid X>t) = P(X>s) P ( X > s + t ∣ X > t ) = P ( X > s ) 。ある λ > 0 \lambda>0 λ > 0 について S ( t ) = e − λ t S(t) = e^{-\lambda t} S ( t ) = e − λ t 、すなわち X X X が指数分布に従うことを示せ。
解答 ステップ1:条件付き確率の定義を用いて条件付き確率を書き換える:P ( X > s + t ∣ X > t ) = P ( X > s + t , X > t ) P ( X > t ) = P ( X > s + t ) P ( X > t ) = S ( s + t ) S ( t ) P(X>s+t\mid X>t) = \frac{P(X>s+t,\, X>t)}{P(X>t)} = \frac{P(X>s+t)}{P(X>t)} = \frac{S(s+t)}{S(t)} P ( X > s + t ∣ X > t ) = P ( X > t ) P ( X > s + t , X > t ) = P ( X > t ) P ( X > s + t ) = S ( t ) S ( s + t ) (s ≥ 0 s\ge 0 s ≥ 0 について X > s + t ⇒ X > t X>s+t \Rightarrow X>t X > s + t ⇒ X > t を用いるので、共通事象はまさに X > s + t X>s+t X > s + t )。
ステップ2:無記憶性の仮定 P ( X > s + t ∣ X > t ) = P ( X > s ) P(X>s+t\mid X>t) = P(X>s) P ( X > s + t ∣ X > t ) = P ( X > s ) は S ( s + t ) S ( t ) = S ( s ) \frac{S(s+t)}{S(t)} = S(s) S ( t ) S ( s + t ) = S ( s ) 、すなわち任意の s , t ≥ 0 s,t\ge 0 s , t ≥ 0 について S ( s + t ) = S ( s ) S ( t ) S(s+t) = S(s)S(t) S ( s + t ) = S ( s ) S ( t ) となる——S S S に対するまさにコーシーの乗法(指数化)方程式である。
ステップ3:S S S は単調(非増加、生存関数であるため:t t t が増加すると P ( X > t ) P(X>t) P ( X > t ) は減少する)かつ連続(X X X が連続確率変数のため)であり、0 ≤ S ( t ) ≤ 1 0 \le S(t) \le 1 0 ≤ S ( t ) ≤ 1 なので S S S は有界である。定理1の正則性拡張(ステップ2の対数を取ることで g ( s + t ) = g ( s ) + g ( t ) g(s+t) = g(s)+g(t) g ( s + t ) = g ( s ) + g ( t ) を満たし、log \log log が単調で S S S もそうであるため単調/連続である g ( t ) : = log S ( t ) g(t) := \log S(t) g ( t ) := log S ( t ) に適用)により、ある定数 λ \lambda λ について g ( t ) = − λ t g(t) = -\lambda t g ( t ) = − λ t (− λ = g ( 1 ) = log S ( 1 ) -\lambda = g(1) = \log S(1) − λ = g ( 1 ) = log S ( 1 ) と書く)。
ステップ4:対数を元に戻す:S ( t ) = e g ( t ) = e − λ t S(t) = e^{g(t)} = e^{-\lambda t} S ( t ) = e g ( t ) = e − λ t 。S S S が非増加で S ( 0 ) = 1 S(0)=1 S ( 0 ) = 1 なので λ ≥ 0 \lambda \ge 0 λ ≥ 0 が必要;λ = 0 \lambda=0 λ = 0 なら S ≡ 1 S\equiv 1 S ≡ 1 となり、有効な(非退化な)確率分布ではないので λ > 0 \lambda>0 λ > 0 。これはまさに率 λ \lambda λ の指数分布の生存関数であり、無記憶性が X X X を指数分布に従うことを強制することを証明する。
よくある誤り. よくある誤り:f ( x + y ) = f ( x ) + f ( y ) f(x+y)=f(x)+f(y) f ( x + y ) = f ( x ) + f ( y ) だけ(連続性、単調性、有界性の仮定なし)が R \mathbb{R} R 全体で f ( x ) = c x f(x)=cx f ( x ) = c x を強制すると考えること。これは誤り である——Q \mathbb{Q} Q 上の R \mathbb{R} R のハメル基底を用いる(選択公理を要する)と、平面上で稠密なグラフを持つ、線形ではない 極めて不連続な加法的関数を構成できる。定理1における正則性の仮定は読み飛ばしてよい些細な技術的事項ではなく、本質的な役割を果たしている。そして Q \mathbb{Q} Q 上でのみ f ( x + y ) = f ( x ) + f ( y ) f(x+y)=f(x)+f(y) f ( x + y ) = f ( x ) + f ( y ) を仮定する(または定義域が Q \mathbb{Q} Q であると述べる)競技問題は、Q \mathbb{Q} Q に対する証明が正則性を全く必要としないため、この注意点は不要である。 歴史的ノート
コーシーは1821年の著書『解析教程』で彼の名を冠した4つの関数方程式すべてを導入し解いたが、これは当時ほとんど存在しなかった競技数学ではなく、指数関数と対数関数に厳密な基礎を与えたいという動機からであった。正則性のない加法方程式の病的で非可測な解は、カントールの集合論とツェルメロの選択公理(1904年)がそのような構成を可能にした後、1905年にゲオルク・ハメルによって初めて後にハメル基底として知られるものを用いて示された——19世紀の方程式を解くことが、その解集合を完全に理解するために20世紀の集合論を待たねばならなかった、印象的な事例である。
オーギュスタン=ルイ・コーシー
研究の最前線 2026年時点
関数方程式は解析学と加法的組合せ論の交差点における活発な研究道具であり続けている:「近似」関数方程式(ある小さな ε \varepsilon ε について ∣ f ( x + y ) − f ( x ) − f ( y ) ∣ ≤ ε |f(x+y)-f(x)-f(y)| \le \varepsilon ∣ f ( x + y ) − f ( x ) − f ( y ) ∣ ≤ ε 、1941年以来ハイヤーズ・ウラム安定性理論を通じて研究される)は近似解が厳密解にどれだけ近くなければならないかを問い、物理法則や数値アルゴリズムの安定性への応用を持つ;群やその他の代数構造上の関数方程式(単なる R \mathbb{R} R や Q \mathbb{Q} Q ではなく)は表現論や幾何学的群論における擬準同型の研究に結びつく;そしてコンピュータ支援の場合分け・単射性利用探索(オリンピック訓練ソフトウェアで使用される)は、人間の解答者が手作業で行う代入探索プロセスをますます自動化しており、これは2026年現在の自動定理証明における活発な研究分野である。
任意の有理数について f ( x + y ) = f ( x ) + f ( y ) f(x+y)=f(x)+f(y) f ( x + y ) = f ( x ) + f ( y ) を満たす f : Q → Q f:\mathbb{Q}\to\mathbb{Q} f : Q → Q について、f ( 3 / 2 ) f(3/2) f ( 3/2 ) は c = f ( 1 ) c=f(1) c = f ( 1 ) を用いて何か?
3 c 2 \frac{3c}{2} 2 3 c 3 c 3c 3 c c 3 / 2 c^{3/2} c 3/2 2 c 3 \frac{2c}{3} 3 2 c なぜ定理1の Q \mathbb{Q} Q に対する証明は、追加の仮定(連続性、単調性、有界性)なしには R \mathbb{R} R へ拡張できないのか?
ハメル基底(選択公理経由)が R \mathbb{R} R 上に病的な非線形加法関数を構成する R \mathbb{R} R は体ではないR \mathbb{R} R 上で加法は可換ではないR \mathbb{R} R には有理数がないイェンゼンの方程式がコーシーに帰着する証明で、どんな代入 g ( x ) g(x) g ( x ) が使われるか?
g ( x ) = f ( x ) − f ( 0 ) g(x) = f(x) - f(0) g ( x ) = f ( x ) − f ( 0 ) g ( x ) = f ( x ) / f ( 0 ) g(x) = f(x)/f(0) g ( x ) = f ( x ) / f ( 0 ) g ( x ) = f ( 2 x ) g(x) = f(2x) g ( x ) = f ( 2 x ) g ( x ) = − f ( x ) g(x) = -f(x) g ( x ) = − f ( x ) 連続待ち時間分布の無記憶性は、生存関数 S ( t ) = P ( X > t ) S(t)=P(X>t) S ( t ) = P ( X > t ) に対するどのコーシー方程式に変換されるか?
S ( s + t ) = S ( s ) S ( t ) S(s+t) = S(s)S(t) S ( s + t ) = S ( s ) S ( t ) S ( s + t ) = S ( s ) + S ( t ) S(s+t) = S(s)+S(t) S ( s + t ) = S ( s ) + S ( t ) S ( s t ) = S ( s ) + S ( t ) S(st) = S(s)+S(t) S ( s t ) = S ( s ) + S ( t ) S ( s t ) = S ( s ) S ( t ) S(st) = S(s)S(t) S ( s t ) = S ( s ) S ( t )