MathLabs

12年生

定積分

定積分は、連続的に変化する量の符号付き累積量(曲線下の面積から回転体の体積まで)を測るものであり、微分積分学の基本定理によって原始関数と結ばれている。

直観薄く切ってたくさん足す:曲がった領域を測る

境界が曲がった領域の面積や、速度が刻々と変化するときの総移動距離はどうすれば求められるだろうか。初等幾何学が公式を与えてくれるのは、長方形や三角形のような直線で囲まれた図形だけである。積分の核心にある発想は薄く切ってたくさん足すことだ。区間 [a,b][a, b] 上で y=f(x)≥0y = f(x) \ge 0 のグラフの下にある領域を、同じ幅 Δx=(b−a)/n\Delta x = (b - a)/n をもつ nn 個の縦の細片に分け、各細片を平らな上辺をもつ長方形で置き換える。幅の広い長方形が少数しかないうちは階段状の粗い近似にすぎないが、nn が大きくなり Δx→0\Delta x \to 0 となるにつれて段差の誤差は縮まり、長方形の面積の和はただ一つの正確な値——定積分——へと収束する。

区間 [0, 2] 上の放物線 y = x^2 と、曲線下の面積を近似する n 個の色付きの左端点長方形を示す対話型グラフ。
区間 [0,2][0, 2] 上の y=x2y = x^2 に対する左端点の長方形和(幅 Δx=2/n\Delta x = 2/n の nn 個の分割)。nn を増やすと、階段状の面積が正確な積分値 ∫02x2 dx=8/3≈2.667\int_0^2 x^2\,dx = 8/3 \approx 2.667 に近づく様子がわかる。

中高ニュートン・ライプニッツの公式と符号付き面積

定義: 定積分(ニュートン・ライプニッツの公式)

閉区間 [a,b][a, b] 上で連続な関数 ff に対し、FF を [a,b][a, b] 上における ff の任意の原始関数(すなわちすべての x∈[a,b]x \in [a, b] で F′(x)=f(x)F'(x) = f(x))とする。aa から bb までの ff の定積分とは差 F(b)−F(a)F(b) - F(a) のことである。他の任意の原始関数は定数 CC を用いて G(x)=F(x)+CG(x) = F(x) + C と表されるため、引き算で定数が相殺され G(b)−G(a)=(F(b)+C)−(F(a)+C)=F(b)−F(a)G(b) - G(a) = (F(b) + C) - (F(a) + C) = F(b) - F(a) となり、定積分の値はどの原始関数を選ぶかに依存しない。

∫abf(x) dx=F(x)∣ab=F(b)−F(a),F′(x)=f(x)\int_a^b f(x)\,dx = F(x)\Big|_a^b = F(b) - F(a), \qquad F'(x) = f(x)

なぜ両端点で原始関数の差をとると長方形和の極限が求まるのだろうか。aa から xx までの y=f(t)y = f(t) の下の面積を表す面積関数 A(x)A(x) を考えよう。xx を微小量 hh だけ増やすと、高さ ≈f(x)\approx f(x)・幅 hh の細い帯が加わるので ΔA=A(x+h)−A(x)≈f(x) h\Delta A = A(x+h) - A(x) \approx f(x)\,h となる。hh で割って h→0h \to 0 とすると A′(x)=f(x)A'(x) = f(x) が得られる。つまり面積関数は ff の原始関数そのものなのである! A(a)=0A(a) = 0 だから A(x)=F(x)−F(a)A(x) = F(x) - F(a) となる。[0,2][0, 2] 上の f(x)=x2f(x) = x^2 なら、F(x)=x3/3F(x) = x^3/3 をとれば直ちに ∫02x2 dx=23/3−0=8/3\int_0^2 x^2\,dx = 2^3/3 - 0 = 8/3 が得られる。f(x)f(x) が xx 軸より下にあるとき(f(x)<0f(x) < 0)は高さが負になるため、定積分は符号付き面積(軸より上の面積から下の面積を引いたもの)を表す。例えば ∫02πsin⁡x dx=(−cos⁡2π)−(−cos⁡0)=0\int_0^{2\pi} \sin x\,dx = (-\cos 2\pi) - (-\cos 0) = 0 となるのは、[0,π][0, \pi] 上の正の山と [π,2π][\pi, 2\pi] 上の負の谷が打ち消し合うからである。

定積分の基本的な線形性と区間に関する性質
性質公式幾何学的意味
定数倍∫abkf(x) dx=k∫abf(x) dx\int_a^b k f(x)\,dx = k \int_a^b f(x)\,dx高さを kk 倍すると符号付き面積も kk 倍になる
和と差の積分∫ab[f(x)±g(x)] dx=∫abf(x) dx±∫abg(x) dx\int_a^b [f(x) \pm g(x)]\,dx = \int_a^b f(x)\,dx \pm \int_a^b g(x)\,dx高さを重ねると細片の面積も足し引きされる
区間の加法性∫abf(x) dx=∫acf(x) dx+∫cbf(x) dx\int_a^b f(x)\,dx = \int_a^c f(x)\,dx + \int_c^b f(x)\,dxx=cx = c で領域を隣り合う2つの部分に分ける
幅ゼロと積分区間の反転∫aaf(x) dx=0,∫baf(x) dx=−∫abf(x) dx\int_a^a f(x)\,dx = 0, \quad \int_b^a f(x)\,dx = -\int_a^b f(x)\,dx逆向きに積分すると Δx\Delta x の符号が反転する

例: 区間 [0,2][0, 2] における符号付き積分と幾何学的面積の比較

区間 [0,2][0, 2] 上の f(x)=x2−1f(x) = x^2 - 1 について、(a) 定積分 I=∫02(x2−1) dxI = \int_0^2 (x^2 - 1)\,dx と、(b) グラフと xx 軸で囲まれた領域の幾何学的な総面積 S=∫02∣x2−1∣ dxS = \int_0^2 |x^2 - 1|\,dx を求めよ。

解答

(a) 原始関数 F(x)=x33−xF(x) = \frac{x^3}{3} - x を用いると、ニュートン・ライプニッツの公式より I=(233−2)−0=23I = \left(\frac{2^3}{3} - 2\right) - 0 = \frac{2}{3} となる。(b) [0,2][0, 2] 上で x2−1=0x^2 - 1 = 0 となるのは x=1x = 1 であり、[0,1][0, 1] では x2−1≤0x^2 - 1 \le 0、[1,2][1, 2] では x2−1≥0x^2 - 1 \ge 0 である。x=1x = 1 で区間を分割すると S=∫01(1−x2) dx+∫12(x2−1) dx=23+43=2S = \int_0^1 (1 - x^2)\,dx + \int_1^2 (x^2 - 1)\,dx = \frac{2}{3} + \frac{4}{3} = 2 となる。

例

可変力 F(x)=3x2+2F(x) = 3x^2 + 2 N が物体に作用し、物体は xx 軸に沿って x=0x = 0 m から x=3x = 3 m まで移動する。(a) 仕事を定積分で表せ。(b) 正確な値を求めよ。(c) この変位における平均力を求めよ。

解答

ステップ 1 — 積分を設定する。 可変力 F(x)=3x2+2F(x) = 3x^2 + 2 が直線経路上でする仕事は W=∫03F(x) dx=∫03(3x2+2) dxW = \int_0^3 F(x)\,dx = \int_0^3 (3x^2 + 2)\,dx。

ステップ 2 — ニュートン・ライプニッツの公式で計算する。 原始関数は G(x)=x3+2xG(x) = x^3 + 2x。公式を適用すると W=G(3)−G(0)=(27+6)−0=33W = G(3) - G(0) = (27 + 6) - 0 = 33 J。

ステップ 3 — 平均力を求める。 積分の平均値の定理より、[0,3][0,3] 上の力の平均値は Fˉ=W3−0=333=11\bar{F} = \dfrac{W}{3-0} = \dfrac{33}{3} = 11 N。これは同じ変位で同じ仕事をする一定の力であり、積分の平均値の定理の直接的な応用である。

大学リーマン可積分性と微分積分学の基本定理

定義: 分割・リーマン和・リーマン積分

区間 [a,b][a, b] の分割とは、a=x0<x1<⋯<xn=ba = x_0 < x_1 < \dots < x_n = b を満たす有限列 P=(x0,x1,…,xn)P = (x_0, x_1, \dots, x_n) であり、小区間の幅を Δxi=xi−xi−1\Delta x_i = x_i - x_{i-1}、分割の幅(メッシュ)を ∥P∥=max⁡1≤i≤nΔxi\|P\| = \max_{1 \le i \le n} \Delta x_i と定める。各小区間から代表点 xi∗∈[xi−1,xi]x_i^* \in [x_{i-1}, x_i] を選ぶと、リーマン和 S(f,P,x∗)=∑i=1nf(xi∗) ΔxiS(f, P, x^*) = \sum_{i=1}^n f(x_i^*)\,\Delta x_i が得られる。有界関数 f:[a,b]→Rf : [a, b] \to \mathbb{R} がリーマン可積分で積分値 I=∫abf(x) dxI = \int_a^b f(x)\,dx をもつとは、任意の ε>0\varepsilon > 0 に対してある δ>0\delta > 0 が存在し、∥P∥<δ\|P\| < \delta ならば代表点 xi∗x_i^* の選び方によらず ∣S(f,P,x∗)−I∣<ε|S(f, P, x^*) - I| < \varepsilon が成り立つことをいう。

f:[a,b]→Rf : [a, b] \to \mathbb{R} を連続関数とする。(1) 面積累積関数 A(x)=∫axf(t) dtA(x) = \int_a^x f(t)\,dt は [a,b][a, b] 上で微分可能であり、A′(x)=f(x)A'(x) = f(x) が成り立つ。(2) FF が [a,b][a, b] 上における ff の任意の原始関数ならば、∫abf(x) dx=F(b)−F(a)\int_a^b f(x)\,dx = F(b) - F(a) が成り立つ。

なぜ正しいのか?

累積面積 A(x)A(x) が xx に関して増える瞬間的な速さは、動く右端におけるグラフの現在の高さ f(x)f(x) に等しい。A′(x)=f(x)A'(x) = f(x) がわかれば、任意の原始関数 FF は同じ導関数を共有するため、A(x)A(x) と F(x)F(x) の差は定数になる。

証明

h≠0h \neq 0 に対し、区間の加法性より A(x+h)−A(x)=∫xx+hf(t) dtA(x+h) - A(x) = \int_x^{x+h} f(t)\,dt である。∫xx+h1 dt=h\int_x^{x+h} 1\,dt = h だから A(x+h)−A(x)h−f(x)=1h∫xx+h[f(t)−f(x)] dt\frac{A(x+h) - A(x)}{h} - f(x) = \frac{1}{h} \int_x^{x+h} [f(t) - f(x)]\,dt と書ける。xx における ff の連続性より、任意の ε>0\varepsilon > 0 に対してある δ>0\delta > 0 が存在し、∣t−x∣≤∣h∣<δ|t - x| \le |h| < \delta ならば ∣f(t)−f(x)∣<ε|f(t) - f(x)| < \varepsilon となるため ∣A(x+h)−A(x)h−f(x)∣≤ε\left|\frac{A(x+h) - A(x)}{h} - f(x)\right| \le \varepsilon が従い、A′(x)=f(x)A'(x) = f(x) が示される。(2) については [a,b][a, b] 上で (A−F)′=f−f=0(A - F)' = f - f = 0 より A(x)−F(x)=CA(x) - F(x) = C となり、x=ax = a を代入して 0−F(a)=C0 - F(a) = C、x=bx = b を代入して A(b)=F(b)−F(a)A(b) = F(b) - F(a) を得る。

fˉ=1b−a∫abf(x) dx,ddx∫axf(t) dt=f(x)\bar{f} = \frac{1}{b-a}\int_a^b f(x)\,dx, \qquad \frac{d}{dx}\int_a^x f(t)\,dt = f(x)

f:[a,b]→Rf : [a, b] \to \mathbb{R} が連続ならば、∫abf(x) dx=f(c)(b−a)\int_a^b f(x)\,dx = f(c)(b - a) を満たす点 c∈(a,b)c \in (a, b) が少なくとも1つ存在する。言い換えれば、ff はある内点 c∈(a,b)c \in (a, b) においてその平均値 fˉ=1b−a∫abf(x) dx\bar{f} = \frac{1}{b - a} \int_a^b f(x)\,dx をとる。

なぜ正しいのか?

原始関数 A(x)=∫axf(t) dtA(x) = \int_a^x f(t)\,dt に [a,b][a, b] 上でラグランジュの平均値の定理を適用すると、ある c∈(a,b)c \in (a, b) が存在して A(b)−A(a)=A′(c)(b−a)=f(c)(b−a)A(b) - A(a) = A'(c)(b - a) = f(c)(b - a) となる。幾何学的には、幅 b−ab - a・高さ f(c)f(c) の長方形は、曲線 y=f(x)y = f(x) の下の領域とちょうど同じ符号付き面積をもつ。

証明

ステップ 1 — 面積関数を定義して FTC を適用する。 A(x)=∫axf(t) dtA(x) = \int_a^x f(t)\,dt とおく。FTC より ff は [a,b][a,b] 上で連続、(a,b)(a,b) 上で微分可能で A′(x)=f(x)A'(x) = f(x)。

**ステップ 2 — A(x)=∫axf(t) dtA(x) = \int_a^x f(t)\,dt にラグランジュの平均値の定理を適用する。** A(x)=∫axf(t) dtA(x) = \int_a^x f(t)\,dt が [a,b][a,b] 上で連続かつ (a,b)(a,b) 上で微分可能なので、ある c∈(a,b)c \in (a,b) が存在して A(b)−A(a)=A′(c)(b−a)=f(c)(b−a)A(b) - A(a) = A'(c)(b-a) = f(c)(b-a)。A(a)=0A(a) = 0 より ∫abf(x) dx=f(c)(b−a)\int_a^b f(x)\,dx = f(c)(b-a)。

**ステップ 3 — ff が平均値をとることを結論づける。** (b−a)>0(b-a) > 0 で割ると f(c)=1b−a∫abf(x) dx=fˉf(c) = \frac{1}{b-a}\int_a^b f(x)\,dx = \bar{f}。最大・最小値定理より ff は [a,b][a,b] 上で最小値 mm、最大値 MM をとる。m≤fˉ≤Mm \le \bar{f} \le M なので、中間値の定理よりある c∈(a,b)c \in (a,b) で ff が fˉ\bar{f} に等しくなることが保証される。

発展3次元体積のスライスとリーマン積分のその先

立体が x=ax = a と x=bx = b において xx 軸に垂直な2平面の間にはさまれ、各 x∈[a,b]x \in [a, b] における断面積 S(x)S(x) が可積分であるとき、その立体の体積は V=∫abS(x) dxV = \int_a^b S(x)\,dx である。特に、区間 [a,b][a, b] 上の y=f(x)y = f(x) の下の平面領域を xx 軸のまわりに回転させると、断面は半径 ∣f(x)∣|f(x)|・面積 S(x)=π[f(x)]2S(x) = \pi [f(x)]^2 の円板となり、体積は V=π∫ab[f(x)]2 dxV = \pi \int_a^b [f(x)]^2\,dx となる。

なぜ正しいのか?

立体を厚さ Δxi\Delta x_i の nn 個の薄い板にスライスすると、ii 番目の板は底面積 S(xi∗)S(x_i^*)・体積 S(xi∗) ΔxiS(x_i^*)\,\Delta x_i の柱体で近似できる。すべての板を足し合わせるとリーマン和 ∑i=1nS(xi∗) Δxi→∫abS(x) dx\sum_{i=1}^n S(x_i^*)\,\Delta x_i \to \int_a^b S(x)\,dx となる。積分値は S(x)S(x) のみで決まるため、すべての高さで断面積が等しい2つの立体は同じ体積をもつ(カヴァリエリの原理、1635年)。

証明

ステップ 1 — 薄いスラブに分割する。 [a,b][a,b] を nn 個の等幅 Δx=(b−a)/n\Delta x = (b-a)/n の小区間に分割する。ii 番目の小区間 [xi−1,xi][x_{i-1},x_i] では、底面積 S(xi∗)S(x_i^*)・厚さ Δx\Delta x のスラブで近似し、体積 S(xi∗) ΔxS(x_i^*)\,\Delta x を得る。

ステップ 2 — リーマン和を作り極限をとる。 全スラブの和:Vn=∑i=1nS(xi∗) ΔxV_n = \sum_{i=1}^n S(x_i^*)\,\Delta x。y=f(x)y = f(x) が [a,b][a,b] 上で可積分なので、サンプル点 xi∗x_i^* によらず n→∞n \to \infty のとき収束する:V=lim⁡n→∞Vn=∫abS(x) dxV = \lim_{n\to\infty} V_n = \int_a^b S(x)\,dx。

ステップ 3 — 回転体へ適用しカヴァリエリの原理を述べる。 y=f(x)y = f(x) の下の領域を xx 軸のまわりに回転させると、断面は半径 ∣f(x)∣|f(x)|・面積 S(x)=π[f(x)]2S(x) = \pi[f(x)]^2 の円板になる。代入すると V=π∫ab[f(x)]2 dxV = \pi\int_a^b [f(x)]^2\,dx。カヴァリエリの原理(1635年):x∈[a,b]x \in [a,b] のすべてで SA(x)=SB(x)S_A(x) = S_B(x) が成り立つ2つの立体は ∫abSA(x) dx=∫abSB(x) dx\int_a^b S_A(x)\,dx = \int_a^b S_B(x)\,dx、つまり形状によらず体積が等しい。

区間 [0, 4] 上の曲線 y = sqrt(x) を x 軸のまわりに回転させてできる対話型の3D回転放物面。0度から360度まで回転角を調整するスライダー付き。
区間 [0,4][0, 4] 上の y=xy = \sqrt{x} を xx 軸のまわりに回転させてできる回転体。各 xx における断面は半径 x\sqrt{x}・面積 πx\pi x の円板であり、体積は V=π∫04x dx=8πV = \pi \int_0^4 x\,dx = 8\pi となる。回転角スライダーを動かすかドラッグして3D曲面を観察できる。

リーマン式の縦のスライスでは対応できなくなるとどうなるだろうか。関数が稠密な集合上で激しく跳びはねる場合——例えば区間 [0,1][0, 1] 上で有理数なら 11、無理数なら 00 をとるディリクレの指示関数 1Q(x)\mathbf{1}_{\mathbb{Q}}(x)——どの小区間にも有理数と無理数の両方が含まれるため、上リーマン和はつねに 11、下リーマン和はつねに 00 となってリーマン積分は存在しない。1902年、アンリ・ルベーグは定義域 xx ではなく値域(yy の値)をスライスし、f(x)≈yf(x) \approx y となる xx の集合の「測度」を測ることでこれを解決した([測度論とルベーグ積分](/ly-thuyet-do-do)を参照)。Q\mathbb{Q} は可算集合でルベーグ測度が 00 なので ∫[0,1]1Q dμ=0\int_{[0,1]} \mathbf{1}_{\mathbb{Q}}\,d\mu = 0 となり、さらに強力な収束定理によって極限と積分の順序交換(lim⁡∫fn=∫lim⁡fn\lim \int f_n = \int \lim f_n)が可能になる。高次元([重積分](/tich-phan-boi))では、曲線・曲面・多様体上の積分が微分形式と一般化されたストークスの定理 ∫∂Ωω=∫Ωdω\int_{\partial \Omega} \omega = \int_\Omega d\omega によって統一され、ニュートン・ライプニッツの公式 ∫abdF=F(b)−F(a)\int_a^b dF = F(b) - F(a) はその1次元の場合にほかならない。

研究現代の研究最前線における積分

ニュートン・ライプニッツの公式により、∫02x2 dx\int_0^2 x^2\,dx の値はいくらか?

曲線 y=sin⁡xy = \sin x と xx 軸の間にはゼロでない面積があるにもかかわらず、∫02πsin⁡x dx=0\int_0^{2\pi} \sin x\,dx = 0 となるのはなぜか?

x>0x > 0 に対して A(x)=∫1xt3+1 dtA(x) = \int_1^x \sqrt{t^3 + 1}\,dt とおく。微分積分学の基本定理により、A′(2)A'(2) はいくらか?

区間 [0,4][0, 4] 上の y=xy = \sqrt{x} の下の領域を xx 軸のまわりに回転させてできる回転体の体積 VV はいくらか?

参考文献

  1. Michael Spivak (2008). Calculus
  2. James Stewart (2015). Calculus: Early Transcendentals
  3. Bernhard Riemann (1868). Ueber die Darstellbarkeit einer Function durch eine trigonometrische Reihe
  4. Carl B. Boyer (1959). The History of the Calculus and Its Conceptual Development