← 戻る ライブラリ › 解析学 › 一変数微積分学 12年生
積分の応用 領域や立体を無限に薄い断片に切り分けて足し合わせることが、2曲線間の面積、回転体の体積、総移動距離を計算可能な定積分に変える仕組み。
直観 面積と体積を無限に薄いスライスに切り分ける パンの塊の体積は、それを多くの薄いスライスに切り、各スライスの面積を測り、その厚さを掛けて、すべてを足し合わせることで求められる。スライスがどんどん薄くなるにつれ、この和は積分 ∫ a b A ( x ) d x \int_a^b A(x)\,dx ∫ a b A ( x ) d x になる。ここで A ( x ) A(x) A ( x ) は位置 x x x における断面積である。同じスライスの考え方を、立体ではなく2つの曲線の間の領域に適用すれば面積が得られ、回転する曲線が掃く円板に適用すれば回転体の体積が得られる。
n n n 個の長方形の帯で曲線の下の面積を近似する。n n n を少数の幅広い帯から多数の薄い帯へ動かし、長方形の面積の和が積分で与えられる正確な面積に収束する様子を観察しよう。中高 2曲線の間の面積と、速度から求める道のり 定義: 2曲線間の面積
f f f と g g g が [ a , b ] [a,b] [ a , b ] で連続であるとする。グラフ y = f ( x ) y=f(x) y = f ( x ) と y = g ( x ) y=g(x) y = g ( x ) で上下を、x = a x=a x = a と x = b x=b x = b で両側を囲まれた領域の面積は S = ∫ a b ∣ f ( x ) − g ( x ) ∣ d x S=\int_a^b |f(x)-g(x)|\,dx S = ∫ a b ∣ f ( x ) − g ( x ) ∣ d x である。曲線が ( a , b ) (a,b) ( a , b ) の内部で交わるとき、f ( x ) = g ( x ) f(x)=g(x) f ( x ) = g ( x ) を解いて交点を求め、[ a , b ] [a,b] [ a , b ] を f ( x ) − g ( x ) f(x)-g(x) f ( x ) − g ( x ) の符号が一定の部分に分割し、各部分で絶対値を外し、得られた積分を足し合わせる。
S = ∫ a b ∣ f ( x ) − g ( x ) ∣ d x S=\int_a^b |f(x)-g(x)|\,dx S = ∫ a b ∣ f ( x ) − g ( x ) ∣ d x 同じ符号付き量の積分を、高さの差ではなく速度に適用すると、運動学の2つの基本公式が得られる。v ( t ) v(t) v ( t ) を時刻 t t t における速度とすると、変位 (位置の正味の変化)は v v v の符号付き積分であり、一方移動した総距離 は ∣ v ( t ) ∣ |v(t)| ∣ v ( t ) ∣ の積分である——この2つは、物体が方向を反転させるとき、すなわち v ( t ) v(t) v ( t ) の符号が変わるときにちょうど一致しなくなる。
Δ x = x ( t 2 ) − x ( t 1 ) = ∫ t 1 t 2 v ( t ) d t , s = ∫ t 1 t 2 ∣ v ( t ) ∣ d t \Delta x = x(t_2)-x(t_1) = \int_{t_1}^{t_2} v(t)\,dt, \qquad s = \int_{t_1}^{t_2} |v(t)|\,dt Δ x = x ( t 2 ) − x ( t 1 ) = ∫ t 1 t 2 v ( t ) d t , s = ∫ t 1 t 2 ∣ v ( t ) ∣ d t 大学 2つの定理:2曲線間の面積と体積のための円板法 f , g f,g f , g が [ a , b ] [a,b] [ a , b ] で連続であるとする。y = f ( x ) y=f(x) y = f ( x ) 、y = g ( x ) y=g(x) y = g ( x ) 、x = a x=a x = a 、x = b x=b x = b で囲まれた領域 R R R の面積は S ( R ) = ∫ a b ∣ f ( x ) − g ( x ) ∣ d x S(R)=\int_a^b|f(x)-g(x)|\,dx S ( R ) = ∫ a b ∣ f ( x ) − g ( x ) ∣ d x である。
なぜ正しいのか? 領域を幅 Δ x \Delta x Δ x の薄い縦の帯で近似する。各帯は高さ ∣ f ( x ) − g ( x ) ∣ |f(x)-g(x)| ∣ f ( x ) − g ( x ) ∣ の長方形にほぼ等しく、これらの長方形の面積の和はまさにリーマン和であり、帯が縮むにつれて定積分に収束する。
証明 [ a , b ] [a,b] [ a , b ] を幅 Δ x = ( b − a ) / n \Delta x=(b-a)/n Δ x = ( b − a ) / n の n n n 個の小区間 [ x i − 1 , x i ] [x_{i-1},x_i] [ x i − 1 , x i ] に分割し、各区間で標本点 x i ∗ x_i^* x i ∗ を選ぶ。[ x i − 1 , x i ] [x_{i-1},x_i] [ x i − 1 , x i ] 上の領域の帯は、高さがおよそ ∣ f ( x i ∗ ) − g ( x i ∗ ) ∣ |f(x_i^*)-g(x_i^*)| ∣ f ( x i ∗ ) − g ( x i ∗ ) ∣ であり、その面積はおよそ ∣ f ( x i ∗ ) − g ( x i ∗ ) ∣ Δ x |f(x_i^*)-g(x_i^*)|\,\Delta x ∣ f ( x i ∗ ) − g ( x i ∗ ) ∣ Δ x である。
すべての n n n 個の帯について足し合わせると、リーマン和 ∑ i = 1 n ∣ f ( x i ∗ ) − g ( x i ∗ ) ∣ Δ x \sum_{i=1}^n |f(x_i^*)-g(x_i^*)|\,\Delta x ∑ i = 1 n ∣ f ( x i ∗ ) − g ( x i ∗ ) ∣ Δ x が得られ、これは構成上 R R R の真の面積を近似する。
n → ∞ n\to\infty n → ∞ のとき、各帯の近似の誤差はコンパクト区間 [ a , b ] [a,b] [ a , b ] 上の f − g f-g f − g の一様連続性により 0 0 0 に近づく。∣ f − g ∣ |f-g| ∣ f − g ∣ は連続なので、リーマン和はリーマン積分の定義により ∫ a b ∣ f ( x ) − g ( x ) ∣ d x \int_a^b|f(x)-g(x)|\,dx ∫ a b ∣ f ( x ) − g ( x ) ∣ d x に収束する。よって S ( R ) = ∫ a b ∣ f ( x ) − g ( x ) ∣ d x S(R)=\int_a^b|f(x)-g(x)|\,dx S ( R ) = ∫ a b ∣ f ( x ) − g ( x ) ∣ d x である。
[ a , b ] [a,b] [ a , b ] 全体で f ( x ) ≥ g ( x ) f(x)\ge g(x) f ( x ) ≥ g ( x ) のとき、これは絶対値なしで S ( R ) = ∫ a b [ f ( x ) − g ( x ) ] d x S(R)=\int_a^b[f(x)-g(x)]\,dx S ( R ) = ∫ a b [ f ( x ) − g ( x )] d x に簡略化される。( a , b ) (a,b) ( a , b ) 内の点で f − g f-g f − g の符号が変わるときは、その点で積分を分割し、各部分で正しい引き算の順序を選ぶことが実際の計算方法となる。
f f f が [ a , b ] [a,b] [ a , b ] 上で連続かつ非負であるとする。y = f ( x ) y=f(x) y = f ( x ) の下の領域を x x x 軸のまわりに回転させると、体積 V = π ∫ a b [ f ( x ) ] 2 d x V=\pi\int_a^b [f(x)]^2\,dx V = π ∫ a b [ f ( x ) ] 2 d x の立体ができる。
なぜ正しいのか? 位置 x x x で x x x 軸に垂直に立体を切ると、半径 f ( x ) f(x) f ( x ) 、面積 π [ f ( x ) ] 2 \pi[f(x)]^2 π [ f ( x ) ] 2 の円板が得られる。これらの円板を積み重ね、断面積を [ a , b ] [a,b] [ a , b ] 上で積分すると総体積が得られる。これは面積のときと全く同じスライスの議論だが、帯の高さの代わりに円板の面積を使う。
証明 [ a , b ] [a,b] [ a , b ] を幅 Δ x = ( b − a ) / n \Delta x=(b-a)/n Δ x = ( b − a ) / n の n n n 個の小区間に分割し、標本点 x i ∗ x_i^* x i ∗ を取る。[ x i − 1 , x i ] [x_{i-1},x_i] [ x i − 1 , x i ] に制限された立体は、半径 f ( x i ∗ ) f(x_i^*) f ( x i ∗ ) 、厚さ Δ x \Delta x Δ x の円柱状の円板にほぼ等しいので、その体積はおよそ π [ f ( x i ∗ ) ] 2 Δ x \pi[f(x_i^*)]^2\,\Delta x π [ f ( x i ∗ ) ] 2 Δ x である。
これらの円板の体積をすべての n n n 個の小区間について足し合わせると、リーマン和 ∑ i = 1 n π [ f ( x i ∗ ) ] 2 Δ x \sum_{i=1}^n \pi[f(x_i^*)]^2\,\Delta x ∑ i = 1 n π [ f ( x i ∗ ) ] 2 Δ x が得られ、これは真の体積 V V V を近似する。
n → ∞ n\to\infty n → ∞ のとき、f f f が [ a , b ] [a,b] [ a , b ] 上で連続であることから近似の誤差は消え、x ↦ π [ f ( x ) ] 2 x\mapsto \pi[f(x)]^2 x ↦ π [ f ( x ) ] 2 自体も連続なので、リーマン和は定義により π ∫ a b [ f ( x ) ] 2 d x \pi\int_a^b[f(x)]^2\,dx π ∫ a b [ f ( x ) ] 2 d x に収束する。よって V = π ∫ a b [ f ( x ) ] 2 d x V=\pi\int_a^b[f(x)]^2\,dx V = π ∫ a b [ f ( x ) ] 2 d x である。
整合性の確認として、[ 0 , h ] [0,h] [ 0 , h ] 上で f ( x ) = r h x f(x)=\dfrac{r}{h}x f ( x ) = h r x を取ると、これを x x x 軸のまわりに回転させたものはちょうど底面半径 r r r 、高さ h h h の円錐になる:V = π ∫ 0 h ( r h x ) 2 d x = π r 2 h 2 ⋅ h 3 3 = 1 3 π r 2 h V=\pi\int_0^h \left(\dfrac{r}{h}x\right)^2 dx = \pi\dfrac{r^2}{h^2}\cdot\dfrac{h^3}{3} = \dfrac{1}{3}\pi r^2 h V = π ∫ 0 h ( h r x ) 2 d x = π h 2 r 2 ⋅ 3 h 3 = 3 1 π r 2 h となり、まさに古典的な円錐の体積公式と一致する。
大学 実世界での応用:面積、体積、運動 面積と体積が積分として書かれれば、それを計算することは幾何学的なパズルではなく原始関数を求める練習問題になる。建築家は不規則な平面図に対して2曲線間の面積の公式を使い、技術者は円形断面を持つが初等的な幾何形状を持たない加工部品(ボトル、ノズル、タービン翼)の体積を計算するのに円板法を使い、物理学者は方向が何度も反転する物体の総移動距離を追跡するのに速度の積分を使う。
例: 放物線と直線の間の面積
放物線 y = x 2 y=x^2 y = x 2 と直線 y = x + 2 y=x+2 y = x + 2 で囲まれた領域の面積を求めよ。
解答 まず x 2 = x + 2 x^2=x+2 x 2 = x + 2 を解いて交点を求める。すなわち x 2 − x − 2 = 0 x^2-x-2=0 x 2 − x − 2 = 0 であり、これは ( x − 2 ) ( x + 1 ) = 0 (x-2)(x+1)=0 ( x − 2 ) ( x + 1 ) = 0 と因数分解できるので、x = − 1 x=-1 x = − 1 と x = 2 x=2 x = 2 が得られる。
区間 ( − 1 , 2 ) (-1,2) ( − 1 , 2 ) で x = 0 x=0 x = 0 を試すと、直線は y = 2 y=2 y = 2 、放物線は y = 0 y=0 y = 0 を与えるので、そこでは直線が放物線より上にある。つまり [ − 1 , 2 ] [-1,2] [ − 1 , 2 ] で f ( x ) − g ( x ) = ( x + 2 ) − x 2 ≥ 0 f(x)-g(x)=(x+2)-x^2\ge 0 f ( x ) − g ( x ) = ( x + 2 ) − x 2 ≥ 0 であり、絶対値の分割は不要である。
面積は S = ∫ − 1 2 [ ( x + 2 ) − x 2 ] d x = [ x 2 2 + 2 x − x 3 3 ] − 1 2 S=\int_{-1}^{2}\big[(x+2)-x^2\big]\,dx=\left[\dfrac{x^2}{2}+2x-\dfrac{x^3}{3}\right]_{-1}^{2} S = ∫ − 1 2 [ ( x + 2 ) − x 2 ] d x = [ 2 x 2 + 2 x − 3 x 3 ] − 1 2 である。
x = 2 x=2 x = 2 のとき:4 2 + 4 − 8 3 = 2 + 4 − 8 3 = 10 3 \dfrac{4}{2}+4-\dfrac{8}{3}=2+4-\dfrac{8}{3}=\dfrac{10}{3} 2 4 + 4 − 3 8 = 2 + 4 − 3 8 = 3 10 。x = − 1 x=-1 x = − 1 のとき:1 2 − 2 + 1 3 = − 7 6 \dfrac{1}{2}-2+\dfrac{1}{3}=-\dfrac{7}{6} 2 1 − 2 + 3 1 = − 6 7 。引き算すると、S = 10 3 − ( − 7 6 ) = 20 6 + 7 6 = 27 6 = 9 2 S=\dfrac{10}{3}-\left(-\dfrac{7}{6}\right)=\dfrac{20}{6}+\dfrac{7}{6}=\dfrac{27}{6}=\dfrac{9}{2} S = 3 10 − ( − 6 7 ) = 6 20 + 6 7 = 6 27 = 2 9 である。
例: 放物面形の貯水タンクの体積
貯水タンクは、曲線 y = x y=\sqrt{x} y = x (0 ≤ x ≤ 4 0\le x\le 4 0 ≤ x ≤ 4 、単位はメートル)を x x x 軸のまわりに回転させて得られる立体の形をしている。このタンクの体積を求めよ。
解答 円板法により、V = π ∫ 0 4 ( x ) 2 d x = π ∫ 0 4 x d x V=\pi\int_0^4 \big(\sqrt{x}\big)^2\,dx=\pi\int_0^4 x\,dx V = π ∫ 0 4 ( x ) 2 d x = π ∫ 0 4 x d x である。
原始関数を計算すると、π ∫ 0 4 x d x = π [ x 2 2 ] 0 4 = π ( 16 2 − 0 ) = 8 π \pi\int_0^4 x\,dx=\pi\left[\dfrac{x^2}{2}\right]_0^4=\pi\left(\dfrac{16}{2}-0\right)=8\pi π ∫ 0 4 x d x = π [ 2 x 2 ] 0 4 = π ( 2 16 − 0 ) = 8 π 。
よってタンクの容積は V = 8 π V=8\pi V = 8 π 立方メートル、およそ 25.1 25.1 25.1 m3 ^3 3 である——タンクの半径は x \sqrt{x} x のように増加するので、x = 0 x=0 x = 0 付近よりも x = 4 x=4 x = 4 付近の方がはるかに広く、まっすぐな円柱ではなく浅く末広がりの盆のような形になっていることに注意しよう。
よくある誤り. 2つの典型的な誤り。 (1) 積分する前に交点を求めるのを忘れる。 y = f ( x ) y=f(x) y = f ( x ) と y = g ( x ) y=g(x) y = g ( x ) の間の面積を計算するには、まず f ( x ) = g ( x ) f(x)=g(x) f ( x ) = g ( x ) を解いて積分の限界とどちらの曲線が上にあるかを知る必要がある。この手順を飛ばして限界(あるいは f − g f-g f − g の符号)を推測すると、誤った、あるいは負の面積になってしまう。(2) 変位と総移動距離を混同する。 v ( t ) v(t) v ( t ) が [ t 1 , t 2 ] [t_1,t_2] [ t 1 , t 2 ] で符号を変える場合、∫ t 1 t 2 v ( t ) d t \int_{t_1}^{t_2}v(t)\,dt ∫ t 1 t 2 v ( t ) d t は正味の変位しか与えず、これは総移動距離 ∫ t 1 t 2 ∣ v ( t ) ∣ d t \int_{t_1}^{t_2}|v(t)|\,dt ∫ t 1 t 2 ∣ v ( t ) ∣ d t よりずっと小さくなり得る——例えば同じ高さで投げ上げて受け止めたボールは、変位はゼロだが(上がって下がる)移動距離はゼロではない。歴史的ノート
積分の厳密な定義が存在するはるか以前、17世紀の数学者たちはすでに不可分量 (indivisibles)の方法で面積と体積を計算していた:ボナヴェントゥーラ・カヴァリエリ は1635年に、ある立体のすべての断面が別の立体の対応する断面と同じ面積を持つならば、2つの立体の体積は等しいと論じた——これはまさに上の円板法の証明で使われた切片の原理である。ベルンハルト・リーマン が1854年に、現代の微積分全体で用いられる、和の極限による積分の精密な定義を与え、カヴァリエリの直感的な切片づけを厳密な定理に変えるまでには、さらに2世紀を要した。
ベルンハルト・リーマン アイザック・ニュートン
研究の最前線 2026年時点
2026年現在、面積と体積の積分の背後にあるスライスの発想は、計算幾何学や機械学習にまで広がっている。数値積分 (求積法)は閉じた形の原始関数を持たない関数の積分を近似するもので、複雑なCADモデルの体積計算や、ベイズ統計や物理シミュレーションに現れる高次元積分の評価に不可欠である。次元が非常に高くなると決定論的な求積格子は実行不可能になり、代わりにモンテカルロ積分 (点をランダムにサンプリングして平均する)が使われ、必要なサンプル数を減らすために(純粋なランダム性の代わりに低食い違い列を用いる)準モンテカルロ法 が活発な研究分野となっている。計算トポロジーにおける関連する未解決問題は、高次元多面体の体積を効率的に計算することであり、これは一般には困難であることが証明されており(既知の多項式時間の厳密アルゴリズムは存在しない)、証明可能な誤差限界を持つランダム化近似アルゴリズムの研究を後押ししている。
y = x 2 y=x^2 y = x 2 と y = x + 2 y=x+2 y = x + 2 で囲まれた領域の面積はいくらか?
9 2 \dfrac{9}{2} 2 9 3 3 3 7 6 \dfrac{7}{6} 6 7 6 6 6 y = x y=\sqrt{x} y = x を [ 0 , 4 ] [0,4] [ 0 , 4 ] で x x x 軸のまわりに回転させると、体積はいくらの立体になるか?
8 π 8\pi 8 π 4 π 4\pi 4 π 16 π 16\pi 16 π 2 π 2\pi 2 π ボールが投げ上げられ、投げた高さと同じ高さで受け止められた。変位と総移動距離について何が言えるか?
変位は 0 0 0 ;総移動距離は正 両方とも 0 0 0 両方とも等しく正 変位は正;総移動距離は 0 0 0 y = f ( x ) y=f(x) y = f ( x ) と y = g ( x ) y=g(x) y = g ( x ) の間の面積を求めるには、まず何をしなければならないか?
f ( x ) = g ( x ) f(x)=g(x) f ( x ) = g ( x ) を解いて交点と f − g f-g f − g の符号を求めるf f f と g g g の両方を微分する積分の限界を推測する f ( x ) ≥ g ( x ) f(x)\ge g(x) f ( x ) ≥ g ( x ) がいたるところで成り立つと仮定する