ベクトル値関数の定積分の加法性
1変数の実数関数の定積分に関しては加法性が成り立ちますが、本節では、同様の性質がベクトル値関数においても引き継がれることを確認します。
\(a<b\)を満たす実数\(a,b\in \mathbb{R} \)を端点とする有界閉区間上に定義された1変数のベクトル値関数\begin{equation*}\boldsymbol{f}:\mathbb{R} \supset \left[ a,b\right] \rightarrow \mathbb{R} ^{m}
\end{equation*}が与えられているものとします。つまり、\(\boldsymbol{f}\)はそれぞれの実数\(x\in \left[ a,b\right] \)に対して、ベクトル\begin{equation*}\boldsymbol{f}\left( x\right) =\left(
\begin{array}{c}
f_{1}\left( x\right) \\
\vdots \\
f_{m}\left( x\right)
\end{array}\right) \in \mathbb{R} ^{m}
\end{equation*}を値として定めるということです。ただし、\begin{equation*}
f_{i}:\mathbb{R} \supset \left[ a,b\right] \rightarrow \mathbb{R} \ \left( i=1,\cdots ,m\right)
\end{equation*}はベクトル値関数\(\boldsymbol{f}\)の成分関数に相当する1変数の実数値関数です。
\(a<c<b\)を満たす実数\(c\in \mathbb{R} \)を任意に選べば、区間\(\left[ a,b\right] \)を2つの小区間\(\left[ a,c\right] ,\left[ c,b\right] \)へ分割できますが、この場合、\(\boldsymbol{f}\)が\(\left[ a,b\right] \)上でリーマン積分可能であることと、\(\boldsymbol{f}\)が\(\left[ a,c\right] \)上および\(\left[ c,b\right] \)上でリーマン積分可能であることは必要十分です。しかも、それらの定積分の間には以下の関係\begin{equation*}\int_{a}^{b}\boldsymbol{f}\left( x\right) dx=\int_{a}^{c}\boldsymbol{f}\left( x\right) dx+\int_{c}^{b}\boldsymbol{f}\left( x\right) dx
\end{equation*}が成り立ちます。これを定積分の加法性(additivity)と呼びます。
\(a<c<b\)を満たす実数\(a,b,c\in \mathbb{R} \)を任意に選んだ上で関数\(\boldsymbol{f}:\mathbb{R} \supset \left[ a,b\right] \rightarrow \mathbb{R} ^{m}\)を定義する。関数\(\boldsymbol{f}\)が\(\left[ a,b\right] \)上でリーマン積分可能であることと、\(\boldsymbol{f}\)が\(\left[ a,c\right] \)上および\(\left[ c,b\right] \)上でリーマン積分可能であることは必要十分であるとともに、\begin{equation*}\int_{a}^{b}\boldsymbol{f}\left( x\right) dx=\int_{a}^{c}\boldsymbol{f}\left( x\right) dx+\int_{c}^{b}\boldsymbol{f}\left( x\right) dx
\end{equation*}が成り立つ。
\end{equation*}で表記します。\(t\in \lbrack 0,1)\)の間は加速フェーズであり、\begin{equation*}\boldsymbol{v}\left( t\right) =\left(
\begin{array}{c}
2t \\
0\end{array}\right)
\end{equation*}であるものとします。\(t\in \left[ 1,2\right] \)の間は等速フェーズであり、\begin{equation*}\boldsymbol{v}\left( t\right) =\left(
\begin{array}{c}
5 \\
3\end{array}\right)
\end{equation*}であるものとします。時点\(t=1\)において速度は\(\left( 2,0\right) \)から\(\left( 5,3\right) \)へ不連続にジャンプしていることに注意してください。全体の変位ベクトル\begin{equation*}\int_{0}^{2}\boldsymbol{v}\left( t\right) dt
\end{equation*}を求めます。定積分の加法性が使えず、不連続点を含む1つの関数として一気に解こうとしたら複雑な数式処理が必要になります。一方、加法性を用いれば、積分区間を分割して、\begin{eqnarray*}
\int_{0}^{2}\boldsymbol{v}\left( t\right) dt &=&\int_{0}^{1}\left(
\begin{array}{c}
2t \\
0\end{array}\right) dt+\int_{1}^{2}\left(
\begin{array}{c}
5 \\
3\end{array}\right) dt \\
&=&\left(
\begin{array}{c}
\int_{0}^{1}2tdt \\
\int_{0}^{1}0dt\end{array}\right) +\left(
\begin{array}{c}
\int_{1}^{2}5dt \\
\int_{1}^{2}3dt\end{array}\right) \\
&=&\left(
\begin{array}{c}
\left[ t^{2}\right] _{0}^{1} \\
\left[ 0\right] _{0}^{1}\end{array}\right) +\left(
\begin{array}{c}
\left[ 5t\right] _{1}^{2} \\
\left[ 3t\right] _{1}^{2}\end{array}\right) \\
&=&\left(
\begin{array}{c}
1 \\
0\end{array}\right) +\left(
\begin{array}{c}
5 \\
3\end{array}\right) \\
&=&\left(
\begin{array}{c}
6 \\
3\end{array}\right)
\end{eqnarray*}と計算できます。
先の命題は区間を2つに分割する状況を想定したものですが、区間を有限かつ任意個に分割する場合にも同様の主張が成り立ちます。証明では小区間の個数に関する数学的帰納法を利用します。
\(a<b\)を満たす実数\(a,b\in \mathbb{R} \)を任意に選んだ上で関数\(\boldsymbol{f}:\mathbb{R} \supset \left[ a,b\right] \rightarrow \mathbb{R} ^{m}\)を定義する。さらに、区間\(\left[ a,b\right] \)の分割\(P=\left\{ x_{k}\right\} _{k=0}^{n}\)を任意に選ぶ。このとき、関数\(\boldsymbol{f}\)が\(\left[ a,b\right] \)上でリーマン積分可能であることと、\(\boldsymbol{f}\)が任意の小区間\(\left[ x_{k-1},x_{k}\right] \ \left(k=1,\cdots ,n\right) \)においてリーマン積分可能であることは必要十分であるとともに、\begin{eqnarray*}\int_{a}^{b}\boldsymbol{f}\left( x\right) dx &=&\int_{x_{0}}^{x_{1}}\boldsymbol{f}\left( x\right) dx+\cdots +\int_{x_{n-1}}^{x_{n}}\boldsymbol{f}\left( x\right) dx \\
&=&\sum_{k=1}^{n}\int_{x_{k-1}}^{x_{k}}\boldsymbol{f}\left( x\right) dx
\end{eqnarray*}が成り立つ。ただし、\(x_{0}=a\)かつ\(x_{n}=b\)である。
定積分の加法性の一般化
これまでは\(a<b\)を満たす実数\(a,b\in \mathbb{R} \)を端点とする有界な閉区間上に定義されたベクトル値\begin{equation*}\boldsymbol{f}:\mathbb{R} \supset \left[ a,b\right] \rightarrow \mathbb{R} ^{m}
\end{equation*}について、\(a\)から\(b\)までの定積分\begin{equation*}\int_{a}^{b}\boldsymbol{f}\left( x\right) dx
\end{equation*}について考えてきましたが、逆に、\(b\)から\(a\)までの定積分は、\begin{eqnarray*}\int_{b}^{a}\boldsymbol{f}\left( x\right) dx &=&\left(
\begin{array}{c}
\int_{b}^{a}f_{1}\left( x\right) dx \\
\vdots \\
\int_{b}^{a}f_{m}\left( x\right) dx\end{array}\right) \\
&=&\left(
\begin{array}{c}
-\int_{a}^{b}f_{1}\left( x\right) dx \\
\vdots \\
-\int_{a}^{b}f_{m}\left( x\right) dx\end{array}\right) \\
&=&-\left(
\begin{array}{c}
\int_{a}^{b}f_{1}\left( x\right) dx \\
\vdots \\
\int_{a}^{b}f_{m}\left( x\right) dx\end{array}\right) \\
&=&-\int_{a}^{b}\boldsymbol{f}\left( x\right) dx
\end{eqnarray*}すなわち、\begin{equation*}
\int_{b}^{a}\boldsymbol{f}\left( x\right) dx=-\int_{a}^{b}\boldsymbol{f}\left( x\right) dx
\end{equation*}となります。つまり、定積分の端点を入れ替えると積分の符号が逆になるということです。
また、積分範囲の端点が等しい場合の定積分は、\begin{eqnarray*}
\int_{a}^{a}\boldsymbol{f}\left( x\right) dx &=&\left(
\begin{array}{c}
\int_{a}^{a}f_{1}\left( x\right) dx \\
\vdots \\
\int_{a}^{a}f_{m}\left( x\right) dx\end{array}\right) \\
&=&\left(
\begin{array}{c}
0 \\
\vdots \\
0\end{array}\right) \\
&=&\boldsymbol{0}
\end{eqnarray*}すなわち、\begin{equation*}
\int_{a}^{a}\boldsymbol{f}\left( x\right) dx=\boldsymbol{0}
\end{equation*}となります。つまり、積分範囲の端点が等しい場合の定積分はゼロベクトルになるということです。
定積分の加法性とは、\(a<c<b\)を満たす実数\(a,b,c\in \mathbb{R} \)について、\begin{equation*}\int_{a}^{b}\boldsymbol{f}\left( x\right) dx=\int_{a}^{c}\boldsymbol{f}\left( x\right) dx+\int_{c}^{b}\boldsymbol{f}\left( x\right) dx
\end{equation*}が成り立つという主張ですが、実数\(a,b,c\)の位置関係に関わらず同様の関係が成り立ちます。
m &=&\min \left\{ a,b,c\right\}
\end{eqnarray*}と表記した上でそれらを端点とする関数\(\boldsymbol{f}:\mathbb{R} \supset \left[ m,M\right] \rightarrow \mathbb{R} ^{m}\)を定義する。関数\(\boldsymbol{f}\)が\(\left[ m,M\right] \)上でリーマン積分可能であるならば、\begin{equation*}\int_{a}^{b}\boldsymbol{f}\left( x\right) dx=\int_{a}^{c}\boldsymbol{f}\left( x\right) dx+\int_{c}^{b}\boldsymbol{f}\left( x\right) dx
\end{equation*}が成り立つ。
\end{equation*}で表記します。走行後に車載コンピュータを参照したところ、任意の時点\(t\in \left[ 0,2\right] \)における速度ベクトルが、\begin{equation*}\boldsymbol{v}\left( t\right) =\left(
\begin{array}{c}
10 \\
0\end{array}\right)
\end{equation*}でした。したがって、全体の変位ベクトルは、\begin{eqnarray*}
\int_{0}^{2}\boldsymbol{v}\left( t\right) dt &=&\int_{0}^{2}\left(
\begin{array}{c}
10 \\
0\end{array}\right) dt \\
&=&\left(
\begin{array}{c}
\int_{0}^{2}10dt \\
\int_{0}^{2}0dt\end{array}\right) \\
&=&\left(
\begin{array}{c}
\left[ 10t\right] _{0}^{2} \\
\left[ 0\right] _{0}^{2}\end{array}\right) \\
&=&\left(
\begin{array}{c}
20 \\
0\end{array}\right)
\end{eqnarray*}です。さて、時点\(t=1\)以降は継続的にGPSの精度が悪化しており、時点\(t\in \left[ 1,2\right] \)における実際の速度ベクトルが、\begin{equation*}\boldsymbol{w}\left( t\right) =\left(
\begin{array}{c}
10 \\
-1\end{array}\right)
\end{equation*}であることが後から判明した状況を想定します。通常の手順にしたがうのであれば、全体の変位ベクトルを、\begin{equation}
\int_{0}^{1}\boldsymbol{v}\left( t\right) dt+\int_{1}^{2}\boldsymbol{w}\left( t\right) dt \quad \cdots (1)
\end{equation}と計算しなおすことになります。一方、先の命題を踏まえると、\(\left( 1\right) \)にもとづいて\(t=0\)から変位ベクトルを計算しなおす代わりに、\begin{equation}\int_{0}^{2}\boldsymbol{v}\left( t\right) dt+\int_{2}^{1}\boldsymbol{v}\left( t\right) dt+\int_{1}^{2}\boldsymbol{w}\left( t\right) dt \quad \cdots (2)
\end{equation}を計算しても同じ結果が得られます。つまり、誤った全体の変位ベクトル\(\int_{0}^{2}\boldsymbol{v}\left( t\right) dt\)を出発点として、そこから\(\int_{2}^{1}\boldsymbol{v}\left(t\right) dt\)だけ誤った速度で過去へ引き返し、その後、\(\int_{1}^{2}\boldsymbol{w}\left( t\right) dt\)だけ正しい速度で進み直すということです。過去に起きたミスを、現在の値に単する単純なベクトルの加減によって処理できるという意味において、戻って進み直す計算\(\left( 2\right) \)は、最初から計算し直す\(\left(1\right) \)ことより優れています。ちなみに、\(\left(2\right) \)を具体的に計算すると、\begin{eqnarray*}\int_{0}^{2}\boldsymbol{v}\left( t\right) dt+\int_{2}^{1}\boldsymbol{v}\left( t\right) dt+\int_{1}^{2}\boldsymbol{w}\left( t\right) dt
&=&\int_{0}^{2}\left(
\begin{array}{c}
10 \\
0\end{array}\right) dt+\int_{2}^{1}\left(
\begin{array}{c}
10 \\
0\end{array}\right) dt+\int_{1}^{2}\left(
\begin{array}{c}
10 \\
-1\end{array}\right) dt \\
&=&\left(
\begin{array}{c}
\int_{0}^{2}10dt \\
\int_{0}^{2}0dt\end{array}\right) +\left(
\begin{array}{c}
\int_{2}^{1}10dt \\
\int_{2}^{1}0dt\end{array}\right) +\left(
\begin{array}{c}
\int_{1}^{2}10dt \\
\int_{1}^{2}\left( -1\right) dt\end{array}\right) \\
&=&\left(
\begin{array}{c}
\left[ 10t\right] _{0}^{2} \\
\left[ 0\right] _{0}^{2}\end{array}\right) +\left(
\begin{array}{c}
\left[ 10t\right] _{2}^{1} \\
\left[ 0\right] _{2}^{1}\end{array}\right) +\left(
\begin{array}{c}
\left[ 10t\right] _{1}^{2} \\
\left[ -t\right] _{1}^{2}\end{array}\right) \\
&=&\left(
\begin{array}{c}
20 \\
0\end{array}\right) +\left(
\begin{array}{c}
-10 \\
0\end{array}\right) +\left(
\begin{array}{c}
10 \\
-1\end{array}\right) \\
&=&\left(
\begin{array}{c}
20 \\
-1\end{array}\right)
\end{eqnarray*}となります。
演習問題
\boldsymbol{f}\left( t\right) =\left(
\begin{array}{c}
3t^{2} \\
e^{t}\end{array}\right)
\end{equation*}が与えられているものとします。\(0<T<3\)を満たす\(T\in \mathbb{R} \)について、以下の3つの定積分\begin{eqnarray*}I_{1} &=&\int_{0}^{3}\boldsymbol{f}\left( t\right) dt \\
I_{2} &=&\int_{0}^{T}\boldsymbol{f}\left( t\right) dt \\
I_{3} &=&\int_{T}^{3}\boldsymbol{f}\left( t\right) dt
\end{eqnarray*}を計算した上で、加法性、\begin{equation*}
I_{1}=I_{2}+I_{3}
\end{equation*}が成り立つことを確認してください。
\begin{array}{c}
2t \\
3\end{array}\right)
\end{equation*}であるものとします。以下の問いに答えてください。
- \(\boldsymbol{r}\)を\(\left[ 0,1\right] \)上で積分してください。
- あえて時点\(t=5\)を経由して、\(\boldsymbol{r}\)を\(\left[ 0,5\right] \)上および\(\left[ 5,1\right] \)上で積分し、両者の和をとった上で、その結果が問1の結果と一致することを確認してください。
\begin{array}{c}
2 \\
1\end{array}\right) \quad \left( 0\leq t\leq 5\right)
\end{equation*}です。しかし、走行完了後にログを確認したところ、時刻\(t=3\)から\(t=4\)の間だけ、北向き(第2成分)に\(0.5\)の定常的な風による押し流しが発生していたことが判明しました。以下の問いに答えてください。
- 風による押し流しを考慮しない場合の全体の変位を求めてください。
- 積分の加法性を利用し、問1で求めた値を出発点として、過去へ遡る積分と修正後の積分を組み合わせることで、正しい変位を求めてください。
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