급수 (수학)

파일:Geometric sequence.svg

수학에서 급수(級數, 영어: series, ∑a_n)는 수열의 모든 항을 더한 것, 즉 수열의 합이다. 항의 개수가 유한한 유한급수(有限級數, 영어: finite series)와 항의 개수가 무한한 무한급수(無限級數, 영어: infinite series)로 분류된다. 무한급수의 경우, 항을 더해가면서 합이 어떤 값에 한없이 가까워지는 급수인 수렴급수와 그렇지 않은 발산 급수로 분류된다. 산술급수, 기하급수(등비급수)로도 분류할 수 있다. 급수의 항은 실수 · 복소수, 또는 벡터 · 행렬 · 함수 · 난수 등일 수 있으며, 이들은 주로 공식이나 알고리즘으로 표현된다. 유한급수는 대수학의 초등적인 방법으로도 충분히 다룰 수 있으나, 무한급수에 대한 깊이 있는 분석은 해석학적 수단, 특히 극한의 개념을 필요로 한다. 수열의 합에는 Σ(시그마, sigma) 기호가 쓰인다.

정의

수열 $(a_n{)}_{n=0}^{\mathrm{\infty }}$에 대한 (무한) 급수 $\sum _{n=0}^{\mathrm{\infty }}{a}_n$는 수열의 항들의 형식적인 합이다. 즉,

$\sum _{n=0}^{\mathrm{\infty }}{a}_n=a_0+a_1+a_2+\cdots$

급수 $\sum _{n=0}^{\mathrm{\infty }}{a}_n$의 부분합(部分合, 영어: partial sum) $\sum _{n=0}^N{a}_n$은 처음 오는 유한 개의 항에 대한 합이다. 즉,

$\sum _{n=0}^N{a}_n=a_0+a_1+a_2+\cdots +a_N$

부분합의 수열 ${\left({\sum }_{n=0}^N{a}_n\right)}_{N=0}^{\mathrm{\infty }}$이 수렴하면 이 급수를 수렴급수, 그렇지 않다면 발산 급수라고 한다. 수렴급수 $\sum _{n=0}^{\mathrm{\infty }}{a}_n$의 합은 그 부분합의 극한이며, 이 역시 $\sum _{n=0}^{\mathrm{\infty }}{a}_n$로 표기한다. 즉,

$\sum _{n=0}^{\mathrm{\infty }}{a}_n=\underset{N\to \mathrm{\infty }}{\lim }\sum _{n=0}^N{a}_n$

$\sum _{n=0}^{\mathrm{\infty }}|a_n|$도 수렴하는 수렴급수를 절대 수렴급수, 그렇지 않은 수렴급수를 조건 수렴급수라고 한다.

가산 첨수 급수

가산 무한 집합 $I$ 및, 자연수 집합 $\mathbb{N}$과 $I$ 사이의 일대일 대응 $i:\mathbb{N}\to I$가 주어졌다고 하자. 그렇다면, 함수 $a:I\to ℝ$에 대한 급수 $\sum _{i\in I}{a}_i$는 다음과 같이 정의된다.

$\sum _{i\in I}{a}_i=\sum _{n=0}^{\mathrm{\infty }}{a}_{i_n}$

다만, 이 정의가 유효하려면, 급수 $\sum _{i\in I}{a}_i$의 합이 일대일 대응 $i$의 선택에 의존하지 않아야 한다. 만약 급수가 적어도 하나의 $i$에 대하여 절대 수렴한다면, 다른 모든 $i$에 대해서도 절대 수렴하며, $\sum _{i\in I}{a}_i$의 합이 같다. 만약 급수가 적어도 하나의 $i$에 대하여 조건 수렴한다면, 다른 합을 갖게 되는 $i$가 존재하며, 나아가 리만 재배열 정리에 따라, 임의의 주어진 합을 갖도록 $i$를 취할 수 있다.

임의 첨수 급수

임의의 집합(특히 비가산 집합) $I$가 주어졌다고 하자. 모든 $i\in I$에 대해 $a_i\ge 0$이라고 가정하자. 급수 $\sum _{i\in I}{a}_i$를 다음과 같이 정의할 수 있다.

$\sum _{i\in I}{a}_i=\underset{J\subset I,|J|<\mathrm{\infty }}{\sup }\sum _{i\in J}{a}_i\le \mathrm{\infty }$

이때 집합 $I^{\prime }=\{i\in I:a_i\ne 0\}$가 비가산 집합이면 $\sum _{i\in I}{a}_i=\mathrm{\infty }$이다. 즉 $\sum _{i\in I}{a}_i<\mathrm{\infty }$이라면

$I^{\prime }=\bigcup _{n=0}^{\mathrm{\infty }}\{i\in I:a_i>\frac{1}{n}\}$

이며

$\left|\{i\in I:a_i>\frac{1}{n}\}\right|<n\sum _{i\in I}{a}_i<\mathrm{\infty }(\mathrm{\forall }n\in \mathbb{N})$

이므로, $I^{\prime }$이 가산 개 유한 집합의 합집합이 되어 가산 집합이 되기 때문이다. 이에 기초하여, 함수 $a:I\to [0,\mathrm{\infty }]$에 대한 급수 $\sum _{i\in I}{a}_i$는 다음과 같이 가산 집합에 대한 정의로 귀결된다.

$\sum _{i\in I}{a}_i=\sum _{i\in I^{\prime }}{a}_i$

수렴성

급수에게는 여러 유형의 수렴성이 존재하며, 이들 수렴성을 알아내는 많은 종류의 수렴 판정법이 존재한다.

발산 급수

수렴급수가 아닌 급수를 발산 급수라고 한다.

예를 들어, 0이 아닌 상수 $c$에 대해 상수항 급수

$\sum _{n=0}^{\mathrm{\infty }}c=c+c+c+\cdots$

는 발산 급수이다.

또한 다음의 조화급수 역시 발산한다.

$\sum _{n=1}^{\mathrm{\infty }}\frac{1}{n}=\frac{1}{1}+\frac{1}{2}+\frac{1}{3}+\frac{1}{4}+\frac{1}{5}+\frac{1}{6}+\frac{1}{7}+\frac{1}{8}+\cdots$

$=\frac{1}{1}+\left(\frac{1}{2}\right)+(\frac{1}{3}+\frac{1}{4})+(\frac{1}{5}+\frac{1}{6}+\frac{1}{7}+\frac{1}{8})+\cdots$

$>\frac{1}{1}+\left(\frac{1}{2}\right)+(\frac{1}{4}+\frac{1}{4})+(\frac{1}{8}+\frac{1}{8}+\frac{1}{8}+\frac{1}{8})+\cdots$

$=\frac{1}{1}+\left(\frac{1}{2}\right)+\left(\frac{1}{2}\right)+\left(\frac{1}{2}\right)+\cdots$

$=1+0.5+0.5+0.5+0.5+\cdots$

$=1+1+1+\cdots$

$\therefore \frac{1}{1}+\frac{1}{2}+\frac{1}{3}+\frac{1}{4}+\frac{1}{5}+\frac{1}{6}+\frac{1}{7}+\frac{1}{8}+\cdots >1+1+1+\cdots$

또한 이것은 아래의 리만 제타 함수 $\zeta (1)$이기도 하다.

$\frac{1}{1^1}+\frac{1}{2^1}+\frac{1}{3^1}+\frac{1}{4^1}+\frac{1}{5^1}+\frac{1}{6^1}+\frac{1}{7^1}+\frac{1}{8^1}+\cdots$

조건 수렴

절대 수렴급수가 아닌 수렴급수를 보고 조건 수렴급수라고 한다.

예를 들어, 교대급수

$\sum _{n=1}^{\mathrm{\infty }}(-1{)}^{n-1}\frac{1}{n}=1-\frac{1}{2}+\frac{1}{3}-\cdots$

는 자기 자신은 수렴급수이나, 절댓값을 취한 조화급수는 발산 급수이므로, 조건 수렴급수이다.

절대 수렴

급수 $\sum _{n=0}^{\mathrm{\infty }}{a}_n$에 항별로 절댓값을 취한 급수 $\sum _{n=0}^{\mathrm{\infty }}|a_n|$이 수렴급수라면, 원래 급수도 자동으로 수렴급수가 되며, 이 경우 원래 급수를 절대 수렴급수라고 한다.

예를 들어, 기하급수

$\sum _{n=0}^{\mathrm{\infty }}{(-\frac{1}{2})}^n=1-\frac{1}{2}+\frac{1}{4}-\cdots$

는 자기 자신이 수렴급수이며, 절댓값을 취한

$\sum _{n=0}^{\mathrm{\infty }}{\left(\frac{1}{2}\right)}^n=1+\frac{1}{2}+\frac{1}{4}+\cdots$

도 수렴급수이므로, 절대 수렴급수이다.

수렴 판정법

 이 부분의 본문은 수렴판정법입니다.

• (n항판정법) 만약 lim_n→∞ a_n = 0이지 않으면, ∑a_n은 발산한다.
• (비교판정법) 궁극적으로 |a_n| ≤ |b_n|인 경우, ∑b_n이 절대수렴하면 ∑a_n도 절대수렴하며, ∑a_n이 절대수렴하지 않으면 ∑b_n도 절대수렴하지 않는다.
• (비판정법) 만약 궁극적으로 ⁠|a_{n + 1}|/|a_n|⁠ < q이게 되는 q < 1가 존재한다면, ∑a_n은 절대수렴한다. 만약 궁극적으로 ⁠|a_{n + 1}|/|a_n|⁠ > q이게끔 하는 q > 1가 존재한다면, ∑a_n은 절대수렴하지 않는다.
• (근판정법) 만약 궁극적으로 |a_n|^⁠1/n⁠ < q이게 되는 q < 1가 존재한다면, ∑a_n은 절대수렴한다. 만약 궁극적으로 |a_n|^⁠1/n⁠ > q 이게끔 하는 q > 1가 존재한다면, ∑a_n은 절대수렴하지 않는다.
• (적분판정법) 만약 f 가 [1, ∞)에서 단조감소하고 f (n) = a_n(n = 1, 2, ...)이면, ∑a_n과 ∫∞
  1 f (x)dx는 동시에 수렴하거나 동시에 발산한다.
• (코시 응집판정법) a_n이 음이 아니며 단조감소하는 경우, ∑a_n과 ∑2^ka_2^k은 동시에 수렴하거나 동시에 발산한다.
• (교대급수판정법) 만약 a_n이 단조감소하며 0으로 수렴한다면, ∑(-1)ⁿa_n은 수렴한다.
• (디니 판정법)

같이 보기

• 총합
• 수렴 판정법
• 수열의 곱
• 조화급수
• 베르누이 수
• 자연로그의 밑
• 수열의 합

참고 문헌

• Tao, Terence (2016). 《Analysis I》 3판 (영어). Texts and Readings in Mathematics 37. Singapore: Springer. doi:10.1007/978-981-10-1789-6. ISBN 978-981-10-1789-6. ISSN 2366-8725. LCCN 2016940817.