'초등함수'에 속하는 '초월함수'들 중에 지수함수인 e^x는 미분을 하던 적분을 하던.. 도함수나 부정적분이 전부 자기 자신과 동일한 굉장히 특이한 기본 함수이다.
지수는 저렇고, 삼각함수/쌍곡선함수는 그냥 답정너 정의에 가깝게 미분-적분 순환고리를 그냥 외운다.
그럼 e^x의 역함수인 ln x는 부정적분이 과연 어찌 될까?
ln x는 도함수가 1/x라는 간단한 형태로 정의되는 덕분에, '부분적분'으로 부정적분을 구하는 아주 교과서적인 예로 다뤄진다.
부분적분은 곱의 미분법으로부터 유도되어 두 함수 F, G의 곱에 대해
F(x)G(x) = ∫ F'(x)G(x) dx + ∫ F(x)G'(x) dx
가 된다는 원리이다. 보통은 저것보다는 순서를 바꿔서
∫ F'(x)G(x) dx = F(x)G(x) - ∫ F(x)G'(x) dx
요런 형태로 더 소개되는 편이다.
ln x의 경우, 위의 부분적분에서 F는 그냥 x로, G는 ln x를 집어넣으면 바로 풀린다. 그러면 F'(x)는 1이라는 상수가 되고 G'(x)는 1/x가 되므로
∫ ln x dx = x*ln x - ∫ x/x dx = x*ln x - x = x(ln x - 1)
이렇게 답이 구해진다. x*(ln x)' 가 x/x로 바뀌어서 1로 상쇄되는 것이 백미이다.;;
그럼 ln x의 0..1 정적분의 값은 얼마일까? 다시 말해 위의 그래프에서 선이 y축의 0 아래로 뚝 떨어지는 구간의 면적은 얼마일까?
저 역도함수에다가 0과 1을 대입해서 차를 구하면 -1임을 알 수 있다. 그러나 더 직관적으로 아는 방법도 있다.
저 구간은 ln x의 역함수인 exp(x)에서 x의 음수 구간 면적과 동일하기 때문이다.
그러니 exp(x)를 0부터 -∞까지 적분해 봐도 동일한 값을 더 쉽게 구할 수 있다. exp는 그냥 자기 함수에다 값을 대입하는 것만으로 적분값을 구할 수 있으니 말이다.
그리고 더 흥미로운 사실이 있다.
ln x의 부정적분인 x(ln x - 1)의 의미는 바로..
저 X축의 x, 그리고 Y축의 ln x라는 직사각형에서.. 맞은편의 역함수 exp(ln x) 구간의 면적을 뺀 나머지 면적이라는 것이다. -x의 의미는 바로 -exp(ln x)라는 것..!!
부분적분에서 곱을 구성하는 두 함수 중의 하나가 그냥 x 자체인 덕분에, 기하학적으로 이런 의미까지 지니게 된 셈이다.
앞서 부분적분 식에서는 x가 x*(1/x)를 적분해서 얻어졌었는데.. 여기서는 exp와 ln이 상쇄되어 얻어졌다는 게 흥미롭다.
이런 부분적분은 삼각함수 등 다른 초월함수들의 '역함수'의 부정적분을 구할 때도 요긴하게 쓰인다.
부분적분의 특성상 원함수의 도함수도 알아야 하는데, 그건 역함수의 미분법을 동원해서 구하면 된다.
다음으로, ln x를 넘어서 (ln x)^2의 정적분을 구하려면?
부분적분 패턴에서 F'(x)와 G(x)를 모두 ln x로 잡으면 된다. 그러면 F(x)는 x*(ln x -1)에 대응하고, 최종적으로는 아래와 같은 복잡한 식이 도출된다.
이를 일반화해서 (ln x)^n의 부정적분은
x*(ln x)^n - a*x*(ln x)^(n-1) + b*x*(ln x)^(n-2) ... +- z*x*(ln x) +- z*x + C (적분상수)
이런 꼴이 된다. 모든 항에 x는 기본으로 붙어 있고 그 다음에 (ln x)의 n승에 대한 항이 형성되어 항의 수는 총 n+1개..
부호는 -와 +가 번갈아가며 바뀐다.
맨 앞의 제일 고차항인 (ln x)^n의 계수는 언제나 1이지만, 그 다음 항인 a...z로 갈수록 n과 n-1, n-2... 가 차례로 곱해져서 n=2일 때는 2 2.. n=3일 때는 3 6 6, n=4일 때는 4 12 24 24... 이렇게 계수가 정해진다.
그러므로 0에서 1까지의 정적분 값은 n의 홀짝 여부에 따라 부호가 교대로 바뀌는(홀-음수, 짝-양수) n!이 된다.
원함수에다가 미리 -를 씌운 (-ln x)^n라고 해 주면 0..1 정적분은 간단하게 n!로 떨어진다. n이 홀수승일 때는 (ln x)^3의 값이 음수이던 것이 - 부호를 만나서 양수로 바뀌고, 짝수승일 때는 거듭제곱이 음수를 양수로 바꾸기 때문에 팩토리얼이 언제나 양수로 나오는 것이 보장된다.
로그의 거듭제곱의 적분이 팩토리얼과 관련이 있다니.. 신기한 노릇이다. 이 덕분에 지수뿐만 아니라 팩토리얼조차도 정의역이 단순히 자연수에 국한되지 않고, 지수함수와 적분와 동급인 실수 영역에 연속적인 형태로 정의될 수 있게 됐다.
(-ln x)^n의 0..1 정적분은 치환적분 기법을 동원해서 다음과 같은 형태로 바꿀 수 있다.
뭐.. 로그를 쓰면 구간이 0~1인데, 지수를 쓰면 구간이 0~무한대로 바뀐다는 차이가 있다. ㄲㄲㄲ
요 함수가 일명 '감마'(Γ) 함수라고 불린다. 단, 감마 함수는 모종의 이유로 인해 팩토리얼과 완전히 같지는 않아서 Γ(n+1)의 값이 n!에 대응한다.
x^x은 0일 때와 1일 때의 함수값이 동일하고, 그 사이엔 함수값이 살짝 작아졌다가 1 이후부터 폭발적으로 커진다.
감마 함수도 양의 실수 구간에서는 이와 비슷한 성질이 있어서 1과 2일 때의 함수값이 동일하다. 그 사이에는 함수값이 약간 작아졌다가 2 이후부터 폭발적으로 커진다.
단, x^x는 미분을 통해 그 최소값을 해석적으로 정확히 구할 수 있는 반면, 감마 함수는 대략 x≒1.46163에서의 최소값 0.88560...을 수치해석으로 구할 뿐이다. 이 수의 정확한 특성은 알려져 있지 않은 것 같다.
그런데.. 감마 함수는 소수점이 .5 인 수.. 다시 말해 자연수에다가 1/2이 첨가된 수에 대해서는 π(원주율)의 제곱근의 배수인 그 무언가를 되돌린다. 이런 것도 여느 지수함수나 그쪽 바리에이션에서는 발견할 수 없는 면모이다.
특히 Γ(1/2)의 값은 딱 정확하게 sqrt(pi)인데, 이것은 정규분포 함수의 원형인 e^(-x^2)의 전구간 적분 면적과 동일한 값이다.
1/2일 때 감마 함수 적분식은 적분변수 x를 sqrt(t)로 치환하면 딱 정확하게 e^(-x^2)의 전구간 적분과 동일한 식이 나오기 때문이다. ㅎㄷㄷㄷ..
물론 e^(-x^2)은 부정적분이 초등함수의 형태로 표현되지 않는 괴상한 물건이며, 가우스 적분이라는 완전히 새로운 방법론을 동원해야 전체 면적만을 구할 수 있다. 이 과정이 뱅그르르 회전과 관계가 있기 때문에 갑자기 원주율이 튀어나오는 것이다. 하지만 이건 이 글의 범위를 한참 넘어서기 때문에 더 자세한 얘기를 생략하겠다.
다시 본론으로 돌아오면.. 로그의 n승을 정적분 했더니 n팩토리얼이 튀어나왔다. 반대로 팩토리얼 값에 로그를 씌운 것도 로그와 관련이 있다. log N!은 수가 증가하는 정도가 N log N과 얼추 비슷하다.
왜 그런가 하면 N!은 1*2*3...*N이니 log N!은 log 1+log 2+log 3+ ...log N과 같기 때문이다. 그리고 이건 log N에 대한 적분에다 근사시킬 수 있으며, 그 부정적분에는 N log N이 포함되어 있다.
컴퓨터 알고리즘 중에서 정렬이라는 건 n개의 원소들을 나열하는 순열 최대 n!개의 가짓수 중에서 오름차순/내림차순 순서를 만족하는 것을 찾아내는 과정이다. 그런데 비교 연산을 한 번 할 때마다 그 가짓수를 이분 검색 하듯이 최대 절반으로 줄일 수 있다.
그러니 가짓수도 팩토리얼로 폭발적이고, 매 단계마다 가짓수를 줄이는 규모도 지수로 폭발적인데.. 결국 비교 연산을 수행하는 정렬 알고리즘의 이론적인 시간 복잡도는 팩토리얼의 로그급인 n log n으로 귀착되는 것이다.
팩토리얼 내지 팩토리얼의 로그를 근사하는 공식을 더 엄밀하게 파고들면 n log n에다가 다른 자잘한 항들도 여럿 붙는다. 이런 건 감마 함수를 변형해서 만들어지는데, '스털링의 근사 공식'이라고 한다.
애초에 x^n * e^(-x)도 e^(n ln x - x)로 바뀌니, n log n이라는 결론이 달라지지는 않는다.
이상이다. 로그에 이렇게 심오한 의미가 많이 담겨 있는 줄 몰랐다.;; 얘기가 꼬리에 꼬리를 물고 이어지는데, 로그의 밑 얘기만 하고 글을 맺도록 하겠다.
이공계에서 쓰이는 로그의 밑은 사실상 딱 세 종류.. 2, e, 아니면 10이라고 보면 되겠다.
2는 컴퓨터과학 전산학에서 특별히 아주 좋아하는 숫자이고, e는 지금까지 봐 왔듯이 천상 수학 미적분 해석학 전용이다. 10은 10진법과 관계가 있다 보니 데시벨이나 pH (산/염기 지수) 같은 로그 기반의 현실 과학 단위에서 쓰인다. 단, 복소해석학으로 가서 로그를 복소수 범위로 확장하면.. 0과 1만 빼고 -1이나 i조차 로그의 밑이 될 수 있으니 참 ㅎㄷㄷ하다.
현실에서 엄청 큰 측정값을 표기할 일이 있으면, 어지간해서는 메가· 기가· 테라· 페타 같은 접두사를 동원해서 자릿수를 줄이는 걸로 퉁칠 것이다. 아예 로그를 동원해서 자릿수를 후려친다는 건 정말 그 분야에서 얻을 수 있는 측정값의 스케일이 0의 개수 자릿수 차원에서 극단적으로 널뛰기 한다는 걸 뜻한다.
원래는 log 다음에 아래첨자로 밑을 일일이 써 주는 게 정석이다. 그러나 쓰이는 밑이 분야별로 저렇게 뻔히 답정너이니.. 그런 번거로운 표기는 잘 쓰이지 않는다. 밑이 e인 로그는 자연로그라고 해서 그냥 ln이라고 쓰는 정도?
밑을 생략한 log 표기는 밑이 무엇이건 중요하지 않고, 수가 증가하는 게 log 스케일이라는 것만이 중요할 때 쓰인다. 앞서 언급했던 시간 복잡도 표기처럼 말이다.
Posted by 사무엘
