푸비니-토넬리 정리

이중적분에서 적분 순서를 바꿔도 같은 값이 나옵니다. 행부터 더하나 열부터 더하나 같습니다.

음이 아닌 함수에서는 항상 안전합니다. 적분 가능한 함수에서도 안전합니다. 적분 가능성이 없으면 두 순서가 갈라질 수 있습니다.

예를 들면, 📦 상자에 격자로 담긴 🍎 사과를 셀 때 가로줄로 세나 세로줄로 세나 개수는 똑같은 것과 같아요.

∬f=∫ ⁣ ⁣(∫f dx) ⁣dy=∫ ⁣ ⁣(∫f dy) ⁣dx\iint f = \int\!\!\left(\int f\,dx\right)\!dy = \int\!\!\left(\int f\,dy\right)\!dx

예제

f(x,y)=xyf(x, y) = xy ([0,1]2[0,1]^2 위)에 대해 두 겹적분 ∫01 ⁣ ⁣∫01xy dx dy\int_0^1\!\!\int_0^1 xy\,dx\,dy와 ∫01 ⁣ ⁣∫01xy dy dx\int_0^1\!\!\int_0^1 xy\,dy\,dx를 직접 계산하고, 둘 다 14\frac14임을 보이세요.

∫01 ⁣ ⁣∫01xy dx dy=∫01y2 dy=14=∫01 ⁣ ⁣∫01xy dy dx\int_0^1\!\!\int_0^1 xy\,dx\,dy = \int_0^1 \frac{y}{2}\,dy = \frac{1}{4} = \int_0^1\!\!\int_0^1 xy\,dy\,dx
분리형 f=xyf = xy, N=32N = 32: ∫R=∫C=14\int R = \int C = \frac14 (중점 규칙이 여기서 엄밀합니다).
증명 보기
  1. 안쪽 적분부터: 고정된 yy에 대해 ∫01xy dx=y∫01x dx=y⋅12\int_0^1 xy\,dx = y\int_0^1 x\,dx = y \cdot \frac12입니다. 바깥 적분은 ∫01y2 dy=12⋅12=14\int_0^1 \frac{y}{2}\,dy = \frac12 \cdot \frac12 = \frac14입니다.

  2. 순서를 바꾸면: 고정된 xx에 대해 ∫01xy dy=x⋅12\int_0^1 xy\,dy = x \cdot \frac12이고, ∫01x2 dx=14\int_0^1 \frac{x}{2}\,dx = \frac14입니다. 두 순서 모두 14\frac14 — 곱이 분리되기 때문입니다: ∬xy=(∫01x dx)(∫01y dy)\iint xy = (\int_0^1 x\,dx)(\int_0^1 y\,dy).

  3. f(x,y)=xyf(x,y) = xy는 [0,1]2[0,1]^2에서 연속이므로 가측이고, f≥0f \ge 0이므로 토넬리 정리의 가정이 모두 충족되어 토넬리 정리가 순서를 바꿔도 값이 같음을 보장합니다 — 위의 직접 계산이 그 정리를 이 구체적인 함수에서 확인한 것입니다. 모든 단계가 완성되었습니다.

f(x,y)=x2−y2(x2+y2)2f(x, y) = \dfrac{x^2-y^2}{(x^2+y^2)^2} ((0,1)2(0,1)^2 위)를 생각해 봅시다.

xx와 yy를 맞바꾸면 ff의 부호가 뒤집힘을 이용해 두 겹적분이 서로의 음수임을 엄밀히 증명하고, 직접 계산하면 π4\frac{\pi}{4}와 −π4-\frac{\pi}{4}가 나와 푸비니 정리가 실패함을 보이세요.

f(y,x)=−f(x,y)  ⇒  ∫01 ⁣ ⁣∫01f dy dx=−∫01 ⁣ ⁣∫01f dx dyf(y,x) = -f(x,y) \;\Rightarrow\; \int_0^1\!\!\int_0^1 f\,dy\,dx = -\int_0^1\!\!\int_0^1 f\,dx\,dy
∫01 ⁣ ⁣∫01f dy dx=π4≠−π4=∫01 ⁣ ⁣∫01f dx dy\int_0^1\!\!\int_0^1 f\,dy\,dx = \frac{\pi}{4} \ne -\frac{\pi}{4} = \int_0^1\!\!\int_0^1 f\,dx\,dy
씬은 f≥0f \ge 0인 경우만 다루므로(여기서는 두 순서가 항상 일치), 이 문제는 부호가 있는 경우의 대조 사례입니다.
증명 보기
  1. 대칭성 (엄밀한 부분): f(y,x)=y2−x2(y2+x2)2=−x2−y2(x2+y2)2=−f(x,y)f(y, x) = \dfrac{y^2-x^2}{(y^2+x^2)^2} = -\dfrac{x^2-y^2}{(x^2+y^2)^2} = -f(x, y)입니다.

    두 겹적분을 I1=∫01 ⁣ ⁣∫01f(x,y) dy dxI_1 = \int_0^1\!\!\int_0^1 f(x,y)\,dy\,dx, I2=∫01 ⁣ ⁣∫01f(x,y) dx dyI_2 = \int_0^1\!\!\int_0^1 f(x,y)\,dx\,dy라 하면, I2I_2에서 더미 변수 x↔yx \leftrightarrow y를 맞바꿔 I2=∫01 ⁣ ⁣∫01f(y,x) dy dx=−∫01 ⁣ ⁣∫01f(x,y) dy dx=−I1I_2 = \int_0^1\!\!\int_0^1 f(y,x)\,dy\,dx = -\int_0^1\!\!\int_0^1 f(x,y)\,dy\,dx = -I_1을 얻습니다.

    즉 두 겹적분은 정확히 서로의 음수입니다 — 계산 없이 증명되었습니다.

  2. x>0x > 0에서 yy에 대한 원시함수부터: ∂∂y[yx2+y2]=(x2+y2)−y(2y)(x2+y2)2=x2−y2(x2+y2)2=f(x,y)\frac{\partial}{\partial y}\left[\frac{y}{x^2+y^2}\right] = \frac{(x^2+y^2) - y(2y)}{(x^2+y^2)^2} = \frac{x^2-y^2}{(x^2+y^2)^2} = f(x,y)입니다. 따라서 안쪽 적분 ∫01f(x,y) dy=[yx2+y2]01=11+x2−0=11+x2\int_0^1 f(x,y)\,dy = \left[\frac{y}{x^2+y^2}\right]_0^1 = \frac{1}{1+x^2} - 0 = \frac{1}{1+x^2}입니다.

    ∫01f(x,y) dy=[yx2+y2]01=11+x2(x>0)\int_0^1 f(x,y)\,dy = \left[\frac{y}{x^2+y^2}\right]_0^1 = \frac{1}{1+x^2} \qquad (x > 0)
  3. x=0x = 0에서는 f(0,y)=−y2y4=−1y2f(0,y) = \frac{-y^2}{y^4} = -\frac{1}{y^2}이므로 안쪽 적분은 이상적분입니다: ∫ε1−1y2 dy=[1y]ε1=1−1ε→−∞\int_\varepsilon^1 -\frac{1}{y^2}\,dy = \left[\frac{1}{y}\right]_\varepsilon^1 = 1 - \frac{1}{\varepsilon} \to -\infty (ε→0+\varepsilon \to 0^+). 이는 xx의 한 점에서만 일어나는데, 한 점집합 {0}\{0\}은 르베그 측도가 00이므로, 바깥 적분을 르베그 적분으로 읽으면 안쪽 적분의 값은 거의 모든 xx에 대해서만 정해지면 되고, 한 점에서의 발산은 바깥 적분에 영향을 주지 않습니다: ∫01dx1+x2=[arctan⁡x]01=π4\int_0^1 \frac{dx}{1+x^2} = [\arctan x]_0^1 = \frac{\pi}{4}이고, 따라서 I1=π4I_1 = \frac{\pi}{4}입니다.

    ∫ε1−1y2 dy=1−1ε→−∞(ε→0+)\int_\varepsilon^1 -\frac{1}{y^2}\,dy = 1 - \frac{1}{\varepsilon} \to -\infty \qquad (\varepsilon \to 0^+)
  4. 순서를 바꾸면 xx에 대한 원시함수는 ∂∂x[−xx2+y2]=−(x2+y2)+x(2x)(x2+y2)2=x2−y2(x2+y2)2=f(x,y)\frac{\partial}{\partial x}\left[-\frac{x}{x^2+y^2}\right] = \frac{-(x^2+y^2) + x(2x)}{(x^2+y^2)^2} = \frac{x^2-y^2}{(x^2+y^2)^2} = f(x,y)입니다.

    y>0y > 0에서 ∫01f(x,y) dx=[−xx2+y2]01=−11+y2\int_0^1 f(x,y)\,dx = \left[-\frac{x}{x^2+y^2}\right]_0^1 = -\frac{1}{1+y^2}이고, y=0y = 0에서는 f(x,0)=1x2f(x,0) = \frac{1}{x^2}이므로 ∫ε1dxx2=[−1x]ε1=−1+1ε→+∞\int_\varepsilon^1 \frac{dx}{x^2} = \left[-\frac{1}{x}\right]_\varepsilon^1 = -1 + \frac{1}{\varepsilon} \to +\infty — 역시 한 점의 특이점입니다.

    바깥 적분은 ∫01−dy1+y2=−π4\int_0^1 -\frac{dy}{1+y^2} = -\frac{\pi}{4}이므로 I2=−π4I_2 = -\frac{\pi}{4}입니다.

    ∫01f(x,y) dx=[−xx2+y2]01=−11+y2(y>0)\int_0^1 f(x,y)\,dx = \left[-\frac{x}{x^2+y^2}\right]_0^1 = -\frac{1}{1+y^2} \qquad (y > 0)
  5. π4≠−π4\frac{\pi}{4} \ne -\frac{\pi}{4}이므로 푸비니의 결론이 실패합니다. 대우를 적용하기 전에 가측성과 거의 모든 곳에서의 안쪽 적분 가능성을 확인합니다: ff는 (0,1]2(0,1]^2에서 연속이므로 [0,1]2[0,1]^2에서 가측입니다 (단일점 (0,0)(0,0)에서는 ff를 임의로 정의해도 됩니다; 단일점과 좌표 구간 {x=0}\{x=0\}, {y=0}\{y=0\}은 측도가 00입니다).

    앞 단계에서 보았듯 안쪽 적분은 x=0x = 0 (y=0y = 0)인 경우를 제외하고 모든 x>0x > 0 (y>0y > 0)에서 존재하므로, 즉 거의 모든 곳에서 존재합니다. ∣f∣|f|는 가측이고 ≥0\ge 0이므로 토넬리를 ∣f∣|f|에 적용할 수 있고, 이는 ∫∣f∣=∞\int |f| = \infty를 정당하게 줍니다.

    따라서 대우로, ff는 (0,1)2(0,1)^2에서 적분 가능하지 않습니다 (∫∣f∣=∞\int |f| = \infty) — 적분 가능성 가정이 빠지면 부호가 있는 질량이 서로 상쇄되며 순서에 따라 다른 값이 남는 것입니다.

    부호 뒤집기 대칭성은 계산 없이 증명되었고, π/4\pi/4 평가는 원시함수와 이상적분을 이용해 완전히 정당화되었습니다. 모든 단계가 완성되었습니다.

f≥0f \ge 0인 단순함수에 대해 두 겹적분이 모두 이중합 ∑ak m(Ek)\sum a_k\,m(E_k)와 같음을 증명하고 (적분 가능성 가정 없이), 단조 근사를 이용해 일반 f≥0f \ge 0으로 확장하세요.

∫ ⁣ ⁣∫∑kak1Ek=∑kak m(Ek)(either order)\int\!\!\int \sum_{k} a_k \mathbf{1}_{E_k} = \sum_{k} a_k\,m(E_k) \quad \text{(either order)}
텐트 ff, N=32N = 32: ∫R≈∫C≈827≈0.2963\int R \approx \int C \approx \frac{8}{27} \approx 0.2963 — 두 순서가 엄밀값으로 모입니다.
증명 보기
  1. 먼저 직사각형의 지시함수 R=A×BR = A \times B (가측집합, 측도는 무한 가능)에 대해: 안쪽 적분 ∫1R(x,y) dx=m(A) 1B(y)\int \mathbf{1}_R(x, y)\,dx = m(A)\,\mathbf{1}_B(y)이고, 바깥 적분은 ∫m(A) 1B(y) dy=m(A) m(B)\int m(A)\,\mathbf{1}_B(y)\,dy = m(A)\,m(B)입니다.

    순서를 바꿔도 ∫1R(x,y) dy=m(B) 1A(x)\int \mathbf{1}_R(x, y)\,dy = m(B)\,\mathbf{1}_A(x) 뒤에 m(B) m(A)m(B)\,m(A)로 같습니다.

    퇴화한 경우를 따로 처리합니다: 측도론의 관례 0⋅∞:=00 \cdot \infty := 0을 쓰며, m(B)=0m(B) = 0이면 m(A)m(A)가 무한하더라도 A×BA \times B는 영집합이므로 두 겹적분은 모두 0=m(A) m(B)0 = m(A)\,m(B)이고, m(A)=0m(A) = 0인 경우도 대칭적입니다.

  2. 직사각형들로 만든 단순함수 s=∑p=1Pcp 1Ap×Bps = \sum_{p=1}^{P} c_p\,\mathbf{1}_{A_p \times B_p} (cp≥0c_p \ge 0, 직사각형들은 서로 겹치지 않음)에 대해서는 단면이 명시적이라 보조정리가 필요 없습니다: 고정된 yy에서 ∫s(x,y) dx=∑pcp m(Ap) 1Bp(y)\int s(x,y)\,dx = \sum_p c_p\,m(A_p)\,\mathbf{1}_{B_p}(y) (앞 단계)이고, 이는 yy의 단순함수이므로 바깥 적분은 ∑pcp m(Ap) m(Bp)\sum_p c_p\,m(A_p)\,m(B_p) — 순서를 바꿔도 같습니다.

    ∫ ⁣ ⁣∫∑pcp 1Ap×Bp=∑pcp m(Ap) m(Bp)(either order)\int\!\!\int \sum_p c_p\,\mathbf{1}_{A_p \times B_p} = \sum_p c_p\,m(A_p)\,m(B_p) \quad \text{(either order)}
  3. 보조정리 (단면의 가측성): 유한 측도 곱공간(예: [0,1]2[0,1]^2)에서 EE가 곱-가측이면 단면 Ey={x:(x,y)∈E}E^y = \{x : (x,y) \in E\}는 가측이고, y↦m(Ey)y \mapsto m(E^y)는 가측이며 ∫m(Ey) dy=m(E)\int m(E^y)\,dy = m(E)이다 (xx-단면도 마찬가지). 증명: 먼저 A\mathcal{A}를 가측 직사각형들의 유한 서로소 합집합들의 모임이라 두자; A\mathcal{A}는 대수(algebra)이다 (여집합과 유한 합집합에 닫혀 있음)이며 곱 시그마-대수를 생성한다, σ(A)\sigma(\mathcal{A})가 곱 시그마-대수와 같다.

    이 성질을 갖는 집합들의 모임 C\mathcal{C}는 직사각형을 포함하고 — E=A×BE = A \times B이면 Ey=AE^y = A (y∈By \in B) 또는 ∅\varnothing이고 m(Ey)=m(A) 1B(y)m(E^y) = m(A)\,\mathbf{1}_B(y)이므로 — 유한 가산성으로 단면-측도 항등식이 A\mathcal{A} 전체에서 성립하므로 A⊂C\mathcal{A} \subset \mathcal{C}이다. 또한 C\mathcal{C}는 단조 모임이다: En↑EE_n \uparrow E이면 (En)y↑Ey(E_n)^y \uparrow E^y이므로 측도의 연속성과 단조수렴정리로 ∫m((En)y) dy=m(En)↑m(E)=∫m(Ey) dy\int m((E_n)^y)\,dy = m(E_n) \uparrow m(E) = \int m(E^y)\,dy가 유지된다 (감소열은 유한 측도에서 마찬가지).

    단조 모임 정리로 C\mathcal{C}는 σ(A)\sigma(\mathcal{A})를 포함하므로 C\mathcal{C}는 곱 시그마-대수 전체이다.

  4. 일반 단순함수 f=∑k=1mak 1Ekf = \sum_{k=1}^{m} a_k\,\mathbf{1}_{E_k} (ak≥0a_k \ge 0, EkE_k는 서로 겹치지 않는 곱-가측집합)에 대해: 단면 fy(x)=f(x,y)=∑kak 1(Ek)y(x)f^y(x) = f(x,y) = \sum_k a_k\,\mathbf{1}_{(E_k)^y}(x)는 단순함수이므로 ∫fy dx=∑kak m((Ek)y)\int f^y\,dx = \sum_k a_k\,m((E_k)^y) — 보조정리로 y↦∫fy dxy \mapsto \int f^y\,dx는 가측함수들의 합이라 가측이다.

    적분하면 ∫ ⁣ ⁣∫f dx dy=∑kak∫m((Ek)y) dy=∑k=1mak m(Ek)\int\!\!\int f\,dx\,dy = \sum_k a_k \int m((E_k)^y)\,dy = \sum_{k=1}^{m} a_k\,m(E_k) — 순서와 무관한 하나의 이중합이다.

    모든 항이 ≥0\ge 0이라 상쇄가 일어날 수 없으므로, 적분 가능성 가정이 전혀 필요 없다.

  5. 일반 f≥0f \ge 0에는 표준 단순함수열 sj↑fs_j \uparrow f (sj=∑kak(j) 1Ek(j)s_j = \sum_k a^{(j)}_k\,\mathbf{1}_{E^{(j)}_k})를 취한다.

    고정된 yy마다 xx에 대한 단조수렴정리로 ∫sjy dx↑∫fy dx\int s_j^y\,dx \uparrow \int f^y\,dx — 여기서 φj(y)=∫sjy dx\varphi_j(y) = \int s_j^y\,dx는 앞 단계에서 가측인 증가열이므로, yy에 대한 단조수렴정리를 한 번 더 쓰면 ∫yφj dy↑∫y(∫xf dx)dy\int_y \varphi_j\,dy \uparrow \int_y(\int_x f\,dx)dy이다.

    그런데 ∫yφj dy=∑kak(j) m(Ek(j))=∬sj↑∬f\int_y \varphi_j\,dy = \sum_k a^{(j)}_k\,m(E^{(j)}_k) = \iint s_j \uparrow \iint f (곱측도에 대한 단조수렴정리)이므로, 두 겹적분 모두 ∬f\iint f와 같다 — 이것이 토넬리 정리가 f≥0f \ge 0에서는 적분 가능성을 가정하지 않는 이유이다. 모든 단계가 완성되었다.

11. 적분