실해석학 에서 리만 적분 (Riemann積分, 영어 : Riemann integral )은 닫힌구간 에 정의된 실숫값 함수 의 적분 의 종류이다. 베른하르트 리만 이 정의하였다. 대략, 정의역 구간을 작은 구간으로 잘게 나눠, 각각의 작은 구간 위의 넓이를 직사각형 의 넓이를 통해 근사한다. 구간을 잘게 나눌수록 실제 넓이와의 오차가 줄어드는데, 이 과정에 극한을 취하면 실제 넓이를 얻는다. 다르부 적분 (Darboux積分, 영어 : Darboux integral )은 리만 적분과 동치이면서 더 단순한 기법을 사용하는 적분이다. 대략, 각각의 직사각형을 임의로 취하는 대신, 각각의 극대 및 극소 넓이의 직사각형을 취하여, 상계와 하계의 차이를 좁혀가며 근사한다.
닫힌구간
[
a
,
b
]
{\displaystyle [a,b]}
의 분할 (分割, 영어 : partition )은 유한 집합
{
a
,
b
}
⊆
P
⊆
[
a
,
b
]
{\displaystyle \{a,b\}\subseteq P\subseteq [a,b]}
이다. 편의상 그 원소들을 다음과 같이 표기한다.
a
=
x
0
P
<
x
1
P
<
x
2
P
<
⋯
<
x
n
P
P
=
b
{\displaystyle a=x_{0}^{P}<x_{1}^{P}<x_{2}^{P}<\cdots <x_{n_{P}}^{P}=b}
이는 닫힌구간
[
a
,
b
]
{\displaystyle [a,b]}
를 내부가 쌍마다 서로소 인 닫힌구간
[
x
i
P
,
x
i
+
1
P
]
{\displaystyle [x_{i}^{P},x_{i+1}^{P}]}
들로 분할하는 방법에 대응한다. 닫힌구간
[
a
,
b
]
{\displaystyle [a,b]}
의 분할
P
{\displaystyle P}
의 태그 (영어 : tag )는 분할된 각 구간의 대표 원소들로 구성된 튜플
(
t
i
∈
[
x
i
P
,
x
i
+
1
P
]
)
i
=
0
n
P
−
1
{\displaystyle (t_{i}\in [x_{i}^{P},x_{i+1}^{P}])_{i=0}^{n_{P}-1}}
이다. 또한,
P
{\displaystyle P}
의 메시 (영어 : mesh )
λ
(
P
)
{\displaystyle \lambda (P)}
는 분할된 구간들의 최대 길이이다. 즉, 다음과 같다.
λ
(
P
)
=
max
0
≤
i
≤
n
P
−
1
(
x
i
+
1
P
−
x
i
P
)
{\displaystyle \lambda (P)=\max _{0\leq i\leq n_{P}-1}(x_{i+1}^{P}-x_{i}^{P})}
닫힌구간
[
a
,
b
]
{\displaystyle [a,b]}
의 두 분할
P
,
Q
{\displaystyle P,Q}
가
P
⊆
Q
{\displaystyle P\subseteq Q}
를 만족시키면,
Q
{\displaystyle Q}
가
P
{\displaystyle P}
의 세분 (細分, 영어 : refinement )이라고 한다. 즉, 이는
Q
{\displaystyle Q}
가
P
{\displaystyle P}
를 더 잘게 분할하여 얻을 수 있는지를 나타낸다. 또한,
P
{\displaystyle P}
와
Q
{\displaystyle Q}
의 공통 세분
P
∪
Q
{\displaystyle P\cup Q}
은 두 분할 모두의 세분인 분할 가운데 가장 잘지 않은 하나이다.
예를 들어, 닫힌구간
[
0
,
1
]
{\displaystyle [0,1]}
을 3등분하는 분할 0 < 1/3 < 2/3 < 1은 각 구간의 길이가 1/3이므로 메시가 1/3이며, 2등분 분할 0 < 1/2 < 1과의 공통 세분은 0 < 1/3 < 1/2 < 2/3 < 1이다. (1/6, 1/2, 5/6)은 3등분 분할의 한 가지 태그이다.
다음 대상들이 주어졌다고 하자.
함수
f
:
[
a
,
b
]
→
R
{\displaystyle f\colon [a,b]\to \mathbb {R} }
분할
a
=
x
0
P
<
x
1
P
<
x
2
P
<
⋯
<
x
n
P
P
=
b
{\displaystyle a=x_{0}^{P}<x_{1}^{P}<x_{2}^{P}<\cdots <x_{n_{P}}^{P}=b}
태그
(
t
i
∈
[
x
i
P
,
x
i
+
1
P
]
)
i
=
0
n
P
−
1
{\displaystyle (t_{i}\in [x_{i}^{P},x_{i+1}^{P}])_{i=0}^{n_{P}-1}}
그렇다면, 함수
f
{\displaystyle f}
의 분할
P
{\displaystyle P}
및 태그
t
{\displaystyle t}
에 대한 리만 합 은 다음과 같다.
∑
i
=
0
n
P
−
1
f
(
t
i
)
(
x
i
+
1
P
−
x
i
P
)
=
f
(
t
0
)
(
x
1
P
−
x
0
P
)
+
f
(
t
1
)
(
x
2
P
−
x
1
P
)
+
⋯
+
f
(
t
n
P
−
1
)
(
x
n
P
P
−
x
n
P
−
1
P
)
{\displaystyle \sum _{i=0}^{n_{P}-1}f(t_{i})(x_{i+1}^{P}-x_{i}^{P})=f(t_{0})(x_{1}^{P}-x_{0}^{P})+f(t_{1})(x_{2}^{P}-x_{1}^{P})+\cdots +f(t_{n_{P}-1})(x_{n_{P}}^{P}-x_{n_{P}-1}^{P})}
주어진 함수의 주어진 분할에 대한 리만 합은 (태그가 유일하지 않으므로) 유일하지 않다.
예를 들어, 다음과 같은 리만 합을 정의할 수 있다.
∑
i
=
0
n
P
−
1
f
(
x
i
P
)
(
x
i
+
1
P
−
x
i
P
)
{\displaystyle \sum _{i=0}^{n_{P}-1}f(x_{i}^{P})(x_{i+1}^{P}-x_{i}^{P})}
. 이를 왼쪽 리만 합 (왼쪽Riemann合, 영어 : left Riemann sum )이라고 한다. 즉, 이는 각 구간의 왼쪽 끝점을 취하는 태그에 대한 리만 합이다.
∑
i
=
0
n
P
−
1
f
(
x
i
+
1
P
)
(
x
i
+
1
P
−
x
i
P
)
{\displaystyle \sum _{i=0}^{n_{P}-1}f(x_{i+1}^{P})(x_{i+1}^{P}-x_{i}^{P})}
. 이를 오른쪽 리만 합 (오른쪽Riemann合, 영어 : right Riemann sum )이라고 한다. 즉, 이는 각 구간의 오른쪽 끝점을 취하는 태그에 대한 리만 합이다.
∑
i
=
0
n
P
−
1
f
(
x
i
P
+
x
i
+
1
P
2
)
(
x
i
+
1
P
−
x
i
P
)
{\displaystyle \sum _{i=0}^{n_{P}-1}f\left({\frac {x_{i}^{P}+x_{i+1}^{P}}{2}}\right)(x_{i+1}^{P}-x_{i}^{P})}
. 이를 가운데 리만 합 (가운데Riemann合, 영어 : middle Riemann sum )이라고 한다. 즉, 이는 각 구간의 중간점을 취하는 태그에 대한 리만 합이다.
b
−
a
n
∑
i
=
0
n
−
1
f
(
t
i
)
{\displaystyle {\frac {b-a}{n}}\sum _{i=0}^{n-1}f(t_{i})}
. 여기서
t
i
∈
[
a
+
i
b
−
a
n
,
a
+
(
i
+
1
)
b
−
a
n
]
{\displaystyle t_{i}\in \left[a+i{\frac {b-a}{n}},a+(i+1){\frac {b-a}{n}}\right]}
. 즉, 이는
n
{\displaystyle n}
등분 분할에 대한 리만 합이다.
함수
f
:
[
a
,
b
]
→
R
{\displaystyle f\colon [a,b]\to \mathbb {R} }
에 대하여, 만약 다음 조건을 만족시키는 실수
I
∈
R
{\displaystyle I\in \mathbb {R} }
가 존재한다면,
f
{\displaystyle f}
를
[
a
,
b
]
{\displaystyle [a,b]}
위의 리만 적분 가능 함수 라고 하고,
I
{\displaystyle I}
를
f
{\displaystyle f}
의
[
a
,
b
]
{\displaystyle [a,b]}
위의 리만 적분 이라고 한다.
lim
λ
(
P
)
→
0
∑
i
=
0
n
P
−
1
f
(
t
i
)
(
x
i
+
1
P
−
x
i
P
)
=
I
{\displaystyle \lim _{\lambda (P)\to 0}\sum _{i=0}^{n_{P}-1}f(t_{i})(x_{i+1}^{P}-x_{i}^{P})=I}
이는 통상적인 의미의 극한이 아니다.
λ
(
P
)
{\displaystyle \lambda (P)}
의 하나의 값에 여러 가지 리만 합이 대응하기 때문이다. 즉, 이 극한은 다음 조건과 동치이다.
임의의
ϵ
>
0
{\displaystyle \epsilon >0}
에 대하여,
δ
(
ϵ
)
>
0
{\displaystyle \delta (\epsilon )>0}
이 존재하여, 임의의 분할
a
=
x
0
P
<
x
1
P
<
x
2
P
<
⋯
<
x
n
P
P
=
b
{\displaystyle a=x_{0}^{P}<x_{1}^{P}<x_{2}^{P}<\cdots <x_{n_{P}}^{P}=b}
및 태그
(
t
i
∈
[
x
i
P
,
x
i
+
1
P
]
)
i
=
0
n
P
−
1
{\displaystyle (t_{i}\in [x_{i}^{P},x_{i+1}^{P}])_{i=0}^{n_{P}-1}}
에 대하여,
λ
(
P
)
<
δ
(
ϵ
)
{\displaystyle \lambda (P)<\delta (\epsilon )}
이면
|
∑
i
=
0
n
P
−
1
f
(
t
i
)
(
x
i
+
1
P
−
x
i
P
)
−
I
|
<
ϵ
{\displaystyle \left|\sum _{i=0}^{n_{P}-1}f(t_{i})(x_{i+1}^{P}-x_{i}^{P})-I\right|<\epsilon }
이다.
리만 적분 값
I
{\displaystyle I}
를
∫
a
b
f
(
x
)
d
x
{\displaystyle \int _{a}^{b}f(x)\mathrm {d} x}
와 같이 표기하며, 리만 적분 가능 함수의 집합을
R
(
[
a
,
b
]
;
R
)
{\displaystyle {\mathcal {R}}([a,b];\mathbb {R} )}
와 같이 표기한다. 적분 상한이 적분 하한보다 작지 않은 경우의 리만 적분을 다음과 같이 추가 정의한다.
∫
a
a
f
(
x
)
d
x
=
0
(
a
∈
R
,
f
:
{
a
}
→
R
)
{\displaystyle \int _{a}^{a}f(x)\mathrm {d} x=0\qquad (a\in \mathbb {R} ,\;f\colon \{a\}\to \mathbb {R} )}
∫
a
b
f
(
x
)
d
x
=
−
∫
b
a
f
(
x
)
d
x
(
a
>
b
,
f
∈
R
(
[
b
,
a
]
;
R
)
)
{\displaystyle \int _{a}^{b}f(x)\mathrm {d} x=-\int _{b}^{a}f(x)\mathrm {d} x\qquad (a>b,\;f\in {\mathcal {R}}([b,a];\mathbb {R} ))}
다음 대상들이 주어졌다고 하자.
함수
f
:
[
a
,
b
]
→
R
{\displaystyle f\colon [a,b]\to \mathbb {R} }
분할
a
=
x
0
P
<
x
1
P
<
x
2
P
<
⋯
<
x
n
P
P
=
b
{\displaystyle a=x_{0}^{P}<x_{1}^{P}<x_{2}^{P}<\cdots <x_{n_{P}}^{P}=b}
그렇다면, 함수
f
{\displaystyle f}
의 분할
P
{\displaystyle P}
에 대한 (다르부) 상합 ((Darboux)上合, 영어 : upper (Darboux) sum )
U
(
f
,
P
)
{\displaystyle U(f,P)}
은 다음과 같다. (여기서
sup
{\displaystyle \sup }
와
inf
{\displaystyle \inf }
는 각각 상한과 하한 의 기호이다.)
U
(
f
,
P
)
=
∑
i
=
0
n
P
−
1
sup
x
∈
[
x
i
+
1
P
,
x
i
P
]
f
(
x
)
(
x
i
+
1
P
−
x
i
P
)
{\displaystyle U(f,P)=\sum _{i=0}^{n_{P}-1}\sup _{x\in [x_{i+1}^{P},x_{i}^{P}]}f(x)(x_{i+1}^{P}-x_{i}^{P})}
마찬가지로, 함수
f
{\displaystyle f}
의 분할
P
{\displaystyle P}
에 대한 (다르부) 하합 ((Darboux)下合, 영어 : lower (Darboux) sum )
L
(
f
,
P
)
{\displaystyle L(f,P)}
은 다음과 같다.
L
(
f
,
P
)
=
∑
i
=
0
n
P
−
1
inf
x
∈
[
x
i
+
1
P
,
x
i
P
]
f
(
x
)
(
x
i
+
1
P
−
x
i
P
)
{\displaystyle L(f,P)=\sum _{i=0}^{n_{P}-1}\inf _{x\in [x_{i+1}^{P},x_{i}^{P}]}f(x)(x_{i+1}^{P}-x_{i}^{P})}
또한, 함수
f
{\displaystyle f}
의 분할
P
{\displaystyle P}
에 대한 (다르부) 진폭은 다음과 같다.
w
(
f
,
P
)
=
U
(
f
,
P
)
−
L
(
f
,
P
)
=
∑
i
=
0
n
P
−
1
sup
x
,
y
∈
[
x
i
+
1
P
,
x
i
P
]
|
f
(
x
)
−
f
(
y
)
|
(
x
i
+
1
P
−
x
i
P
)
{\displaystyle w(f,P)=U(f,P)-L(f,P)=\sum _{i=0}^{n_{P}-1}\sup _{x,y\in [x_{i+1}^{P},x_{i}^{P}]}|f(x)-f(y)|(x_{i+1}^{P}-x_{i}^{P})}
다르부 상합과 다르부 하합은 리만 합의 상계와 하계 를 제시한다. 즉, 항상 다음이 성립한다.
L
(
f
,
P
)
≤
∑
i
=
0
n
P
−
1
f
(
t
i
)
(
x
i
+
1
P
−
x
i
P
)
≤
U
(
f
,
P
)
{\displaystyle L(f,P)\leq \sum _{i=0}^{n_{P}-1}f(t_{i})(x_{i+1}^{P}-x_{i}^{P})\leq U(f,P)}
다르부 상합은 항상 다르부 하합 이상이며, 둘의 차이는 세분을 취할수록 좁혀진다. 즉, 항상 다음이 성립한다.
L
(
f
,
P
)
≤
U
(
f
,
Q
)
{\displaystyle L(f,P)\leq U(f,Q)}
P
⊆
Q
⟹
L
(
f
,
P
)
≤
L
(
f
,
Q
)
≤
U
(
f
,
Q
)
≤
U
(
f
,
P
)
{\displaystyle P\subseteq Q\implies L(f,P)\leq L(f,Q)\leq U(f,Q)\leq U(f,P)}
둘째 명제는
Q
{\displaystyle Q}
가 다음과 같은 꼴인 경우를 보이는 것으로 족하다.
a
=
x
0
P
<
⋯
<
x
j
P
<
y
<
x
j
+
1
P
<
⋯
<
x
n
P
P
=
b
{\displaystyle a=x_{0}^{P}<\cdots <x_{j}^{P}<y<x_{j+1}^{P}<\cdots <x_{n_{P}}^{P}=b}
이 경우,
U
(
f
,
Q
)
=
∑
0
≤
i
≤
n
P
−
1
i
≠
j
sup
x
∈
[
x
i
P
,
x
i
+
1
P
]
f
(
x
)
(
x
i
+
1
P
−
x
i
P
)
+
sup
x
∈
[
x
j
P
,
y
]
f
(
x
)
(
y
−
x
j
P
)
+
sup
x
∈
[
y
,
x
j
+
1
P
]
f
(
x
)
(
x
j
P
−
y
)
≤
∑
0
≤
i
≤
n
P
−
1
i
≠
j
sup
x
∈
[
x
i
P
,
x
i
+
1
P
]
f
(
x
)
(
x
i
+
1
P
−
x
i
P
)
+
sup
x
∈
[
x
j
P
,
x
j
+
1
P
]
f
(
x
)
(
y
−
x
j
P
)
+
sup
x
∈
[
x
j
P
,
x
j
+
1
P
]
f
(
x
)
(
x
j
+
1
P
−
y
)
=
U
(
f
,
P
)
{\displaystyle {\begin{aligned}U(f,Q)&=\sum _{0\leq i\leq n_{P}-1}^{i\neq j}\sup _{x\in [x_{i}^{P},x_{i+1}^{P}]}f(x)(x_{i+1}^{P}-x_{i}^{P})+\sup _{x\in [x_{j}^{P},y]}f(x)(y-x_{j}^{P})+\sup _{x\in [y,x_{j+1}^{P}]}f(x)(x_{j}^{P}-y)\\&\leq \sum _{0\leq i\leq n_{P}-1}^{i\neq j}\sup _{x\in [x_{i}^{P},x_{i+1}^{P}]}f(x)(x_{i+1}^{P}-x_{i}^{P})+\sup _{x\in [x_{j}^{P},x_{j+1}^{P}]}f(x)(y-x_{j}^{P})+\sup _{x\in [x_{j}^{P},x_{j+1}^{P}]}f(x)(x_{j+1}^{P}-y)\\&=U(f,P)\end{aligned}}}
첫째 명제는 둘째 명제를 사용하여 다음과 같이 보일 수 있다.
L
(
f
,
P
)
≤
L
(
f
,
P
∪
Q
)
≤
U
(
f
,
P
∪
Q
)
≤
U
(
f
,
Q
)
{\displaystyle L(f,P)\leq L(f,P\cup Q)\leq U(f,P\cup Q)\leq U(f,Q)}
함수
f
:
[
a
,
b
]
→
R
{\displaystyle f\colon [a,b]\to \mathbb {R} }
의
[
a
,
b
]
{\displaystyle [a,b]}
위의 (다르부) 상적분 ((Darboux)上積分, 영어 : upper (Darboux) integral )은 다음과 같이 두 가지 값으로 정의될 수 있으며, 이 두 값은 서로 같다.
∫
a
b
¯
f
(
x
)
d
x
=
inf
{
a
,
b
}
⊆
P
⊆
[
a
,
b
]
|
P
|
<
ℵ
0
U
(
f
,
P
)
=
lim
λ
(
P
)
→
0
U
(
f
,
P
)
{\displaystyle {\overline {\int _{a}^{b}}}f(x)\mathrm {d} x=\inf _{\{a,b\}\subseteq P\subseteq [a,b]}^{|P|<\aleph _{0}}U(f,P)=\lim _{\lambda (P)\to 0}U(f,P)}
마찬가지로,
f
{\displaystyle f}
의
[
a
,
b
]
{\displaystyle [a,b]}
위의 (다르부) 하적분 ((Darboux)下積分, 영어 : lower (Darboux) integral )은 다음과 같이 두 가지 값으로 정의될 수 있으며, 이 두 값은 서로 같다.
∫
a
b
_
f
(
x
)
d
x
=
sup
{
a
,
b
}
⊆
P
⊆
[
a
,
b
]
|
P
|
<
ℵ
0
L
(
f
,
P
)
=
lim
λ
(
P
)
→
0
L
(
f
,
P
)
{\displaystyle {\underline {\int _{a}^{b}}}f(x)\mathrm {d} x=\sup _{\{a,b\}\subseteq P\subseteq [a,b]}^{|P|<\aleph _{0}}L(f,P)=\lim _{\lambda (P)\to 0}L(f,P)}
임의의
ϵ
>
0
{\displaystyle \epsilon >0}
을 취하자. 그러면, 다음을 만족시키는 분할
Q
{\displaystyle Q}
가 존재한다.
U
(
f
,
Q
)
<
inf
{
a
,
b
}
⊆
R
⊆
[
a
,
b
]
|
R
|
<
ℵ
0
U
(
f
,
R
)
+
ϵ
2
{\displaystyle U(f,Q)<\inf _{\{a,b\}\subseteq R\subseteq [a,b]}^{|R|<\aleph _{0}}U(f,R)+{\frac {\epsilon }{2}}}
따라서, 임의의
{
a
,
b
}
⊆
P
|
P
|
<
ℵ
0
⊆
[
a
,
b
]
{\displaystyle \{a,b\}\subseteq P_{|P|<\aleph _{0}}\subseteq [a,b]}
λ
(
P
)
<
ϵ
1
+
4
n
Q
sup
x
∈
[
a
,
b
]
|
f
(
x
)
|
{\displaystyle \lambda (P)<{\frac {\epsilon }{1+4n_{Q}\sup _{x\in [a,b]}|f(x)|}}}
에 대하여,
U
(
f
,
P
)
≤
U
(
f
,
P
)
−
U
(
f
,
P
∪
Q
)
+
U
(
f
,
Q
)
≤
U
(
f
,
Q
)
+
n
Q
⋅
2
sup
x
∈
[
a
,
b
]
|
f
(
x
)
|
⋅
λ
(
P
)
<
inf
{
a
,
b
}
⊆
R
⊆
[
a
,
b
]
|
R
|
<
ℵ
0
U
(
f
,
R
)
+
ϵ
{\displaystyle {\begin{aligned}U(f,P)&\leq U(f,P)-U(f,P\cup Q)+U(f,Q)\\&\leq U(f,Q)+n_{Q}\cdot 2\sup _{x\in [a,b]}|f(x)|\cdot \lambda (P)\\&<\inf _{\{a,b\}\subseteq R\subseteq [a,b]}^{|R|<\aleph _{0}}U(f,R)+\epsilon \end{aligned}}}
따라서,
lim
λ
(
P
)
→
0
U
(
f
,
P
)
=
inf
{
a
,
b
}
⊆
R
⊆
[
a
,
b
]
|
R
|
<
ℵ
0
U
(
f
,
R
)
{\displaystyle \lim _{\lambda (P)\to 0}U(f,P)=\inf _{\{a,b\}\subseteq R\subseteq [a,b]}^{|R|<\aleph _{0}}U(f,R)}
(유계 함수 의) 다르부 상적분과 다르부 하적분은 항상 존재한다. 다르부 상적분과 다르부 하적분이 일치한다면,
f
{\displaystyle f}
를 다르부 적분 가능 함수 라고 하고, 그 다르부 상적분과 다르부 하적분을
f
{\displaystyle f}
의 다르부 적분 이라고 한다. 다르부 적분 가능성 및 다르부 적분 값은 리만 적분 가능성 및 리만 적분 값과 완전히 일치한다.
리만 적분 가능 함수는 항상 유계 함수 이다.
함수
f
:
[
a
,
b
]
→
R
{\displaystyle f\colon [a,b]\to \mathbb {R} }
가 무계 함수라고 하자. 그렇다면, 임의의 분할
P
{\displaystyle P}
에 대하여, 다음을 만족시키는
0
≤
j
≤
n
P
−
1
{\displaystyle 0\leq j\leq n_{P}-1}
이 존재한다.
sup
x
∈
[
x
j
P
,
x
j
+
1
P
]
|
f
(
x
)
|
=
∞
{\displaystyle \sup _{x\in [x_{j}^{P},x_{j+1}^{P}]}|f(x)|=\infty }
따라서,
sup
t
i
∈
[
x
i
P
,
x
i
+
1
P
]
|
∑
i
=
0
n
P
−
1
f
(
t
i
)
(
x
i
+
1
P
−
x
i
P
)
|
≥
sup
t
j
∈
[
x
j
−
1
P
,
x
j
P
]
|
f
(
t
j
)
(
x
j
+
1
P
−
x
j
P
)
|
−
|
∑
0
≤
i
≤
n
P
−
1
i
≠
j
f
(
x
i
P
)
(
x
i
+
1
P
−
x
i
P
)
|
=
∞
{\displaystyle \sup _{t_{i}\in [x_{i}^{P},x_{i+1}^{P}]}\left|\sum _{i=0}^{n_{P}-1}f(t_{i})(x_{i+1}^{P}-x_{i}^{P})\right|\geq \sup _{t_{j}\in [x_{j-1}^{P},x_{j}^{P}]}|f(t_{j})(x_{j+1}^{P}-x_{j}^{P})|-\left|\sum _{0\leq i\leq n_{P}-1}^{i\neq j}f(x_{i}^{P})(x_{i+1}^{P}-x_{i}^{P})\right|=\infty }
이며,
f
{\displaystyle f}
는 리만 적분 가능 함수일 수 없다.
유계 함수
f
:
[
a
,
b
]
→
R
{\displaystyle f\colon [a,b]\to \mathbb {R} }
에 대하여, 다음 조건들이 서로 동치이다. (여기서
λ
∗
{\displaystyle \lambda ^{*}}
는 르베그 외측도 ,
lim sup
{\displaystyle \limsup }
는 상극한 ,
lim inf
{\displaystyle \liminf }
는 하극한 이다.)
(리만 적분 가능 함수)
∫
a
b
f
(
x
)
d
x
∈
R
{\displaystyle \int _{a}^{b}f(x)\mathrm {d} x\in \mathbb {R} }
가 존재한다.
(다르부 적분 가능 함수)
∫
a
b
¯
f
(
x
)
d
x
=
∫
a
b
_
f
(
x
)
d
x
{\displaystyle {\overline {\int _{a}^{b}}}f(x)\mathrm {d} x={\underline {\int _{a}^{b}}}f(x)\mathrm {d} x}
(다르부 진폭의 영 집적) 임의의
ϵ
>
0
{\displaystyle \epsilon >0}
에 대하여, 분할
P
{\displaystyle P}
가 존재하여,
w
(
f
,
P
)
<
ϵ
{\displaystyle w(f,P)<\epsilon }
(조르당 거의 어디서나 연속 함수 ) 임의의
ϵ
>
0
{\displaystyle \epsilon >0}
및
η
>
0
{\displaystyle \eta >0}
에 대하여, 분할
P
{\displaystyle P}
가 존재하여,
∑
0
≤
i
≤
n
P
−
1
w
(
f
,
P
,
i
)
>
ϵ
(
x
i
+
1
P
−
x
i
P
)
<
η
{\displaystyle \sum _{0\leq i\leq n_{P}-1}^{w(f,P,i)>\epsilon }(x_{i+1}^{P}-x_{i}^{P})<\eta }
(르베그 거의 어디서나 연속 함수 )
λ
∗
(
{
c
∈
(
a
,
b
)
:
lim sup
x
→
c
f
(
x
)
≠
lim inf
x
→
c
f
(
x
)
}
)
=
0
{\displaystyle \lambda ^{*}(\{c\in (a,b)\colon \limsup _{x\to c}f(x)\neq \liminf _{x\to c}f(x)\})=0}
증명 (리만 적분 가능 함수 ⇔ 다르부 적분 가능 함수):
필요 조건:
f
:
[
a
,
b
]
→
R
{\displaystyle f\colon [a,b]\to \mathbb {R} }
가 리만 적분 가능 함수라고 하자. 그렇다면, 임의의
ϵ
>
0
{\displaystyle \epsilon >0}
에 대하여, 리만 적분의 정의에서의
δ
(
ϵ
/
4
)
>
0
{\displaystyle \delta (\epsilon /4)>0}
가 존재한다. 또한, 다음을 만족시키는 분할
P
{\displaystyle P}
와 두 태그
(
s
i
,
t
i
∈
[
x
i
P
,
x
i
+
1
P
]
)
i
=
0
n
P
−
1
{\displaystyle (s_{i},t_{i}\in [x_{i}^{P},x_{i+1}^{P}])_{i=0}^{n_{P}-1}}
를 취할 수 있다.
λ
(
P
)
<
δ
(
ϵ
4
)
{\displaystyle \lambda (P)<\delta \left({\frac {\epsilon }{4}}\right)}
∑
i
=
0
n
P
−
1
f
(
s
i
)
(
x
i
+
1
P
−
x
i
P
)
<
L
(
f
,
P
)
+
ϵ
4
{\displaystyle \sum _{i=0}^{n_{P}-1}f(s_{i})(x_{i+1}^{P}-x_{i}^{P})<L(f,P)+{\frac {\epsilon }{4}}}
∑
i
=
0
n
P
−
1
f
(
t
i
)
(
x
i
+
1
P
−
x
i
P
)
>
U
(
f
,
P
)
−
ϵ
4
{\displaystyle \sum _{i=0}^{n_{P}-1}f(t_{i})(x_{i+1}^{P}-x_{i}^{P})>U(f,P)-{\frac {\epsilon }{4}}}
따라서,
∫
a
b
¯
f
(
x
)
d
x
−
∫
a
b
_
f
(
x
)
d
x
≤
U
(
f
,
P
)
−
L
(
f
,
P
)
<
∑
i
=
0
n
P
−
1
f
(
t
i
)
(
x
i
+
1
P
−
x
i
P
)
−
∑
i
=
0
n
P
−
1
f
(
s
i
)
(
x
i
+
1
P
−
x
i
P
)
+
ϵ
2
<
ϵ
{\displaystyle {\begin{aligned}{\overline {\int _{a}^{b}}}f(x)\mathrm {d} x-{\underline {\int _{a}^{b}}}f(x)\mathrm {d} x&\leq U(f,P)-L(f,P)\\&<\sum _{i=0}^{n_{P}-1}f(t_{i})(x_{i+1}^{P}-x_{i}^{P})-\sum _{i=0}^{n_{P}-1}f(s_{i})(x_{i+1}^{P}-x_{i}^{P})+{\frac {\epsilon }{2}}\\&<\epsilon \end{aligned}}}
충분 조건:
f
:
[
a
,
b
]
→
R
{\displaystyle f\colon [a,b]\to \mathbb {R} }
가 다르부 적분 가능 함수라고 하자. 그렇다면, 임의의
ϵ
>
0
{\displaystyle \epsilon >0}
에 대하여, 다르부 적분의 정의에서의
δ
(
ϵ
/
2
)
>
0
{\displaystyle \delta (\epsilon /2)>0}
가 존재한다. 따라서, 임의의
{
a
,
b
}
⊆
P
|
P
|
<
ℵ
0
⊆
[
a
,
b
]
{\displaystyle \{a,b\}\subseteq P_{|P|<\aleph _{0}}\subseteq [a,b]}
(
t
i
∈
[
x
i
+
1
P
,
x
i
P
]
)
i
=
0
n
P
−
1
{\displaystyle (t_{i}\in [x_{i+1}^{P},x_{i}^{P}])_{i=0}^{n_{P}-1}}
λ
(
P
)
<
δ
(
ϵ
/
2
)
{\displaystyle \lambda (P)<\delta \left(\epsilon /2\right)}
에 대하여,
|
∑
i
=
0
n
P
−
1
f
(
t
i
)
(
x
i
+
1
P
−
x
i
P
)
−
∫
a
b
¯
f
(
x
)
d
x
|
≤
U
(
f
,
P
)
−
L
(
f
,
P
)
<
ϵ
{\displaystyle {\begin{aligned}\left|\sum _{i=0}^{n_{P}-1}f(t_{i})(x_{i+1}^{P}-x_{i}^{P})-{\overline {\int _{a}^{b}}}f(x)\mathrm {d} x\right|&\leq U(f,P)-L(f,P)\\&<\epsilon \end{aligned}}}
증명 (다르부 적분 가능 함수 ⇔ 다르부 진폭의 영 집적):
다음 항등식에 의하여 성립한다.
∫
a
b
¯
f
(
x
)
d
x
−
∫
a
b
_
f
(
x
)
d
x
=
inf
{
a
,
b
}
⊆
P
⊆
[
a
,
b
]
|
P
|
<
ℵ
0
w
(
f
,
P
)
{\displaystyle {\overline {\int _{a}^{b}}}f(x)\mathrm {d} x-{\underline {\int _{a}^{b}}}f(x)\mathrm {d} x=\inf _{\{a,b\}\subseteq P\subseteq [a,b]}^{|P|<\aleph _{0}}w(f,P)}
증명 (다르부 진폭의 영 집적 ⇔ 조르당 거의 어디서나 연속 함수):
다음 부등식에 의하여 성립한다.
ϵ
∑
0
≤
i
≤
n
P
−
1
w
(
f
,
P
,
i
)
>
ϵ
(
x
i
+
1
P
−
x
i
P
)
≤
w
(
f
,
P
)
≤
ϵ
(
b
−
a
)
+
2
sup
x
∈
[
a
,
b
]
|
f
(
x
)
|
∑
0
≤
i
≤
n
P
−
1
w
(
f
,
P
,
i
)
>
ϵ
(
x
i
+
1
P
−
x
i
P
)
{\displaystyle \epsilon \sum _{0\leq i\leq n_{P}-1}^{w(f,P,i)>\epsilon }(x_{i+1}^{P}-x_{i}^{P})\leq w(f,P)\leq \epsilon (b-a)+2\sup _{x\in [a,b]}|f(x)|\sum _{0\leq i\leq n_{P}-1}^{w(f,P,i)>\epsilon }(x_{i+1}^{P}-x_{i}^{P})}
증명 (조르당 거의 어디서나 연속 함수 ⇔ 르베그 거의 어디서나 연속 함수):
f
{\displaystyle f}
의 불연속점 집합을
E
⊆
[
a
,
b
]
{\displaystyle E\subseteq [a,b]}
라고 하자.
필요조건: 임의의
n
∈
Z
+
{\displaystyle n\in \mathbb {Z} ^{+}}
및
η
>
0
{\displaystyle \eta >0}
에 대하여, 다음을 만족시키는 분할
P
{\displaystyle P}
가 존재한다.
∑
0
≤
i
≤
n
P
−
1
w
(
f
,
P
,
i
)
>
1
/
n
(
x
i
+
1
P
−
x
i
P
)
<
η
{\displaystyle \sum _{0\leq i\leq n_{P}-1}^{w(f,P,i)>1/n}(x_{i+1}^{P}-x_{i}^{P})<\eta }
따라서,
λ
∗
(
{
c
∈
(
a
,
b
)
:
lim sup
x
→
c
f
(
x
)
−
lim inf
x
→
c
f
(
x
)
>
1
/
n
}
)
≤
∑
0
≤
i
≤
n
P
−
1
w
(
f
,
P
,
i
)
>
1
/
n
(
x
i
+
1
P
−
x
i
P
)
<
η
{\displaystyle \lambda ^{*}(\{c\in (a,b)\colon \limsup _{x\to c}f(x)-\liminf _{x\to c}f(x)>1/n\})\leq \sum _{0\leq i\leq n_{P}-1}^{w(f,P,i)>1/n}(x_{i+1}^{P}-x_{i}^{P})<\eta }
즉,
λ
∗
(
E
)
=
0
{\displaystyle \lambda ^{*}(E)=0}
충분조건: 임의의
ϵ
>
0
{\displaystyle \epsilon >0}
및
η
>
0
{\displaystyle \eta >0}
을 취하자. 그렇다면, 다음을 만족시키는,
E
{\displaystyle E}
의 열린구간 가산 덮개
{
I
k
}
k
=
1
∞
{\displaystyle \{I_{k}\}_{k=1}^{\infty }}
가 존재한다.
∑
k
=
1
∞
|
I
k
|
<
η
{\displaystyle \sum _{k=1}^{\infty }|I_{k}|<\eta }
또한, 임의의 연속점
x
∈
[
a
,
b
]
∖
E
{\displaystyle x\in [a,b]\setminus E}
에 대하여, 다음을 만족시키는
δ
x
>
0
{\displaystyle \delta _{x}>0}
이 존재한다.
sup
s
,
t
∈
(
x
−
δ
x
,
x
+
δ
x
)
|
f
(
s
)
−
f
(
t
)
|
<
ϵ
{\displaystyle \sup _{s,t\in (x-\delta _{x},x+\delta _{x})}|f(s)-f(t)|<\epsilon }
이로부터,
[
a
,
b
]
{\displaystyle [a,b]}
의 열린 덮개
{
(
x
−
δ
x
,
x
+
δ
x
)
}
x
∈
[
a
,
b
]
∖
E
∪
{
I
k
}
k
=
1
∞
{\displaystyle \{(x-\delta _{x},x+\delta _{x})\}_{x\in [a,b]\setminus E}\cup \{I_{k}\}_{k=1}^{\infty }}
를 얻으며, 이는 르베그 수
δ
>
0
{\displaystyle \delta >0}
을 갖는다.
λ
(
P
)
<
δ
{\displaystyle \lambda (P)<\delta }
인 분할
P
{\displaystyle P}
를 취하자. 그렇다면, 각
[
x
i
P
,
x
i
+
1
P
]
{\displaystyle [x_{i}^{P},x_{i+1}^{P}]}
은 덮개의 어떤 원소에 포함되는데,
w
(
f
,
P
,
i
)
>
ϵ
{\displaystyle w(f,P,i)>\epsilon }
일 경우, 이 덮개 원소는
(
x
−
δ
x
,
x
+
δ
x
)
{\displaystyle (x-\delta _{x},x+\delta _{x})}
꼴일 수 없다. 즉, 이 경우 반드시
I
k
{\displaystyle I_{k}}
꼴의 원소에 포함된다. 따라서,
∑
0
≤
i
≤
n
P
−
1
w
(
f
,
P
,
i
)
>
ϵ
(
x
i
+
1
P
−
x
i
P
)
≤
∑
k
=
1
∞
|
I
k
|
<
η
{\displaystyle \sum _{0\leq i\leq n_{P}-1}^{w(f,P,i)>\epsilon }(x_{i+1}^{P}-x_{i}^{P})\leq \sum _{k=1}^{\infty }|I_{k}|<\eta }
특히, 연속 함수 는 항상 리만 적분 가능 함수이다. 불연속점 집합이 유한 집합 이거나 가산 무한 집합 인 함수 역시 거의 어디서나 연속 함수에 속하므로 리만 적분 가능 함수이다. 단조 함수 역시 많아야 가산 개의 불연속점을 가지므로 리만 적분 가능 함수이다.
리만 적분 가능 함수는 다음과 같은 연산들에 대하여 닫혀있다.
(합)
f
,
g
∈
R
(
[
a
,
b
]
;
R
)
⟹
f
+
g
∈
R
(
[
a
,
b
]
;
R
)
{\displaystyle f,g\in {\mathcal {R}}([a,b];\mathbb {R} )\implies f+g\in {\mathcal {R}}([a,b];\mathbb {R} )}
(곱)
f
,
g
∈
R
(
[
a
,
b
]
;
R
)
⟹
f
g
∈
R
(
[
a
,
b
]
;
R
)
{\displaystyle f,g\in {\mathcal {R}}([a,b];\mathbb {R} )\implies fg\in {\mathcal {R}}([a,b];\mathbb {R} )}
(함수의 제한 )
f
∈
R
(
[
a
,
b
]
;
R
)
,
[
c
,
d
]
⊆
[
a
,
b
]
⟹
f
|
[
c
,
d
]
∈
R
(
[
c
,
d
]
;
R
)
{\displaystyle f\in {\mathcal {R}}([a,b];\mathbb {R} ),\;[c,d]\subseteq [a,b]\implies f|_{[c,d]}\in {\mathcal {R}}([c,d];\mathbb {R} )}
(균등 극한 )
또한, 일부 경우 자연스러운 공식이 성립한다. 즉, 닫힌구간
I
{\displaystyle I}
위의 리만 적분 가능 함수
f
,
g
:
I
→
R
{\displaystyle f,g\colon I\to \mathbb {R} }
및 정의역 속 점들
a
,
b
,
c
∈
I
{\displaystyle a,b,c\in I}
에 대하여, 다음이 성립한다.
∫
a
b
f
(
x
)
+
g
(
x
)
d
x
=
∫
a
b
f
(
x
)
d
x
+
∫
a
b
g
(
x
)
d
x
{\displaystyle \int _{a}^{b}f(x)+g(x)\mathrm {d} x=\int _{a}^{b}f(x)\mathrm {d} x+\int _{a}^{b}g(x)\mathrm {d} x}
∫
a
b
k
f
(
x
)
d
x
=
k
∫
a
b
f
(
x
)
d
x
(
k
∈
R
)
{\displaystyle \int _{a}^{b}kf(x)\mathrm {d} x=k\int _{a}^{b}f(x)\mathrm {d} x\qquad (k\in \mathbb {R} )}
∫
a
c
f
(
x
)
d
x
=
∫
a
b
f
(
x
)
d
x
+
∫
b
c
f
(
x
)
d
x
{\displaystyle \int _{a}^{c}f(x)\mathrm {d} x=\int _{a}^{b}f(x)\mathrm {d} x+\int _{b}^{c}f(x)\mathrm {d} x}
그러나, 리만 적분 함수는 몫과 함수의 합성 에 대하여 닫혀있지 않다. 예를 들어, 두 리만 적분 가능 함수의 몫은 무계 함수 일 수 있다. 또한,
[
0
,
1
]
{\displaystyle [0,1]}
위의 리만 적분 가능 함수
f
(
x
)
=
{
1
x
=
0
0
x
∈
(
0
,
1
]
{\displaystyle f(x)={\begin{cases}1&x=0\\0&x\in (0,1]\end{cases}}}
를, 역시
[
0
,
1
]
{\displaystyle [0,1]}
위의 리만 적분 가능 함수인 토메 함수 의 왼쪽에 합성하면, 디리클레 함수 를 얻는데, 이는
[
0
,
1
]
{\displaystyle [0,1]}
위의 리만 적분 가능 함수가 아니다. 하지만 왼쪽의 함수가 연속 함수라면 합성된 함수는 리만 적분 가능 함수이다. 즉,
f
∈
C
(
[
c
,
d
]
;
R
)
,
g
∈
R
(
[
a
,
b
]
;
[
c
,
d
]
)
⟹
f
∘
g
∈
R
(
[
a
,
b
]
→
R
)
{\displaystyle f\in {\mathcal {C}}([c,d];\mathbb {R} ),\;g\in {\mathcal {R}}([a,b];[c,d])\implies f\circ g\in {\mathcal {R}}([a,b]\to \mathbb {R} )}
리만 적분 가능 함수는 균등 극한이 아닐 수 있는 극한에 대하여 닫혀있지 않다. 또한, 코시 열 극한에 대하여 닫혀있지 않다. 즉, 리만 적분 가능 함수의 공간은 완비 L p 공간 이 아니다.
리만 적분에 대한 미적분학의 제1 기본 정리는 다음과 같다. 리만 적분 가능 함수
f
:
[
a
,
b
]
→
R
{\displaystyle f\colon [a,b]\to \mathbb {R} }
에 대한 다음 함수를 생각하자.
F
:
[
a
,
b
]
→
R
{\displaystyle F\colon [a,b]\to \mathbb {R} }
F
(
x
)
=
∫
a
x
f
(
t
)
d
t
{\displaystyle F(x)=\int _{a}^{x}f(t)\mathrm {d} t}
그렇다면,
F
{\displaystyle F}
는 립시츠 연속 함수 이다. 따라서,
F
{\displaystyle F}
는 거의 어디서나 미분 가능 함수 이며, 모든 미분 가능점에서
F
′
(
x
)
=
f
(
x
)
{\displaystyle F'(x)=f(x)}
이다. 만약 추가로
f
{\displaystyle f}
가 연속 함수 라면,
F
{\displaystyle F}
는 연속 미분 가능 함수이며, 임의의
x
∈
[
a
,
b
]
{\displaystyle x\in [a,b]}
에 대하여
F
′
(
x
)
=
f
(
x
)
{\displaystyle F'(x)=f(x)}
를 만족시킨다, 즉,
f
{\displaystyle f}
의 원함수이다.
리만 적분에 대한 미적분학의 제2 기본 정리는 다음과 같다. 함수
f
:
[
a
,
b
]
→
R
{\displaystyle f\colon [a,b]\to \mathbb {R} }
가 다음 두 조건을 만족시킨다고 하자.
(부정적분 가능 함수)
F
′
(
x
)
=
f
(
x
)
∀
x
∈
[
a
,
b
]
{\displaystyle F'(x)=f(x)\forall x\in [a,b]}
(리만 적분 가능 함수)
∫
a
b
f
(
x
)
d
x
∈
R
{\displaystyle \int _{a}^{b}f(x)\mathrm {d} x\in \mathbb {R} }
그렇다면, 다음이 성립한다.
∫
a
b
f
(
x
)
d
x
=
F
(
b
)
−
F
(
a
)
=
F
(
x
)
|
a
b
{\displaystyle \int _{a}^{b}f(x)\mathrm {d} x=F(b)-F(a)=F(x)|_{a}^{b}}
리만 적분에 대한 미적분학 제2 기본 정리는 적분 가능 함수를 전제하여야 한다. 즉, 부정적분 가능 함수는 리만 적분 가능 함수일 필요가 없다.
제곱 함수
x
2
{\displaystyle x^{2}}
의 0에서 1까지의 리만 적분은
n
{\displaystyle n}
등분 분할에 대한 오른쪽 리만 합을 통해 다음과 같이 구할 수 있다.
∫
0
1
x
2
d
x
=
lim
n
→
∞
1
n
∑
i
=
1
n
(
i
n
)
2
=
lim
n
→
∞
(
n
+
1
)
(
2
n
+
1
)
6
n
2
=
1
3
{\displaystyle \int _{0}^{1}x^{2}\mathrm {d} x=\lim _{n\to \infty }{\frac {1}{n}}\sum _{i=1}^{n}\left({\frac {i}{n}}\right)^{2}=\lim _{n\to \infty }{\frac {(n+1)(2n+1)}{6n^{2}}}={\frac {1}{3}}}
제곱 함수
x
2
{\displaystyle x^{2}}
는 연속 함수이므로, 부정적분 가능 함수이자 리만 적분 가능 함수이다. 따라서, 그 리만 적분을 미적분학의 기본 정리를 통해 다음과 같이 구할 수 있다.
∫
0
1
x
2
d
x
=
1
3
x
3
|
0
1
=
1
3
{\displaystyle \int _{0}^{1}x^{2}\mathrm {d} x=\left.{\frac {1}{3}}x^{3}\right|_{0}^{1}={\frac {1}{3}}}
디리클레 함수
D
(
x
)
=
{
1
x
∈
Q
0
x
∈
R
∖
Q
{\displaystyle D(x)={\begin{cases}1&x\in \mathbb {Q} \\0&x\in \mathbb {R} \setminus \mathbb {Q} \end{cases}}}
는
[
0
,
1
]
{\displaystyle [0,1]}
위의 리만 적분 가능 함수가 아니다. 구간을 아무리 잘게 분할해도, 각각의 구간 안에는 유리수 가 존재하며, 또한 각각의 구간 안에는 무리수 가 존재한다. 따라서 다음과 같은 두 가지 리만 합을 취할 수 있다.
∑
i
=
0
n
P
−
1
D
(
s
i
)
(
x
i
+
1
P
−
x
i
P
)
=
1
(
s
i
∈
[
x
i
P
,
x
i
+
1
P
]
∩
Q
)
{\displaystyle \sum _{i=0}^{n_{P}-1}D(s_{i})(x_{i+1}^{P}-x_{i}^{P})=1\qquad (s_{i}\in [x_{i}^{P},x_{i+1}^{P}]\cap \mathbb {Q} )}
∑
i
=
0
n
P
−
1
D
(
t
i
)
(
x
i
+
1
P
−
x
i
P
)
=
0
(
t
i
∈
[
x
i
P
,
x
i
+
1
P
]
∖
Q
)
{\displaystyle \sum _{i=0}^{n_{P}-1}D(t_{i})(x_{i+1}^{P}-x_{i}^{P})=0\qquad (t_{i}\in [x_{i}^{P},x_{i+1}^{P}]\setminus \mathbb {Q} )}
리만 합의 극한이 존재할 수 없으므로, 리만 적분 가능 함수가 아니다. 사실,
[
0
,
1
]
{\displaystyle [0,1]}
위의 다르부 상적분과 다르부 하적분은 다음과 같다.
∫
0
1
¯
D
(
x
)
d
x
=
1
{\displaystyle {\overline {\int _{0}^{1}}}D(x)\mathrm {d} x=1}
∫
0
1
_
D
(
x
)
d
x
=
0
{\displaystyle {\underline {\int _{0}^{1}}}D(x)\mathrm {d} x=0}
부정적분 가능 함수 ⇏ 리만 적분 가능 함수
편집
다음과 같은 함수를 생각하자.
f
(
x
)
=
{
2
x
sin
1
x
2
−
2
x
cos
1
x
2
x
≠
0
0
x
=
0
{\displaystyle f(x)={\begin{cases}2x\sin {\frac {1}{x^{2}}}-{\frac {2}{x}}\cos {\frac {1}{x^{2}}}&x\neq 0\\0&x=0\end{cases}}}
그렇다면,
∫
f
(
x
)
d
x
=
{
x
2
sin
1
x
2
x
≠
0
0
x
=
0
+
C
{\displaystyle \int f(x)\mathrm {d} x={\begin{cases}x^{2}\sin {\frac {1}{x^{2}}}&x\neq 0\\0&x=0\end{cases}}+C}
이므로,
f
{\displaystyle f}
는
[
−
1
,
1
]
{\displaystyle [-1,1]}
위의 부정적분 가능 함수이다. 그러나,
f
{\displaystyle f}
는
[
−
1
,
1
]
{\displaystyle [-1,1]}
위의 무계 함수이므로,
[
−
1
,
1
]
{\displaystyle [-1,1]}
위의 리만 적분 가능 함수가 아니다.
부정적분 가능 유계 함수 ⇏ 리만 적분 가능 함수
편집
볼테라 함수 의 도함수는 유계 함수이지만, 리만 적분 가능 함수가 아니다.