Napier's Constant

2026/09/29 16:03
2026/11/02 18:30
Contents
  1. What is “e” ?
  2. Origin of the Name
  3. Definitions
  4. Derivations
  5. 最後に

せっかくなので KaTeX\KaTeX を活用した記事を書いてみました.AIフル活用です.

What is “ee” ?#

ee は自然対数(natural logarithm)の底として使われる定数で,ネイピア数(Napier's constant)やオイラー数(Euler's number)とも呼ばれる.値は次の通りである.

e=2.71828 18284 59045 23536…e = 2.71828\,18284\,59045\,23536\ldots

ee は無理数であり,さらに超越数(有理数係数の多項式の根にならない数)でもある.

ee を底とする指数関数 exe^x は,微分しても形が変わらないという性質を持つ.

ddxex=ex\frac{d}{dx} e^x = e^x

また,その逆関数である自然対数 log⁡x=log⁡ex\log x = \log_e x の導関数は 1x\dfrac{1}{x} になる.この扱いやすさから,ee は微積分,確率・統計,物理,工学など多くの分野で自然に現れる.

なお,本記事では底を省略した log⁡x\log x は自然対数 log⁡ex\log_e x を表す.分野によっては ln⁡x\ln x と書くことも多い.

Origin of the Name#

  • ネイピア数:対数を発明したスコットランドの数学者ジョン・ネイピア(John Napier)にちなむ.ただし,ネイピア自身が ee という定数を明示的に扱ったわけではない
  • オイラー数:記号 ee を導入したスイスの数学者レオンハルト・オイラー(Leonhard Euler)にちなむ

オイラーがなぜ ee という文字を選んだのかは分かっていない."exponential"(指数)の頭文字だからという説や,aa を別の量に使っていたので次の母音である ee を使ったという説がある.

Definitions#

ee にはいくつかの定義の仕方があり,どれも同じ数を定める.代表的なものは次の 5 つである.

Limit Definition

e=lim⁡n→∞(1+1n)ne = \lim_{n\to\infty}\left(1+\frac{1}{n}\right)^n

Series Definition

e=∑k=0∞1k!=1+11!+12!+13!+⋯e = \sum_{k=0}^{\infty}\frac{1}{k!} = 1 + \frac{1}{1!} + \frac{1}{2!} + \frac{1}{3!} + \cdots

Derivative Definition

次を満たす唯一の正の数を ee とする.つまり,(ax)′=ax(a^x)' = a^x となる底 aa が ee である.

lim⁡h→0eh−1h=1\lim_{h\to 0}\frac{e^h - 1}{h} = 1

Integral Definition

次を満たす唯一の正の数を ee とする.

∫1e1t dt=1\int_1^{e}\frac{1}{t}\,dt = 1

Differential Equation Definition

初期値問題 y′=y, y(0)=1y' = y,\ y(0) = 1 の解 y(x)y(x) を用いて,次のように定める.

e=y(1)e = y(1)

Derivations#

ここでは Limit Definition を出発点とし,残りの 4 つの定義がすべて同じ数を定めることを示す.流れは次の通りである.

  1. Limit Definition の式がどこから来るかを見る(Compound Interest)
  2. その極限が実際に存在することを示す(Convergence of the Limit)
  3. nn を実数 xx や 1h\frac{1}{h} に置き換えても同じ極限になることを示す(Extending to Real Numbers)
  4. 残りの定義との一致を 1 つずつ示す(Series Form,Derivative Form,Integral Form,Differential Equation Form)

各節がどの結果を使うかは次の通りである.後ろの節ほど前の結果を多く使うので,上から順に読むとよい.

flowchart TD
    CI["Compound Interest"] -.->|式の由来| CL
    BT(["二項定理"]) --> CL
    MC(["有界な単調数列は<br>収束する"]) --> CL
    CL["Convergence of the Limit"] --> ER["Extending to Real Numbers"]
    CL -->|"式 (A) と評価"| SF["Series Form"]
    CL --> IF["Integral Form"]
    FT(["微分積分学の<br>基本定理"]) --> IF
    ER --> DF["Derivative Form"]
    DF --> DE["Differential Equation Form"]

前提:正の数 aa に対して実数乗 axa^x が定義されていて,次が成り立つものとする.

  • axa^x は xx について連続である
  • a>1a > 1 なら axa^x は狭義単調増加である(指数が大きいほど値が大きい)
  • x>0x > 0 なら,0<a<b0 < a < b のとき ax<bxa^x < b^x である(底が大きいほど値が大きい)
  • 指数法則 ax+y=axaya^{x+y} = a^x a^y,(ax)y=axy(a^x)^y = a^{xy} が成り立つ

また,ee が定まったあとは log⁡x\log x を exe^x の逆関数(自然対数)とする.exe^x が連続かつ狭義単調増加なので,log⁡x\log x も連続かつ狭義単調増加であり,指数法則から log⁡(ab)=blog⁡a\log(a^b) = b\log a が成り立つ.

Compound Interest#

Limit Definition の式は複利計算から自然に出てくる.ベルヌーイが考えたのもこの問題である.

元本を 1,年利を 100% とする.

  • 1 年に 1 回利息をつけると,1 年後の金額は 1+1=21 + 1 = 2 になる
  • 半年ごとに 50% ずつ利息をつけると,(1+12)2=2.25\left(1 + \frac{1}{2}\right)^2 = 2.25 になる
  • 1 年を nn 回に分けて,毎回 1n\frac{1}{n} ずつ利息をつけると,(1+1n)n\left(1 + \frac{1}{n}\right)^n になる

nn を大きくしていくと,値は次のようになる.

nn (1+1n)n\left(1+\frac{1}{n}\right)^n
1 2
2 2.25
4 2.44140625
12 2.61303529…
365 2.71456748…
10000 2.71814592…
1000000 2.71828046…

利息をつける回数を増やしても金額は無限に増えるわけではなく,ある値に近づいていくように見える.この極限値(連続複利で 1 年運用したときの金額)が ee である.

Convergence of the Limit#

表を見ると収束しそうだが,数値を眺めるだけでは本当に収束するかは分からない.そこで「上に有界な単調増加数列は収束する」という実数の性質を使って,極限の存在を示す.

命題:数列 an=(1+1n)na_n = \left(1+\dfrac{1}{n}\right)^n は狭義単調増加で,上に有界である.したがって収束する.

方針:二項定理で ana_n を展開し,各項を nn と n+1n+1 で比べて単調増加を,各項を 1k!\frac{1}{k!} で上から抑えて有界性を示す.

証明:

ステップ 1(展開):二項定理より

an=∑k=0n(nk)1nka_n = \sum_{k=0}^{n}\binom{n}{k}\frac{1}{n^k}

である.k≥1k \geq 1 のとき,分子の kk 個の因数をそれぞれ nn で割ると

(nk)1nk=n(n−1)⋯(n−k+1)k! nk=1k!⋅nn⋅n−1n⋯n−k+1n=1k!∏j=0k−1(1−jn)\binom{n}{k}\frac{1}{n^k} = \frac{n(n-1)\cdots(n-k+1)}{k!\,n^k} = \frac{1}{k!}\cdot\frac{n}{n}\cdot\frac{n-1}{n}\cdots\frac{n-k+1}{n} = \frac{1}{k!}\prod_{j=0}^{k-1}\left(1-\frac{j}{n}\right)

となる.そこで

Tk(n)=1k!∏j=0k−1(1−jn)(T0(n)=1)T_k(n) = \frac{1}{k!}\prod_{j=0}^{k-1}\left(1-\frac{j}{n}\right) \qquad (T_0(n) = 1)

とおくと,

an=∑k=0nTk(n)(A)a_n = \sum_{k=0}^{n}T_k(n) \tag{A}

と書ける.k≤nk \leq n なら j≤k−1≤n−1j \leq k-1 \leq n-1 なので,積の各因子 1−jn1 - \frac{j}{n} は 00 より大きく 11 以下である.

ステップ 2(単調増加):k≤nk \leq n を固定して Tk(n)T_k(n) と Tk(n+1)T_k(n+1) を比べる.各 j≥1j \geq 1 について

0<1−jn<1−jn+10 < 1 - \frac{j}{n} < 1 - \frac{j}{n+1}

であり(j=0j = 0 の因子はどちらも 1),正の数どうしの積なので Tk(n)≤Tk(n+1)T_k(n) \leq T_k(n+1) が成り立つ.よって

an+1=∑k=0nTk(n+1)+Tn+1(n+1)≥∑k=0nTk(n)+Tn+1(n+1)=an+Tn+1(n+1)a_{n+1} = \sum_{k=0}^{n}T_k(n+1) + T_{n+1}(n+1) \geq \sum_{k=0}^{n}T_k(n) + T_{n+1}(n+1) = a_n + T_{n+1}(n+1)

である.Tn+1(n+1)>0T_{n+1}(n+1) > 0 なので an<an+1a_n < a_{n+1} となる.

ステップ 3(上に有界):ステップ 1 より積の各因子は 1 以下なので Tk(n)≤1k!T_k(n) \leq \frac{1}{k!} であり,

an≤∑k=0n1k!a_n \leq \sum_{k=0}^{n}\frac{1}{k!}

となる.k≥1k \geq 1 のとき,k!=1⋅2⋅3⋯kk! = 1\cdot 2\cdot 3\cdots k のうち 22 から kk までの k−1k-1 個の因数はすべて 22 以上なので,k!≥2k−1k! \geq 2^{k-1} である.よって等比数列の和の公式より

an≤1+∑k=1n12k−1=1+2(1−12n)<3a_n \leq 1 + \sum_{k=1}^{n}\frac{1}{2^{k-1}} = 1 + 2\left(1 - \frac{1}{2^n}\right) < 3

となる.

以上より,{an}\{a_n\} は上に有界な単調増加数列なので収束する.この極限値を ee と定める.また a1=2<a2≤ea_1 = 2 < a_2 \leq e とステップ 3 の評価から,2<e≤32 < e \leq 3 も分かる.■\blacksquare

Extending to Real Numbers#

Limit Definition は nn が自然数の極限だが,後の Derivative Form では h→0h \to 0 という実数の極限が必要になる.そこで,変数を実数にしても極限が ee のままであることを示しておく.

命題:

lim⁡x→∞(1+1x)x=e,lim⁡x→−∞(1+1x)x=e,lim⁡h→0(1+h)1h=e\lim_{x\to\infty}\left(1+\frac{1}{x}\right)^x = e, \qquad \lim_{x\to-\infty}\left(1+\frac{1}{x}\right)^x = e, \qquad \lim_{h\to 0}(1+h)^{\frac{1}{h}} = e

方針:実数 xx を連続する整数 n, n+1n,\ n+1 で挟み,はさみうちの原理を使う.残りの 2 つは変数変換で 1 つ目に帰着させる.

証明:

x→∞x \to \infty の場合:x≥1x \geq 1 とし,n=⌊x⌋n = \lfloor x \rfloor とおくと n≤x<n+1n \leq x < n+1 である.前提の単調性を 1 回ずつ使うと,

(1+1n+1)n<(1+1x)n≤(1+1x)x≤(1+1n)x<(1+1n)n+1\left(1+\frac{1}{n+1}\right)^{n} < \left(1+\frac{1}{x}\right)^{n} \leq \left(1+\frac{1}{x}\right)^{x} \leq \left(1+\frac{1}{n}\right)^{x} < \left(1+\frac{1}{n}\right)^{n+1}

が成り立つ.左から順に,底を大きくした(1n+1<1x\frac{1}{n+1} < \frac{1}{x}),指数を大きくした(n≤xn \leq x,底は 1 より大きい),底を大きくした(1x≤1n\frac{1}{x} \leq \frac{1}{n}),指数を大きくした(x<n+1x < n+1)だけである.

両端は Convergence of the Limit の結果を使って

(1+1n+1)n=(1+1n+1)n+11+1n+1→e1=e,(1+1n)n+1=(1+1n)n(1+1n)→e⋅1=e\left(1+\frac{1}{n+1}\right)^{n} = \frac{\left(1+\frac{1}{n+1}\right)^{n+1}}{1+\frac{1}{n+1}} \to \frac{e}{1} = e, \qquad \left(1+\frac{1}{n}\right)^{n+1} = \left(1+\frac{1}{n}\right)^{n}\left(1+\frac{1}{n}\right) \to e \cdot 1 = e

となる.x→∞x \to \infty のとき n→∞n \to \infty なので,はさみうちの原理より (1+1x)x→e\left(1+\frac{1}{x}\right)^x \to e である.

x→−∞x \to -\infty の場合:x=−yx = -y とおくと y→∞y \to \infty である.y>1y > 1 として,1−1y=y−1y1 - \frac{1}{y} = \frac{y-1}{y} と yy−1=1+1y−1\frac{y}{y-1} = 1 + \frac{1}{y-1} を使い,指数を y=(y−1)+1y = (y-1) + 1 と分けると

(1+1x)x=(1−1y)−y=(yy−1)y=(1+1y−1)y−1(1+1y−1)\left(1+\frac{1}{x}\right)^x = \left(1-\frac{1}{y}\right)^{-y} = \left(\frac{y}{y-1}\right)^{y} = \left(1+\frac{1}{y-1}\right)^{y-1}\left(1+\frac{1}{y-1}\right)

となる.y−1→∞y - 1 \to \infty なので,前半の結果より右辺は e⋅1=ee \cdot 1 = e に収束する.

h→0h \to 0 の場合:x=1hx = \dfrac{1}{h} とおくと (1+h)1/h=(1+1x)x(1+h)^{1/h} = \left(1+\frac{1}{x}\right)^x である.h→+0h \to +0 のとき x→∞x \to \infty,h→−0h \to -0 のとき x→−∞x \to -\infty なので,どちらの場合も上の結果から ee に収束する.

以上より,命題が示された.■\blacksquare

Series Form#

式 (A) を見ると,ana_n は ∑1k!\sum \frac{1}{k!} の各項に (1−jn)\left(1-\frac{j}{n}\right) という因子がかかった形をしている.n→∞n \to \infty でこの因子は 1 に近づくので,e=∑1k!e = \sum \frac{1}{k!} になりそうである.ただし nn を大きくすると項の数も増えるので,「各項の極限をとって足す」という操作はそのままでは使えない.そこで,上からと下からの 2 つの不等式に分けて示す.

命題:

e=∑k=0∞1k!e = \sum_{k=0}^{\infty}\frac{1}{k!}

方針:部分和 sn=∑k=0n1k!s_n = \sum_{k=0}^{n}\frac{1}{k!} の極限を ss とし,e≤se \leq s と e≥se \geq s の両方を示す.下からの評価では項の数を固定してから極限をとる.

証明:

ss の存在:sns_n は単調増加で,Convergence of the Limit のステップ 3 と同じ評価により sn<3s_n < 3 である.よって極限 s=lim⁡n→∞sns = \lim_{n\to\infty} s_n が存在する.

e≤se \leq s であること:ステップ 3 で示したように an≤sna_n \leq s_n である.n→∞n \to \infty とすると e≤se \leq s となる.

e≥se \geq s であること:自然数 mm を固定し,n≥mn \geq m とする.(A) の各項は正なので,k=mk = m までの項だけを残すと

an≥∑k=0mTk(n)=∑k=0m1k!∏j=0k−1(1−jn)a_n \geq \sum_{k=0}^{m}T_k(n) = \sum_{k=0}^{m}\frac{1}{k!}\prod_{j=0}^{k-1}\left(1-\frac{j}{n}\right)

である.右辺は nn によらない m+1m+1 個の項の和なので,n→∞n \to \infty で各項の極限をとってよい.各積は 1 に収束するので

e≥∑k=0m1k!=sme \geq \sum_{k=0}^{m}\frac{1}{k!} = s_m

となる.これが任意の mm で成り立つので,m→∞m \to \infty として e≥se \geq s を得る.

以上より,e=s=∑k=0∞1k!e = s = \displaystyle\sum_{k=0}^{\infty}\frac{1}{k!} が示された.■\blacksquare

テイラー展開を使った別証明もあるが,(ex)′=ex(e^x)' = e^x を使うので Derivative Form の後で紹介する.

Derivative Form#

指数関数 axa^x を定義に従って微分すると,指数法則より

ax+h−axh=ax⋅ah−1h\frac{a^{x+h} - a^x}{h} = a^x \cdot \frac{a^h - 1}{h}

なので,

(ax)′=ax⋅lim⁡h→0ah−1h(a^x)' = a^x \cdot \lim_{h\to 0}\frac{a^h - 1}{h}

となる.右辺の極限が 1 になる aa を選べば,(ax)′=ax(a^x)' = a^x という非常に扱いやすい関数が得られる.

極限が 1 になるということは,小さな hh で ah≈1+ha^h \approx 1 + h,つまり a≈(1+h)1/ha \approx (1+h)^{1/h} ということである.h=1nh = \frac{1}{n} とおくと a≈(1+1n)na \approx \left(1+\frac{1}{n}\right)^n となり,Limit Definition と同じ式が出てくる.これを正確に示す.

命題:

lim⁡h→0eh−1h=1\lim_{h\to 0}\frac{e^h - 1}{h} = 1

であり,a>0a > 0 のうち lim⁡h→0ah−1h=1\displaystyle\lim_{h\to 0}\frac{a^h - 1}{h} = 1 を満たすのは a=ea = e だけである.

方針:t=eh−1t = e^h - 1 と置き換えて,Extending to Real Numbers で示した (1+t)1/t→e(1+t)^{1/t} \to e の形に持ち込む.一般の aa は ah=ehlog⁡aa^h = e^{h\log a} と書き直して a=ea = e の場合に帰着させる.

証明:

a=ea = e で極限が 1 になること:t=eh−1t = e^h - 1 とおく.exe^x は連続かつ狭義単調増加なので,h→0h \to 0 のとき t→0t \to 0 であり,h≠0h \neq 0 なら t≠0t \neq 0 である.また eh=1+te^h = 1 + t より h=log⁡(1+t)h = \log(1+t) である.よって,log⁡(ab)=blog⁡a\log(a^b) = b\log a を使うと

eh−1h=tlog⁡(1+t)=11tlog⁡(1+t)=1log⁡(1+t)1t\frac{e^h - 1}{h} = \frac{t}{\log(1+t)} = \frac{1}{\frac{1}{t}\log(1+t)} = \frac{1}{\log(1+t)^{\frac{1}{t}}}

となる.Extending to Real Numbers より t→0t \to 0 のとき (1+t)1/t→e(1+t)^{1/t} \to e であり,log⁡\log は連続なので,

lim⁡h→0eh−1h=1log⁡e=1\lim_{h\to 0}\frac{e^h - 1}{h} = \frac{1}{\log e} = 1

である.

a=ea = e に限ること:すべての a>0a > 0 について極限が log⁡a\log a になることを示す.

  • a=1a = 1 のとき:ah−1h=0\frac{a^h - 1}{h} = 0 なので極限は 0=log⁡10 = \log 1 である
  • a≠1a \neq 1 のとき:a=elog⁡aa = e^{\log a} と指数法則より ah=ehlog⁡aa^h = e^{h\log a} である.u=hlog⁡au = h\log a とおくと,log⁡a≠0\log a \neq 0 なので h→0h \to 0 のとき u→0, u≠0u \to 0,\ u \neq 0 であり,前半の結果から
ah−1h=log⁡a⋅eu−1u→log⁡a⋅1=log⁡a\frac{a^h - 1}{h} = \log a \cdot \frac{e^{u} - 1}{u} \to \log a \cdot 1 = \log a

となる.

よって極限が 1 になるのは log⁡a=1\log a = 1,すなわち a=ea = e のときだけである.

以上より,命題が示された.■\blacksquare

この証明から,一般の底について (ax)′=axlog⁡a(a^x)' = a^x \log a となることも分かる.log⁡a=1\log a = 1 となる ee を底に選ぶと,余計な係数がつかなくなる.

補足:テイラー展開による Series Form の別証明

(ex)′=ex(e^x)' = e^x が分かったので,Series Form をテイラー展開からも導ける.

f(x)=exf(x) = e^x とすると,何回微分しても f(k)(x)=exf^{(k)}(x) = e^x なので f(k)(0)=1f^{(k)}(0) = 1 である.x=0x = 0 のまわりでラグランジュの剰余項つきテイラーの定理を x=1x = 1 に適用すると,ある 0<θ<10 < \theta < 1 が存在して

e=∑k=0n1k!+eθ(n+1)!e = \sum_{k=0}^{n}\frac{1}{k!} + \frac{e^{\theta}}{(n+1)!}

となる.exe^x は狭義単調増加なので 0<eθ<e1<30 < e^{\theta} < e^1 < 3 であり,剰余項は

0<eθ(n+1)!<3(n+1)!→0(n→∞)0 < \frac{e^{\theta}}{(n+1)!} < \frac{3}{(n+1)!} \to 0 \quad (n \to \infty)

を満たす.よって e=∑k=0∞1k!e = \displaystyle\sum_{k=0}^{\infty}\frac{1}{k!} である.■\blacksquare

同じ議論を一般の xx で行うと,ex=∑k=0∞xkk!e^x = \displaystyle\sum_{k=0}^{\infty}\frac{x^k}{k!} も得られる.

Integral Form#

L(x)=∫1x1t dtL(x) = \int_1^x \frac{1}{t}\,dt は,後で示すように積を和に変える(L(ab)=L(a)+L(b)L(ab) = L(a) + L(b))という対数と同じ性質を持つ.すると L(an)=nL(1+1n)L(a_n) = nL\left(1+\frac{1}{n}\right) となる.L(1+1n)L\left(1+\frac{1}{n}\right) は高さがほぼ 1,幅 1n\frac{1}{n} の細長い部分の面積なのでほぼ 1n\frac{1}{n} であり,L(an)≈1L(a_n) \approx 1 となる.これを正確に示す.

命題:x>0x > 0 に対して

L(x)=∫1x1t dtL(x) = \int_1^{x}\frac{1}{t}\,dt

とおくと,L(e)=1L(e) = 1 であり,L(x)=1L(x) = 1 を満たす xx は ee だけである.

方針:L(xn)=nL(x)L(x^n) = nL(x) を示し,L(an)L(a_n) を上下から評価して n→∞n \to \infty とする.一意性は LL の単調性から従う.

証明:

ステップ 1(積を和に変える):a,b>0a, b > 0 に対して L(ab)=L(a)+L(b)L(ab) = L(a) + L(b) が成り立つ.実際,積分区間を分けると

L(ab)=∫1a1t dt+∫aab1t dtL(ab) = \int_1^{a}\frac{1}{t}\,dt + \int_a^{ab}\frac{1}{t}\,dt

であり,第 2 項で t=aut = au と置換すると dt=a dudt = a\,du,積分範囲は u:1→bu: 1 \to b となるので,

∫aab1t dt=∫1b1au a du=∫1b1u du=L(b)\int_a^{ab}\frac{1}{t}\,dt = \int_1^{b}\frac{1}{au}\,a\,du = \int_1^{b}\frac{1}{u}\,du = L(b)

となる.

ステップ 2(べき乗を倍に変える):自然数 nn に対して L(xn)=nL(x)L(x^n) = nL(x) である.n=1n = 1 では明らかで,nn で成り立てばステップ 1 より L(xn+1)=L(xn⋅x)=nL(x)+L(x)=(n+1)L(x)L(x^{n+1}) = L(x^n \cdot x) = nL(x) + L(x) = (n+1)L(x) となるので,数学的帰納法により示される.

ステップ 3(L(an)L(a_n) の評価):区間 [1,1+1n]\left[1, 1+\frac{1}{n}\right] 上では

nn+1=11+1n≤1t≤1\frac{n}{n+1} = \frac{1}{1+\frac{1}{n}} \leq \frac{1}{t} \leq 1

である.この区間で積分すると,区間の幅は 1n\frac{1}{n} なので

1n+1≤L(1+1n)≤1n\frac{1}{n+1} \leq L\left(1+\frac{1}{n}\right) \leq \frac{1}{n}

となる.各辺に nn をかけ,ステップ 2 で nL(1+1n)=L((1+1n)n)=L(an)nL\left(1+\frac{1}{n}\right) = L\left(\left(1+\frac{1}{n}\right)^n\right) = L(a_n) と書き換えると

nn+1≤L(an)≤1\frac{n}{n+1} \leq L(a_n) \leq 1

を得る.

ステップ 4(極限をとる):n→∞n \to \infty とすると,はさみうちの原理より L(an)→1L(a_n) \to 1 である.一方,微分積分学の基本定理より L′(x)=1xL'(x) = \frac{1}{x} なので LL は微分可能,特に連続である.an→ea_n \to e だから

L(e)=lim⁡n→∞L(an)=1L(e) = \lim_{n\to\infty}L(a_n) = 1

となる.

ステップ 5(一意性):L′(x)=1x>0L'(x) = \frac{1}{x} > 0 なので LL は狭義単調増加である.よって L(x)=1L(x) = 1 を満たす xx は ee だけである.

以上より,命題が示された.■\blacksquare

図形的には,双曲線 y=1ty = \frac{1}{t} と tt 軸,直線 t=1t = 1,t=et = e で囲まれた部分の面積がちょうど 1 になる,ということである.なお L(x)L(x) と log⁡x\log x はどちらも x=1x = 1 で 0 になり,導関数がどちらも 1x\frac{1}{x} なので,L(x)=log⁡xL(x) = \log x である.

Differential Equation Form#

y′=yy' = y は「増える速さが今の量に比例する」という式であり,複利計算と同じ構造をしている.まず 2 つの見方から Limit Definition と Series Definition の式が現れることを見て,そのあと厳密に証明する.以下の 2 つは直感的な説明であり,証明ではない.

見方 1:オイラー法

区間 [0,1][0, 1] を nn 等分し,幅 1n\frac{1}{n} ごとに y′=yy' = y を差分で近似すると

yk+1=yk+1nyk=(1+1n)yk,y0=1y_{k+1} = y_k + \frac{1}{n}y_k = \left(1+\frac{1}{n}\right)y_k, \qquad y_0 = 1

となる.よって yn=(1+1n)ny_n = \left(1+\frac{1}{n}\right)^n であり,n→∞n \to \infty で Limit Definition の式が現れる.これは「1 年を nn 回に分けて利息をつける」複利計算そのものである.

見方 2:べき級数

解が y=∑k=0∞ckxky = \sum_{k=0}^{\infty}c_k x^k と展開できると仮定すると,

y′=∑k=0∞(k+1)ck+1xky' = \sum_{k=0}^{\infty}(k+1)c_{k+1}x^k

なので,y′=yy' = y の係数を比較して (k+1)ck+1=ck(k+1)c_{k+1} = c_k を得る.c0=y(0)=1c_0 = y(0) = 1 より ck=1k!c_k = \frac{1}{k!} となり,y(1)=∑k=0∞1k!y(1) = \sum_{k=0}^{\infty}\frac{1}{k!} という Series Definition の式が現れる.

命題:初期値問題

y′=y,y(0)=1y' = y, \qquad y(0) = 1

の解は y=exy = e^x ただ 1 つであり,したがって y(1)=ey(1) = e である.

方針:存在は Derivative Form から直接従う.一意性は,任意の解を exe^x で割った関数の導関数が 0 になることを示す.

証明:

存在:Derivative Form より (ex)′=ex(e^x)' = e^x であり,e0=1e^0 = 1 なので,y=exy = e^x は解である.

一意性:yy を任意の解とし,g(x)=y(x)e−xg(x) = y(x)e^{-x} とおく.合成関数の微分より (e−x)′=−e−x(e^{-x})' = -e^{-x} なので,積の微分と y′=yy' = y を使うと

g′(x)=y′(x)e−x−y(x)e−x=(y′(x)−y(x))e−x=0g'(x) = y'(x)e^{-x} - y(x)e^{-x} = (y'(x) - y(x))e^{-x} = 0

である.導関数が恒等的に 0 なので gg は定数であり,g(x)=g(0)=y(0)e0=1g(x) = g(0) = y(0)e^0 = 1 となる.したがって y(x)=exy(x) = e^x である.

以上より,解は y=exy = e^x ただ 1 つであり,y(1)=ey(1) = e が示された.■\blacksquare

最後に#

AIに書かせたとはいえ,ちゃんと内容は確認してます.気軽に書かせてみたら思ったより勉強させられました.

超越数ってなんやねん.また勉強して出直します.