複素解析における数学定理
原点(青で表示) を中心とする 単位円板 における の係数 (赤で表示) のグラフ 。定理で予測されるように、係数の最大値は円板の内側にはあり得ません (したがって、赤い表面の最高値は円板の端のどこかにあります)。
コス
(
ず
)
{\displaystyle \cos(z)}
ず
{\displaystyle z}
数学 において 、 複素解析 における 最大係数原理は、 が 正則関数 である場合 、 係数は の 領域 内に厳密に収まる厳密な 最大値 を示すことができないと 述べています 。
ふ
{\displaystyle f}
|
ふ
|
{\displaystyle |f|}
ふ
{\displaystyle f}
言い換えると、 は 局所的に 定数関数 であるか、 の領域内の任意の点に対して、 で に 任意に近い他の点が存在し 、 は より大きな値を取るかのいずれかです。
ふ
{\displaystyle f}
ず
0
{\displaystyle z_{0}}
ふ
{\displaystyle f}
ず
0
{\displaystyle z_{0}}
|
ふ
|
{\displaystyle |f|}
を複素平面の 連結な 開 集合上の 正則 関数 とし、複素数値をとるものと する 。 が
ふ
{\displaystyle f}
だ
{\displaystyle D}
C
{\displaystyle \mathbb {C} }
ず
0
{\displaystyle z_{0}}
だ
{\displaystyle D}
|
ふ
(
ず
0
)
|
≥
|
ふ
(
ず
)
|
{\displaystyle |f(z_{0})|\geq |f(z)|}
すべて に対して の 近傍 にあるとき 、 は 上で定数です 。
ず
{\displaystyle z}
ず
0
{\displaystyle z_{0}}
ふ
{\displaystyle f}
だ
{\displaystyle D}
このステートメントは、非定数正則関数が開集合を開集合にマッピングすることを述べた 開写像定理 の特殊なケースとして考えることができます。 が で 局所的最大値を達成する場合 、 の十分に小さい開近傍の像は 開いてはならないため、 は 定数です。
|
ふ
|
{\displaystyle |f|}
ず
{\displaystyle z}
ず
{\displaystyle z}
ふ
{\displaystyle f}
が の有界で空でない連結な開部分集合である とします 。 が の閉包であるとし ます。 が 上で正則な連続関数であるとします 。 すると は の境界のある点で最大値に達します 。
だ
{\displaystyle D}
C
{\displaystyle \mathbb {C} }
だ
¯
{\displaystyle {\overline {D}}}
だ
{\displaystyle D}
ふ
:
だ
¯
→
C
{\displaystyle f\colon {\overline {D}}\to \mathbb {C} }
だ
{\displaystyle D}
|
ふ
(
ず
)
|
{\displaystyle |f(z)|}
だ
{\displaystyle D}
これは、最初のバージョンから次のように導かれます。 は コンパクト かつ空でないため、連続関数は の ある点で最大値に達します 。 が 境界上にない場合、最大係数原理により は 定数であるため、 も境界のどの点においても同じ最大値に達します。
だ
¯
{\displaystyle {\overline {D}}}
|
ふ
(
ず
)
|
{\displaystyle |f(z)|}
ず
0
{\displaystyle z_{0}}
だ
¯
{\displaystyle {\overline {D}}}
ず
0
{\displaystyle z_{0}}
ふ
{\displaystyle f}
|
ふ
(
ず
)
|
{\displaystyle |f(z)|}
最小弾性率原理
の連結開集合上の 正則 関数について 、 が の
点であって、
ふ
{\displaystyle f}
だ
{\displaystyle D}
C
{\displaystyle \mathbb {C} }
ず
0
{\displaystyle z_{0}}
だ
{\displaystyle D}
0
<
|
ふ
(
ず
0
)
|
≤
|
ふ
(
ず
)
|
{\displaystyle 0<|f(z_{0})|\leq |f(z)|}
すべて に対して の 近傍 にあるとき 、 は 上で定数です 。
ず
{\displaystyle z}
ず
0
{\displaystyle z_{0}}
ふ
{\displaystyle f}
だ
{\displaystyle D}
証明: 最大係数原理を に適用します 。
1
/
ふ
{\displaystyle 1/f}
証明のスケッチ
調和関数の最大原理の使用
平等を使うことができる
ログ
ふ
(
ず
)
=
行
|
ふ
(
ず
)
|
+
私
引数
ふ
(
ず
)
{\displaystyle \log f(z)=\ln |f(z)|+i\arg f(z)}
複素 自然対数を使用して、 が 調和関数 である と推論できます 。 はこの関数に対しても極大値であるため、 最大値原理 からが 定数であることがわかります。次に、 コーシー・リーマン方程式を 使用して = 0であることを示します 。したがって も定数です。同様の推論により、 は の孤立したゼロでのみ極小値 (必ず値 0 になる) を持つことができます 。
行
|
ふ
(
ず
)
|
{\displaystyle \ln |f(z)|}
ず
0
{\displaystyle z_{0}}
|
ふ
(
ず
)
|
{\displaystyle |f(z)|}
ふ
′
(
ず
)
{\displaystyle f'(z)}
ふ
(
ず
)
{\displaystyle f(z)}
|
ふ
(
ず
)
|
{\displaystyle |f(z)|}
ふ
(
ず
)
{\displaystyle f(z)}
ガウスの平均値定理を使う
もう 1 つの証明は、ガウスの平均値定理 を使用して、 重なり合う開いた円板内のすべての点が最大値と同じ値を取るように「強制」することです。円板は、その中心が、 が最大になる値からドメイン内の他の任意の点まで多角形のパスを形成するように配置されますが、その円板はドメイン内に完全に含まれることになります。したがって、最大値が存在するということは、ドメイン内のすべての値が同じであり、したがって が一定であることを意味します。
ふ
(
ず
)
{\displaystyle f(z)}
ふ
(
ず
)
{\displaystyle f(z)}
が開いているので、 となる(中心が で 半径が の閉球) が存在する 。そして、正の向きの閉球の境界を と定義する 。コーシーの積分公式を用いると、次式が得られる。
だ
{\displaystyle D}
B
¯
(
1つの
、
r
)
{\displaystyle {\overline {B}}(a,r)}
1つの
∈
だ
{\displaystyle a\in D}
r
>
0
{\displaystyle r>0}
B
¯
(
1つの
、
r
)
⊂
だ
{\displaystyle {\overline {B}}(a,r)\subset D}
γ
(
t
)
=
1つの
+
r
e
私
t
、
t
∈
[
0
、
2
π
]
{\displaystyle \gamma (t)=a+re^{it},t\in [0,2\pi ]}
0
≤
∫
0
2
π
|
ふ
(
1つの
)
|
−
|
ふ
(
1つの
+
r
e
私
t
)
|
d
t
≤
0
{\displaystyle 0\leq \int _{0}^{2\pi }|f(a)|-|f(a+re^{it})|\,dt\leq 0}
すべての に対して 、 なので、 です。これは 、 を中心とする 半径 未満のすべての球にも当てはまります 。したがって、 すべての に対して、 です 。
t
∈
[
0
、
2
π
]
{\displaystyle t\in [0,2\pi ]}
|
ふ
(
1つの
)
|
−
|
ふ
(
1つの
+
r
e
私
t
)
|
≥
0
{\displaystyle |f(a)|-|f(a+re^{it})|\geq 0}
|
ふ
(
1つの
)
|
=
|
ふ
(
1つの
+
r
e
私
t
)
|
{\displaystyle |f(a)|=|f(a+re^{it})|}
r
{\displaystyle r}
1つの
{\displaystyle a}
ふ
(
ず
)
=
ふ
(
1つの
)
{\displaystyle f(z)=f(a)}
ず
∈
B
¯
(
1つの
、
r
)
{\displaystyle z\in {\overline {B}}(a,r)}
ここで、すべての について 定数関数を考えてみましょう。すると、 にある 、正則関数が 消える 相異なる点の列を構築できます。 は閉じているので、列は 内のある点に収束します 。これは、 のどこでも が消えること を意味し、 すべての について が成り立ちます 。
グ
(
ず
)
=
ふ
(
1つの
)
{\displaystyle g(z)=f(a)}
ず
∈
だ
{\displaystyle z\in D}
B
¯
(
1つの
、
r
)
{\displaystyle {\overline {B}}(a,r)}
グ
−
ふ
{\displaystyle gf}
B
¯
(
1つの
、
r
)
{\displaystyle {\overline {B}}(a,r)}
B
¯
(
1つの
、
r
)
∈
だ
{\displaystyle {\overline {B}}(a,r)\in D}
ふ
−
グ
{\displaystyle fg}
だ
{\displaystyle D}
ふ
(
ず
)
=
ふ
(
1つの
)
{\displaystyle f(z)=f(a)}
ず
∈
だ
{\displaystyle z\in D}
物理的解釈
この原理の物理的な解釈は、 熱方程式 から得られます。つまり、 は 調和なので、領域 上の熱流の定常状態です 。 の内部で厳密な最大値が達成されたと仮定すると 、この最大値での熱は周囲の点に拡散し、これがシステムの定常状態を表すという仮定と矛盾します。
ログ
|
ふ
(
ず
)
|
{\displaystyle \log |f(z)|}
だ
{\displaystyle D}
だ
{\displaystyle D}
アプリケーション
最大係数原理は複素解析において多くの用途があり、以下のことを証明するために使用できます。
参考文献
^ Conway, John B. (1978). Axler, S.; Gehring, FW; Ribet, KA (編). Functions of One Complex Variable I (第2版). New York: Springer Science+Business Media, Inc. ISBN 978-1-4612-6314-2 。
ティッチマーシュ、EC (1939)。関数理論(第2版)。オックスフォード大学出版局。 (第5章を参照)
ED Solomentsev (2001) [1994]、「最大係数原理」、 数学百科事典 、 EMS Press
Conway, John B. (1978)。Axler, S.、Gehring, FW、Ribet, KA (編著)。Functions of One Complex Variable I (第 2 版)。ニューヨーク: Springer Science+Business Media, Inc. ISBN 978-1-4612-6314-2。
外部リンク