Continuous function on an interval takes on every value between its values at the ends
中間値定理の図解 数学的解析学 において 、 中間値定理 とは、 区間 [ a , b ] を定義 域 と する 連続 関数 で あり 、 かつ と なる 数であるとき、 と の間に と なる ような ものが存在することを述べてい ます。つまり、 区間上の連続関数の 像は 、それ自体が を含む区間です。 f {\displaystyle f} s {\displaystyle s} f ( a ) < s < f ( b ) {\displaystyle f(a)<s<f(b)} x {\displaystyle x} a {\displaystyle a} b {\displaystyle b} f ( x ) = s {\displaystyle f(x)=s} f ( a ) , f ( b ) {\displaystyle f(a),f(b)}
例えば、 とすると、 が から に移動する 間 、 のグラフは 必ず水平線を通過します 。 区間全体にわたって関数値の集合に隙間はなく、鉛筆を紙から離さずにグラフを描くことができます。 f ∈ C ( [ 1 , 2 ] ) , f ( 1 ) = 3 , f ( 2 ) = 5 {\displaystyle f\in C([1,2]),f(1)=3,f(2)=5} y = f ( x ) {\displaystyle y=f(x)} y = 4 {\displaystyle y=4} x {\displaystyle x} 1 {\displaystyle 1} 2 {\displaystyle 2}
系である ボルツァーノ の定理は 、連続関数が区間内に反対符号の値を持つ場合、 その区間に 根を持つと述べている。 [1] [2]この定理は 実数の完全性 に依存し、それと同等である が、 ワイエルシュトラスの零点定理は 実閉体 上の多項式の中間値定理の一種である 。
中間値定理に類似した結果は ボルスク・ウラム定理 であり、これはぐらつくテーブルを回転させると必ず安定状態になる理由を裏付けています。 ダルブーの定理は 、ある区間における他の関数の 微分から得られるすべての関数は、連続である必要はないものの、 中間値の性質 を持つことを述べ ています。
モチベーション 中間値定理 これは、実数 上の連続関数の直感的な性質を捉えています 。つまり、 と が 既知の値で 上 で連続している場合 、 のグラフはが から に移動する 間、 必ず水平線を横切るという ことです。これは、閉区間上の連続関数のグラフは、紙から鉛筆を離すことなく描くことができるという考えを表しています。 [ 要出典 ] f {\displaystyle f} [ 1 , 2 ] {\displaystyle [1,2]} f ( 1 ) = 3 {\displaystyle f(1)=3} f ( 2 ) = 5 {\displaystyle f(2)=5} y = f ( x ) {\displaystyle y=f(x)} y = 4 {\displaystyle y=4} x {\displaystyle x} 1 {\displaystyle 1} 2 {\displaystyle 2}
定理 中間値定理は次のように述べている。 [ 要出典 ]
実数 と連続関数の 閉区間を考える 。すると、 I = [ a , b ] {\displaystyle I=[a,b]} R {\displaystyle \mathbb {R} } f : I → R {\displaystyle f\colon I\to \mathbb {R} }
バージョン I. が と の間の数値である 場合 、 つまり となるような が 存在します 。 u {\displaystyle u} f ( a ) {\displaystyle f(a)} f ( b ) {\displaystyle f(b)} min ( f ( a ) , f ( b ) ) < u < max ( f ( a ) , f ( b ) ) , {\displaystyle \min(f(a),f(b))<u<\max(f(a),f(b)),} c ∈ ( a , b ) {\displaystyle c\in (a,b)} f ( c ) = u {\displaystyle f(c)=u} バージョンII。 像 集合 も閉区間であり、 を含みます 。つまり、関数値の 集合に はギャップがありません。 を満たす任意 の2つの関数値に対して 、区間内のすべての点 も関数値です。 基本的に、内部ギャップのない実数のサブセットは区間です。 f ( I ) {\displaystyle f(I)} [ min ( f ( a ) , f ( b ) ) , max ( f ( a ) , f ( b ) ) ] {\displaystyle {\bigl [}\min(f(a),f(b)),\max(f(a),f(b)){\bigr ]}} c , d ∈ f ( I ) {\displaystyle c,d\in f(I)} c < d {\displaystyle c<d} [ c , d ] {\displaystyle {\bigl [}c,d{\bigr ]}} [ c , d ] ⊆ f ( I ) . {\displaystyle {\bigl [}c,d{\bigr ]}\subseteq f(I).} バージョン I は当然 バージョン II に含まれます。
証拠 この定理は実数 の完全性 に依存し、かつそれと同値である 。中間値定理は 有理数 Q には適用されない。なぜなら、有理数間には隙間が存在するからであり、 無理数は それらの隙間を埋めるからである。例えば、 に対する関数 は とを 満たす。しかし、 は無理数 である ため、を満たす 有理数は存在しない 。 [ 要出典 ] f ( x ) = x 2 {\displaystyle f(x)=x^{2}} x ∈ Q {\displaystyle x\in \mathbb {Q} } f ( 0 ) = 0 {\displaystyle f(0)=0} f ( 2 ) = 4 {\displaystyle f(2)=4} x {\displaystyle x} f ( x ) = 2 {\displaystyle f(x)=2} 2 {\displaystyle {\sqrt {2}}}
上記にもかかわらず、 実閉体上の 多項式に対する中間値定理のバージョンが存在する。 ワイエルシュトラスの零点定理を 参照のこと。 [ 要出典 ]
証明バージョンA この定理は、実数の 完全性の 性質の結果として次のように証明できる。 [3]
最初のケースを証明します 。2番目のケースも同様です。 f ( a ) < u < f ( b ) {\displaystyle f(a)<u<f(b)}
となるすべてのもの の集合を とします 。 S {\displaystyle S} x ∈ [ a , b ] {\displaystyle x\in [a,b]} f ( x ) < u {\displaystyle f(x)<u} は の要素なので空 で はありません 。 S {\displaystyle S} a {\displaystyle a} S {\displaystyle S} は空でなく、 によって上方に有界である ため 、完全性により、 上限が 存在します。つまり、 は のすべての要素以上である最小の数値です。 における の連続性により、 に十分近い値 を維持することで、 の任意の要素 の範囲 内に を保つことができることに注意してください 。 は厳密な不等式であるため、 が と の 間の距離である 場合の含意を考えます 。 に十分近い が 以上に等しく なることはできません。つまり、 には よりも大きい値が存在するということです 。 S {\displaystyle S} b {\displaystyle b} c = sup S {\displaystyle c=\sup S} c {\displaystyle c} S {\displaystyle S} f {\displaystyle f} a {\displaystyle a} f ( x ) {\displaystyle f(x)} ε > 0 {\displaystyle \varepsilon >0} f ( a ) {\displaystyle f(a)} x {\displaystyle x} a {\displaystyle a} f ( a ) < u {\displaystyle f(a)<u} ε {\displaystyle \varepsilon } u {\displaystyle u} f ( a ) {\displaystyle f(a)} x {\displaystyle x} a {\displaystyle a} f ( x ) {\displaystyle f(x)} u {\displaystyle u} a {\displaystyle a} S {\displaystyle S} より詳細な証明は次のようになります。
を選択してください 。 すると 、 ε = u − f ( a ) > 0 {\displaystyle \varepsilon =u-f(a)>0} ∃ δ > 0 {\displaystyle \exists \delta >0} ∀ x ∈ [ a , b ] {\displaystyle \forall x\in [a,b]} | x − a | < δ ⟹ | f ( x ) − f ( a ) | < u − f ( a ) ⟹ f ( x ) < u . {\displaystyle |x-a|<\delta \implies |f(x)-f(a)|<u-f(a)\implies f(x)<u.} 区間 を考えてみましょう 。 および任意の が 条件 を満たすことに注意してください 。 [ a , min ( a + δ , b ) ) = I 1 {\displaystyle [a,\min(a+\delta ,b))=I_{1}} I 1 ⊆ [ a , b ] {\displaystyle I_{1}\subseteq [a,b]} x ∈ I 1 {\displaystyle x\in I_{1}} | x − a | < δ {\displaystyle |x-a|<\delta } したがって、あらゆる に対して が 成り立ちます 。したがって は 成り立ちません 。 x ∈ I 1 {\displaystyle x\in I_{1}} f ( x ) < u {\displaystyle f(x)<u} c {\displaystyle c} a {\displaystyle a} 同様に、における の連続性により 、 に十分近い値 を維持することで、 の任意の値の 範囲 内にを保つことができます 。 は厳密な不等式であるため、 が と の間の距離である 場合の同様の帰結を考えてみましょう 。 に十分近い値はすべて より大きく なります。つまり、 より小さい 値で の上限 となる値が存在するということです 。 f {\displaystyle f} b {\displaystyle b} f ( x ) {\displaystyle f(x)} ε > 0 {\displaystyle \varepsilon >0} f ( b ) {\displaystyle f(b)} x {\displaystyle x} b {\displaystyle b} u < f ( b ) {\displaystyle u<f(b)} ε {\displaystyle \varepsilon } u {\displaystyle u} f ( b ) {\displaystyle f(b)} x {\displaystyle x} b {\displaystyle b} f ( x ) {\displaystyle f(x)} u {\displaystyle u} b {\displaystyle b} S {\displaystyle S} さらに詳しい証明は次のようになります。
を選びます 。すると 、 となる 区間を考えます 。 そして、すべての が 条件を満たすことに注意してください 。したがって、すべての に対して が 成り立ちます 。したがって は 成り立ちません 。 ε = f ( b ) − u > 0 {\displaystyle \varepsilon =f(b)-u>0} ∃ δ > 0 {\displaystyle \exists \delta >0} ∀ x ∈ [ a , b ] {\displaystyle \forall x\in [a,b]} | x − b | < δ ⟹ | f ( x ) − f ( b ) | < f ( b ) − u ⟹ f ( x ) > u . {\displaystyle |x-b|<\delta \implies |f(x)-f(b)|<f(b)-u\implies f(x)>u.} ( max ( a , b − δ ) , b ] = I 2 {\displaystyle (\max(a,b-\delta ),b]=I_{2}} I 2 ⊆ [ a , b ] {\displaystyle I_{2}\subseteq [a,b]} x ∈ I 2 {\displaystyle x\in I_{2}} | x − b | < δ {\displaystyle |x-b|<\delta } x ∈ I 2 {\displaystyle x\in I_{2}} f ( x ) > u {\displaystyle f(x)>u} c {\displaystyle c} b {\displaystyle b} および を用いる と 、 が成り立つはずです 。ここで、 であると主張します 。 c ≠ a {\displaystyle c\neq a} c ≠ b {\displaystyle c\neq b} c ∈ ( a , b ) {\displaystyle c\in (a,b)} f ( c ) = u {\displaystyle f(c)=u} いくつかの を固定します 。 は で連続なので 、 、 となります 。 ε > 0 {\displaystyle \varepsilon >0} f {\displaystyle f} c {\displaystyle c} ∃ δ 1 > 0 {\displaystyle \exists \delta _{1}>0} ∀ x ∈ [ a , b ] {\displaystyle \forall x\in [a,b]} | x − c | < δ 1 ⟹ | f ( x ) − f ( c ) | < ε {\displaystyle |x-c|<\delta _{1}\implies |f(x)-f(c)|<\varepsilon } と は 開 なので、 が成り立つ 。 と設定する。すると、 すべての に対して が成り立つ 。 c ∈ ( a , b ) {\displaystyle c\in (a,b)} ( a , b ) {\displaystyle (a,b)} ∃ δ 2 > 0 {\displaystyle \exists \delta _{2}>0} ( c − δ 2 , c + δ 2 ) ⊆ ( a , b ) {\displaystyle (c-\delta _{2},c+\delta _{2})\subseteq (a,b)} δ = min ( δ 1 , δ 2 ) {\displaystyle \delta =\min(\delta _{1},\delta _{2})} f ( x ) − ε < f ( c ) < f ( x ) + ε {\displaystyle f(x)-\varepsilon <f(c)<f(x)+\varepsilon } x ∈ ( c − δ , c + δ ) {\displaystyle x\in (c-\delta ,c+\delta )} 上限の性質により、 に含まれるものが存在する ので、 a ∗ ∈ ( c − δ , c ] {\displaystyle a^{*}\in (c-\delta ,c]} S {\displaystyle S} f ( c ) < f ( a ∗ ) + ε < u + ε . {\displaystyle f(c)<f(a^{*})+\varepsilon <u+\varepsilon .} を選ぶと、 が の最大値である ため、 であることがわかります 。これは、 の両方の不等式が すべての に対して有効であり 、そこから、 前述のように が唯一の可能な値であると推論できることを意味します。 a ∗ ∗ ∈ ( c , c + δ ) {\displaystyle a^{**}\in (c,c+\delta )} a ∗ ∗ ∉ S {\displaystyle a^{**}\not \in S} c {\displaystyle c} S {\displaystyle S} f ( c ) > f ( a ∗ ∗ ) − ε ≥ u − ε . {\displaystyle f(c)>f(a^{**})-\varepsilon \geq u-\varepsilon .} u − ε < f ( c ) < u + ε {\displaystyle u-\varepsilon <f(c)<u+\varepsilon } ε > 0 {\displaystyle \varepsilon >0} f ( c ) = u {\displaystyle f(c)=u}
証明バージョンB の場合も同様なので、 の場合について のみ証明する 。 [4] f ( a ) < u < f ( b ) {\displaystyle f(a)<u<f(b)} f ( a ) > u > f ( b ) {\displaystyle f(a)>u>f(b)}
と等価な を定義し 、 と書き直しましょう 。 ある に対して で あることを証明する必要があります 。さらに集合 を定義します 。 g ( x ) = f ( x ) − u {\displaystyle g(x)=f(x)-u} f ( x ) = g ( x ) + u {\displaystyle f(x)=g(x)+u} f ( a ) < u < f ( b ) {\displaystyle f(a)<u<f(b)} g ( a ) < 0 < g ( b ) {\displaystyle g(a)<0<g(b)} g ( c ) = 0 {\displaystyle g(c)=0} c ∈ [ a , b ] {\displaystyle c\in [a,b]} S = { x ∈ [ a , b ] : g ( x ) ≤ 0 } {\displaystyle S=\{x\in [a,b]:g(x)\leq 0\}} なぜなら 、それが空虚ではないこと を私たちは知っているからです 。 g ( a ) < 0 {\displaystyle g(a)<0} a ∈ S {\displaystyle a\in S} S {\displaystyle S} さらに、 は有界かつ空でない ことがわかっているので、完全性により 上限が 存在します。 S ⊆ [ a , b ] {\displaystyle S\subseteq [a,b]} S {\displaystyle S} c = sup ( S ) {\displaystyle c=\sup(S)} の 値には と の 3 つのケースがあります 。 の矛盾を回避 するために 、 と仮定しましょう 。 g ( c ) {\displaystyle g(c)} g ( c ) < 0 , g ( c ) > 0 {\displaystyle g(c)<0,g(c)>0} g ( c ) = 0 {\displaystyle g(c)=0} g ( c ) < 0 {\displaystyle g(c)<0} 連続性の定義により、 に対して 、 が存在するので 、 が成り立ち、 これ は と同等である 。 ϵ = 0 − g ( c ) {\displaystyle \epsilon =0-g(c)} δ > 0 {\displaystyle \delta >0} x ∈ ( c − δ , c + δ ) {\displaystyle x\in (c-\delta ,c+\delta )} | g ( x ) − g ( c ) | < − g ( c ) {\displaystyle |g(x)-g(c)|<-g(c)} g ( x ) < 0 {\displaystyle g(x)<0} (ただし )を選択した場合 、 として 、 が得られ、そこから および が 得られる ので 、 となります 。したがって は の上限となります 。 x = c + δ N {\displaystyle x=c+{\frac {\delta }{N}}} N > δ b − c + 1 {\displaystyle N>{\frac {\delta }{b-c}}+1} 1 < N {\displaystyle 1<N} x < c + δ {\displaystyle x<c+\delta } g ( x ) < 0 {\displaystyle g(x)<0} c < x < b {\displaystyle c<x<b} x ∈ S {\displaystyle x\in S} x {\displaystyle x} S {\displaystyle S} しかし、 は 最小上限 の上限特性と矛盾するため 、 となります 。 x > c {\displaystyle x>c} c {\displaystyle c} g ( c ) ≥ 0 {\displaystyle g(c)\geq 0} 次に、 と仮定します 。同様に、 を選択し 、 が存在することが 分かっ ています 。つまり、 が成り立ちます。これを と 書き直すと、が成り立ちます 。 g ( c ) > 0 {\displaystyle g(c)>0} ϵ = g ( c ) − 0 {\displaystyle \epsilon =g(c)-0} δ > 0 {\displaystyle \delta >0} x ∈ ( c − δ , c + δ ) {\displaystyle x\in (c-\delta ,c+\delta )} | g ( x ) − g ( c ) | < g ( c ) {\displaystyle |g(x)-g(c)|<g(c)} − g ( c ) < g ( x ) − g ( c ) < g ( c ) {\displaystyle -g(c)<g(x)-g(c)<g(c)} g ( x ) > 0 {\displaystyle g(x)>0} ここで を選択すると 、 および となります 。 x = c − δ 2 {\displaystyle x=c-{\frac {\delta }{2}}} g ( x ) > 0 {\displaystyle g(x)>0} a < x < c {\displaystyle a<x<c} したがって、 は の上限となります 。 x {\displaystyle x} S {\displaystyle S} しかし、これは 最小上限 の最小の性質 と矛盾しており 、つまり は 不可能である。 x < c {\displaystyle x<c} c {\displaystyle c} g ( c ) > 0 {\displaystyle g(c)>0} 両方の結果を組み合わせると、 またはが 唯一残る可能性であることがわかります。 g ( c ) = 0 {\displaystyle g(c)=0} f ( c ) = u {\displaystyle f(c)=u} 注: 中間値定理は 非標準解析法を用いて証明することもできます。非標準解析 法は、無限小値を含む「直感的な」議論を厳密な [ 説明が必要 ] 基盤の上に置きます。 [5]
歴史 この定理の一形態は、紀元前5世紀にはすでに ヘラクレアのブライソンの 円の平方 に関する著作の中で提唱されていました 。ブライソンは、与えられた正方形より大きい円と小さい円の両方が存在するので、等しい面積の円が存在するはずだと主張しました。 [6]この定理は1817年に ベルナルド・ボルツァーノ によって初めて証明されました。 ボルツァーノは定理を次のように定式化しました。 [7]
と の 間の区間上の連続関数で かつ となるものを 考える 。 すると と の間に が存在し て と なる 。 f , φ {\displaystyle f,\varphi } α {\displaystyle \alpha } β {\displaystyle \beta } f ( α ) < φ ( α ) {\displaystyle f(\alpha )<\varphi (\alpha )} f ( β ) > φ ( β ) {\displaystyle f(\beta )>\varphi (\beta )} x {\displaystyle x} α {\displaystyle \alpha } β {\displaystyle \beta } f ( x ) = φ ( x ) {\displaystyle f(x)=\varphi (x)}
この定式化と現代の定式化の等価性は、 を適切な 定数関数 に設定することによって示せます 。 オーギュスタン=ルイ・コーシーは 1821 年にこの現代的な定式化と証明を提供しました。 [8]両者とも関数解析の形式化の目標と ジョゼフ=ルイ・ラグランジュ の研究に触発されました 。連続関数が中間値特性を持つという考え方は、より古い起源を持っています。 シモン・ステヴィンは 、解の小数展開を構成するアルゴリズムを提供することにより、 多項式 の中間値定理を証明しました (例として 3 次を使用)。このアルゴリズムは、区間を反復的に 10 の部分に分割し、反復の各ステップで追加の小数桁を生成します。 [9] 連続性の正式な定義が与えられる前は、中間値特性は連続関数の定義の一部として与えられていました。提唱者の 1 つである Louis Arbogast は 、関数にはジャンプがなく、中間値特性を満たし、増分の大きさが変数の増分の大きさに対応すると仮定しました。 [10] φ {\displaystyle \varphi }
初期の研究者たちは、この結果は直感的に明らかであり、証明を必要としないと考えていました。ボルツァーノとコーシーの洞察は、連続性の一般的な概念(コーシーの場合は 無限小を 用いて、ボルツァーノの場合は実不等式を用いて)を定義し、その定義に基づく証明を提示したことでした。
ダルブー関数 ダルブー 関数 とは、「中間値特性」を持つ実数値関数 f の ことである。つまり、中間値定理の結論を満たす関数である。すなわち、 f の定義域における任意の2つの値 a と b 、および f ( a ) と f ( b ) の間にある任意の yに対して、 a と b の間に f ( c ) = y を満たす c が存在する 。中間値定理によれば、すべての連続関数はダルブー関数となる。しかし、すべてのダルブー関数が連続であるとは限らない。つまり、中間値定理の逆は成り立たない。
例として、関数 f : [0, ∞) → [−1, 1] を考えてみましょう。この関数は、 x > 0 かつ f (0) = 0 のとき f ( x ) = sin(1/ x ) で定義されます。この関数は x = 0 において連続ではありません。なぜなら、 x が 0 に近づくにつれて f ( x ) の 極限は存在しないからです。しかし、この関数は中間値の性質を持ちます。より複雑な例として、 コンウェイの 13 を底とする関数 が挙げられます 。
実際、 ダルブーの定理は、 ある区間で他の関数を 微分し て得られるすべての関数は 中間値特性 を持つ(連続である必要はないが)と述べています。
歴史的に、この中間値特性は実数値関数の連続性の定義として提案されてきたが、 [11] この定義は採用されなかった。
一般化
多次元空間 ポアンカレ -ミランダの定理は 、中間値定理を (1 次元) 区間から (2 次元) 長方形、より一般的には n 次元の 立方体 に一般化したものです。
Vrahatis [12]は、三角形、あるいはより一般的には n 次元 単体 に対する同様の一般化を提示している 。D n を、 v 0 ,..., v n で表される n +1個の頂点を持つ n 次元単体と する 。F = ( f 1 ,..., f n ) をD n からR n への 連続関数とし、 D n の境界上で0とならないものとする 。F が 以下の条件を満たすとする。
1,..., nのすべての i について、 f i ( v i )の符号は、 v i の反対面上の すべての点 xについて f i ( x )の符号と反対になります 。 v 0 上の f 1 、...、 f n の符号ベクトルは、 v 0 の反対面上のすべての点上の f 1 、...、 f n の符号ベクトルと等しくありません 。 すると、 D n の 内部 に 点 z が存在し、その点では F ( z )=(0,...,0) が成立します。
すべてのiに対して f i ( v i )>0 となるように f i を正規化することができます 。その場合、条件はより単純になります。
1,..., n のすべての i について、 f i ( v i )>0 であり、 v i の反対面上の すべての点 xについて f i ( x )<0 である。特に、 f i ( v 0 )<0 である。 v 0 の 反対側の面上の すべての点 x について、 1,..., n 内の少なくとも 1 つの iに対して f i ( x )>0 が成り立ちます。 この定理はクナスター・クラトフスキー・マズルキエヴィチの補題 に基づいて証明できる 。この補題は不動点と零点の近似に使用できる。 [13]
一般計量空間と位相空間 中間値定理は 位相的な 連結性 の概念と密接に関連しており、 特に
距離空間内の連結集合と R の連結部分集合の基本的な性質から導かれます。
と が 距離空間 、 が連続写像、 が 連結な 部分集合 である 場合、 は連結です。( * ) X {\displaystyle X} Y {\displaystyle Y} f : X → Y {\displaystyle f\colon X\to Y} E ⊂ X {\displaystyle E\subset X} f ( E ) {\displaystyle f(E)} 部分集合 が連結であるとは、 次の性質を満たす 場合のみである 。( ** ) E ⊂ R {\displaystyle E\subset \mathbb {R} } x , y ∈ E , x < r < y ⟹ r ∈ E {\displaystyle x,y\in E,\ x<r<y\implies r\in E} 実際、連結性は 位相的な性質 であり、 (*) は位相空間 に一般化されます 。 と が 位相空間、 が連続写像、 が 連結空間 である 場合 、 は連結です。 X {\displaystyle X} Y {\displaystyle Y} f : X → Y {\displaystyle f\colon X\to Y} X {\displaystyle X} f ( X ) {\displaystyle f(X)} 連続写像における連結性の保存は、 実変数 の連続実数値関数 の性質である中間値定理を、一般空間の連続関数に一般化したものと考えることができます。
前に述べた中間値定理の最初のバージョンを思い出してください。
中間値定理は、連結性のこれらの2つの性質から直接導かれるものである。 [14]
中間値定理は自然な形で一般化される。X が 連結位相空間であり、 ( Y , <)が 順序位相 を備えた 全順序 集合であるとし 、 f : X → Y を連続写像とする。a と b が X 内 の2点であり 、 u が Y 内の点であり、 < に関して f ( a ) と f ( b ) の間にあるとすると、 X には f ( c ) = u となる c が 存在する。R が連結であり、その自然な 位相 が順序位相 である
ことに注目することで 、 元の定理が復元される。
ブラウワー の不動点定理は 、1 次元で中間値定理の特殊なケースを与える関連定理です。
構成的数学において 構成的数学 においては 、中間値定理は成り立ちません。代わりに、その値は任意の小さな範囲でのみ見つかる可能性があるという、弱められた結論を導き出さなければなりません。
を 実数、を 閉区間 から実数直線への 点毎連続関数とし、および と する 。すると、任意の正の数に対して、 単位区間内に となる 点が存在する 。 [15] a {\displaystyle a} b {\displaystyle b} f : [ a , b ] → R {\displaystyle f:[a,b]\to R} [ a , b ] {\displaystyle [a,b]} f ( a ) < 0 {\displaystyle f(a)<0} 0 < f ( b ) {\displaystyle 0<f(b)} ε > 0 {\displaystyle \varepsilon >0} x {\displaystyle x} | f ( x ) | < ε {\displaystyle \vert f(x)\vert <\varepsilon }
実用的な応用 同様の結果は ボルスク・ウラム定理 であり、これは、 -球面からユークリッド -空間への 連続写像 は常に、いくつかの反対称点のペアを同じ場所に写像するというものである。 n {\displaystyle n} n {\displaystyle n}
一般に、ある閉じた凸次元形状とその形状内の任意の点(必ずしも中心とは限らない)を定義域とする任意の連続関数に対して 、 与えられた点に関して関数値が同じである 2 つの反対称点が存在します。 n {\displaystyle n}
この定理は、ぐらついたテーブルを回転させると安定する理由(いくつかの簡単に満たされる制約に従う)を説明する基礎にもなっている。 [16]
参照
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さらに読む https://mathoverflow.net/questions/253059/近似中間値定理-純粋構築数学
外部リンク