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분수 1/x를 x에 대해 적분하면 lnx가 되져, 여기서 ln은 자연대수(natural logarithm)랍니다. 그럼 자연대수가 무엇이냐? 자연상수(혹은 오일러 상수라고도 하져...) e를 밑으로 하는 로거리듬을 말하는 것입니다. 그렇담 또 이자연상수라는 넘의 정테는 뭐냐? 2.781828...이라는 것은 알겠는데 이 값은 어디서 튀어 나온 것이며 또 무엇에 쓰는 물건인지 궁금하지 않을 수 없겠죠? 원주율 파이=3.141592654... 역시 상수의 대표선수이지만 우리들은 누구나 이 값이 직경에 대한 원의 주변둘레 길이 (원주이죠) 의 비가 3.14...라고 하는 것의 의미를 이미 알고 있지요. 자연로그와 관려되어서는 그레고리(Gregoty 1647)와 안톤(Anton 1649)은 1/x와 x축으로 둘러쌓인 면적을 로그(logarithm) 이라고 정의하였습니다. 그리고 양수 ㅁ에 대해 자연로그 ln(a)를 곡선 1/x와 구간 {1,a}로 둘러 싸인 면적으로 정의하게 된다. 그럼 한 번 생각해보죠. 자연상수 2.781828...의 의미가 무엇일지? e는 오일러가 처음 정의하여 쓰게 되었습니다. 오일러는 이름만 보면 마치 주유소 알바를 했을 것 같지만 .. 천재적인 자연과학자였죠. 암튼 이 오박사가 1736년에 펴낸 Mechanica 라는 책의 60쪽에 나와 있는 e의 정의를 살펴보면 "e는 자연로그의 값이 1이 되는 수이다"라고 정의했어요. 정말인지 공학용 계산기로 ln e를 계산해보면 1이 나옵니다. 어떤 도시의 인구는 매년 1/30의 비율로 증가한다. 현재 인구가 100,000이면 100년 뒤에는 인구가 얼마나 늘겠는가? 어떤 사람이 4억원을 연리 5%로 빌렸다. 인국증가나 복리는 중분에 대한 증가유로 대단히 복잡해 질 수 밖셍 없죠. 이런 것들을 해결하기 위해 동비된 개념이 바로 자연상수 입니다. 암튼 ... 이 e값을 구하는 건 여러가지 방법이 있지만 주로 테일러 급수를 이용하는 것이 가장 편리합니다. 그중에서도 특히 매클로린 급수를 이용하여 계산하는데, 이 급수를 이용할 경우 수렴성이 대단히 좋기 때문이랍니다.
e^x=exp(x)의 테일러 급수 exp(x)=sigma (x^n)/n! 에서 x=1을 대입하고 10차항까지 계산해보도록 하죠.
1차항까지 : 2 2차항까지 : 2.5 3차항까지 : 2.66666667 4차항까지 : 2.708333333 5차항까지 : 2.71666667 6차항까지 : 2.718055556 7차항까지 : 2.718253968 8차항까지 : 2.718278770 9차항까지 : 2.718281526 10차항까지 : 2.718281801 ... 실제 근사값 : 2.718281828 암튼 1/x 을 적분하면 lnx가 되고 lnx=log e x =2.303 log 10 x 가 됩니다. 전자 계산기로 확인해 보세요. log e는 0.43429...이고, log 10=1입니다. 따라서 자연로그를 상용로그로 바꿔주려면 1나누기 0.4329...를 해 줘야 하므로 결국 2.3026...= 2.303을 앞에 붙여 주게 되는 것입니다.
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지난 오늘의 과학의 글(자연상수 e, 2010.03.23)에서 e의 출신에 대해서 설명하였다. 지난 글의 설명은 물리학자 리처드 파인만(Richard Feynman)의 강의를 일부 참고했는데, 파인만이 물리학 강의 도중 et 다음 오일러 공식을 설명하기 위해서였다.
물리의 대가가 따로 설명을 붙일 만큼 수학∙공학∙물리학 등에 중요한 공식이다. 그렇다면 오일러 공식은 어떻게 증명할까? 미분이나, 멱급수 이론 등을 쓰면 오일러 공식을 쉽게 증명할 수 있고, 수많은 교재와 웹사이트에서는 그렇게 설명하고 있다. 하지만, 복소수 함수의 미적분학을 알아야 한다거나, 멱급수나 미분방정식을 알아야 한다면 어쩐지 너무 먼 세상의 얘기가 돼 버린다. 더구나 왜 그런 공식이 나오는지 선뜻 와 닿지는 않는다는 단점도 있다. 필자는 오일러 공식을 어떻게 설명해야 할지 궁리하다가 미적분학을 쓰지 않고도 이해할 방법을 발견하였기에 이 자리를 빌려 공개하고자 한다.
왜 이식을 다시 꺼내 든 걸까? 예를 들어 e3+2i와 같은 복소수 지수를 어떻게 정의해야 잘했다고 동네방네 소문이 날까 궁리해 본 사람이라면, 눈이 번쩍 뜨일만하다. 위의 식에서 오른쪽 변에는 t 대신 복소수를 대입할 수 있기 때문이다! 예를 들어 e3+2i의 경우, n=2, 3, 4, 5, … 키워나가면서 다음을 생각하고, 이 수들이 접근해 가는 값으로 정의하자는 생각이 들면 성공이다.
실제로 항상 수렴한다는 것을 증명할 수 있기 때문에 (아래 설명을 보면 어떻게 증명하는지 짐작할 수 있다) 복소수 지수를 정의하는 데 성공했다!
마음 급한 사람은 e3+2i를 실제로 계산해보기 시작했을지도 모른다. 적극 추천한다. 계산을 열심히 해봐야 감이 생기고, 조금 뒤에 설명할 방법이 얼마나 고마운 방법인지 실감할 수 있기 때문이다. 한편으로는 복소수 지수를 극한으로 정의해야 한다는 데 대해 석연치 않은 느낌이 드는 사람도 있을 것 같다. 이제 무턱대고 계산하지 않고도 복소수의 곱과 거듭제곱을 조금 쉽게(?) 구하는 방법을 소개하려고 한다.
복소수의 극형식
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