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物理/運動の法則の応用2

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(版間での差分)
(解説)
(慣性モーメントの計算(1)リーマン和の極限を求める方法)
 
(間の27版分が非表示)
27 行: 27 行:
*[[wikipedia_ja:質点|ウィキペディア(質点系の力学)]]
*[[wikipedia_ja:質点|ウィキペディア(質点系の力学)]]
====複雑にみえる運動も重心の運動をみれば簡単である  ====
====複雑にみえる運動も重心の運動をみれば簡単である  ====
-
体操選手の運動は、跳躍や着地などで空中をまいながら、回転や体の屈伸、ひねりなどを行う。大変複雑である。<br/>
+
体操選手の運動は、跳躍などで空中をまいながら、回転や体の屈伸、ひねりなどを行う。大変複雑で美しい。<br/>
しかし、導出した質点系の重心の運動法則から、体の重心の運動は、投射体の運動であり、放物線をえがいて移動することが分かる。<br/>
しかし、導出した質点系の重心の運動法則から、体の重心の運動は、投射体の運動であり、放物線をえがいて移動することが分かる。<br/>
-
空中に飛び出た瞬間の速度(速さと方向・向き)で、その軌跡は完全に決まってしまうのである。
+
空中に飛び出た瞬間の重心の位置と速度(速さと方向・向き)で、その軌跡は完全に決まってしまうのである。
==  剛体の運動とつり合い==
==  剛体の運動とつり合い==
35 行: 35 行:
剛体(Rigid body)とは、<br/>
剛体(Rigid body)とは、<br/>
-
質点系であって、それらの、どの2質点の間の距離も変わらない,特殊な系のことを言う。<br/>
+
質点系であって、それらの、どの2質点の間の距離も変わらない,特殊な質点系のことを言う。<br/>
どの2質点の間の距離も変わらなければ変形は起こらない。<br/>
どの2質点の間の距離も変わらなければ変形は起こらない。<br/>
固くて変形しにくい物体を理想化した概念である。<br/>
固くて変形しにくい物体を理想化した概念である。<br/>
174 行: 174 行:
大きさはa,b を2辺とする平行四辺形の面積に等しく、<br/>
大きさはa,b を2辺とする平行四辺形の面積に等しく、<br/>
方向はこの四辺形に垂直で、向きは、(a,b,a×b)が右手系をなすように定めたものである。<br/>
方向はこの四辺形に垂直で、向きは、(a,b,a×b)が右手系をなすように定めたものである。<br/>
 +
すると、ベクトル積に関して以下の8つの命題が成り立つ。<br/>
-
*[[wikipedia_ja:クロス積|ウィキペディア(クロス積)]]
+
======ベクトル積にかんする命題    ======
-
次の項で説明するベクトル積の性質6を用いると、<br/>
+
以下に述べる全ての命題で、<br/>
-
位置ベクトル$\vec r$の点に作用する$\vec F$ <br/>
+
$ \vec{a}, \vec{b}, \vec{c}$は3次元ベクトル<br/>
-
原点まわりの力のモーメントは、$\vec N = \vec r \times \vec F$   <br/>
+
$\alpha$は実数とする。<br/>
-
x軸まわりの回転力(トルク)は、$\vec N \cdot \vec e_x $ と表せることが分かる。<br/>
+
命題1.<br/>
-
y軸とz軸周りの回転力も、それぞれ <br/>
+
$ \quad \vec{a} ,\vec{c} \vec{a_\perp},\vec{a_\parallel}$ の和に分解するとき、 <br/>
-
Ney ,$\quad \vec N \cdot \vec e_z $
+
$\quad \vec{a} \times \vec{c}= \vec{a_\perp} \times \vec{c}$ <br/>
-
表せる。
+
$\quad \vec{a_\parallel} \times \vec{c}= 0$ <br/><br/>
 +
命題2.<br/>
 +
a×b=b×a  <br/>
 +
<br/>
 +
命題3 <br/>
 +
(αa)×b=α(a×b)=a×(αb) <br/>
 +
命題4.<br/>
 +
(a+b)×c=a×c+b×c <br/><br/>
 +
命題4の系  <br/>  
 +
a×(b+c)=a×b+a×c<br/>
 +
(a+b+c)×d=a×d+b×d+c×d<br/><br/>
-
======  ベクトル積の性質======
+
命題5. <br/>
-
力のモーメントやトルクの性質を調べるには、ベクトル積の性質についての知識が必要になる。<br/>
+
(e1,e2,e3) を<br/>
-
a,b,cを3次元ベクトル<br/>
+
-
αを実数とする。<br/>
+
-
すると次の性質が成り立つ。<br/>
+
-
性質1. a を, cと垂直な成分a と,平行な成分a の和に分解するとき、 <br/>
+
-
a×c=a×c  <br/>
+
-
a×c=0  <br/>
+
-
性質2.a×b=b×a    <br/>
+
-
性質3.(a+b)×c=a×c+b×c <br/>
+
-
性質3の系. a×(b+c)=a×b+a×c<br/>
+
-
(a+b+c)×d=a×d+b×d+c×d<br/>
+
-
性質4.(αa)×b=α(a×b)=a×(αb) <br/>
+
-
性質5.(e1,e2,e3) を<br/>
+
それぞれ大きさ(長さ)1で互いに直交し、[[wikipedia_ja:右手系|右手系]]をなす、ベクトル(右手系をなす正規直交基底)とする。<br/>
それぞれ大きさ(長さ)1で互いに直交し、[[wikipedia_ja:右手系|右手系]]をなす、ベクトル(右手系をなす正規直交基底)とする。<br/>
-
 
この時、<br/>
この時、<br/>
$ \quad  \vec{e_1} \times \vec{e_2} = \vec{e_3}, \quad
$ \quad  \vec{e_1} \times \vec{e_2} = \vec{e_3}, \quad
\vec{e_2} \times \vec{e_3} = \vec{e_1}, \quad
\vec{e_2} \times \vec{e_3} = \vec{e_1}, \quad
-
\vec{e_3} \times \vec{e_1} = \vec{e_2}$<br/>
+
\vec{e_3} \times \vec{e_1} = \vec{e_2}$<br/> <br/>
-
性質6.ベクトルa,bを,性質5で用いた基底(e1,e2,e3) で決まる座標の座標成分で表示しておく。<br/>
+
 
 +
命題6.<br/>
 +
ベクトルa,bを,命題5で用いた基底(e1,e2,e3) で決まる座標の座標成分で表示しておく。<br/>
するとa×b=(aybzazby,azbxaxbz,axbyaybx) <br/>
するとa×b=(aybzazby,azbxaxbz,axbyaybx) <br/>
-
性質7.(a×b)c=(c×a)b=(b×c)a  <br/>
+
<br/>
-
性質8. a(t)b(t)を,tにかんして微分可能な、ベクトルに値をとる関数とする。すると、<br/>
+
-
a(t)×b(t) は、tにかんして微分可能で、<br/>
+
-
ddt(a(t)×b(t))=(ddta(t))×b(t)+a(t)×(ddtb(t))
+
-
======証明======
+
命題7.<br/>
-
性質1の証明;ベクトル積の定義から、容易に示せる。<br/>
+
$(\vec{a} \times \vec{b})\cdot \vec{c}= (\vec{c} \times \vec{a})\cdot\vec{b} =(\vec{b} \times \vec{c})\cdot\vec{a}$ <br/>
-
2つのベクトルの作る平行四辺形の面積と方向・向きを考えれば良い。<br/>
+
-
性質2の証明;2つのベクトルを入れ替えても、それらが作る平行四辺形の面積は変わらず、この四辺形に直交する直線の方向も変わらない。しかし、右手系をなす方向は、逆向きになる。ベクトル積の定義から、$ \qquad \vec{a} \times \vec{b}= -\vec{b} \times \vec{a}$ が示せた。<br/>
+
-
性質3の証明;<br/>
+
-
この証明には少し工夫が必要である。<br/>
+
-
ベクトル積の性質の中でも、もっとも大切なものなので、詳しく説明しよう。<br/>
+
-
① a,b と$ \vec{c}$  が直交する場合。図参照のこと<br/>
+
-
・議論をやさしくするため、ベクトルを、空間の原点O を始点とする有向線分で代表させる。<br/>
+
-
c と直交しO を通る平面をHとする。<br/>
+
-
・仮定よりa,bは、ともに平面H上のベクトルである。<br/>
+
-
a×c,b×cも、<br/>
+
-
ベクトル積の定義により、共にc と直交するので、H上のベクトルである。<br/>
+
-
これら四つのベクトルはすべて平面H上にあるので、今後の議論はこの平面上で進める。<br/>
+
-
 ⅰ)a×c,b×c の張る平行四辺形は, <br/>a,bの張る平行四辺形を、c倍し,原点周りに90度回転したものになることを、示そう。<br/><br/>
+
-
a×cは、ベクトル積の定義から、a と直交する。<br/>
+
-
そのため、a を平面H上で、原点まわりに、90度右回りか、左回りすれば、方向と向きが一致する。<br/>
+
-
b×cも、同様に考え、b を平面H上で、原点まわりに、90度右回りか、左回りすれば、方向と向きが一致することが分かる。<br/>
+
-
・どちら周りの回転になるかは、ベクトル積の定義によって決まるが、<br/>
+
-
後者の回転の向きが、前者の回転の向きと一致することが分かる。<br/>
+
-
a×c の大きさは、<br/>
+
-
$\|\vec{a}\times \vec{c}\|=\|\vec{a}\|\|\vec{c}\|\cos\pi/2=\|\vec{a}\|\|\vec{c}\|\vec{a}\|\vec{c}\|$倍になる。<br/>
+
-
同様に、$\vec{b}\times \vec{c}\vec{a}\|\vec{c}\|$倍になる。<br/>
+
-
・以上の結果より、所望の結果は示された。<br/><br/>
+
-
 ⅱ)$ \qquad (\vec{a}+ \vec{b})\times \vec{c}= \vec{a} \times \vec{c} + \vec{b} \times \vec{c}$を示そう。<br/>
+
-
・ ⅰ)と同じ議論により、<br/>
+
-
$(\vec{a}+ \vec{b}) \times \vec{c}\vec{a}, \vec{b}\|\vec{c}\|$倍させたものであることが分かる。<br/>
+
-
・すると、ⅰ)で示したことから、$(\vec{a}+ \vec{b}) \times \vec{c}$は<br/>
+
-
$\vec{a} \times \vec{c}, \vec{b} \times \vec{c}$ の張る平行四辺形の対角線a×c+b×c に等しいことが分かる。<br/>
+
-
・以上で①が示せた。<br/>
+
-
② 一般の場合。<br/>
+
命題8. <br/>
-
性質1より、$\perp\vec{c}$と垂直な成分を表すとすると、 $ (\vec{a}+ \vec{b})\times \vec{c}= (\vec{a}+ \vec{b})_\perp \times \vec{c} \qquad \qquad \qquad $(1)<br/>
+
$ \quad \vec{a(t)} $ $\vec{b(t)} $を,tにかんして微分可能な、ベクトルに値をとる関数とする。すると、<br/>
-
$(\vec{a}+ \vec{b})_\perp =\vec{a}_\perp +\vec{b}_\perp$なので、(1)式は、<br/>
+
$ \quad \vec{a(t)} \times \vec{b(t)}$ は、tにかんして微分可能で、<br/>
-
$ = (\vec{a}_\perp +\vec{b}_\perp) \times \vec{c}$ <br/>
+
$ \quad \frac{d}{dt}(\vec{a(t)} \times \vec{b(t)}) =(\frac{d}{dt}\vec{a(t)} )\times \vec{b(t)}+\vec{a(t)}\times (\frac{d}{dt}\vec{b(t)})$<br/><br/>
-
①より、<br/>
+
-
$ = \vec{a}_\perp \times \vec{c}+\vec{b}_\perp\times \vec{c}=\vec{a} \times \vec{c}+\vec{b} \vec{c} \qquad $ 性質3の証明終わり。<br/>
+
-
性質3の系の証明;<br/>
+
-
性質2より、<br/>
+
-
$\vec{a} \times (\vec{b}+ \vec{c})= -(\vec{b}+ \vec{c})\times \vec{a} $<br/>
+
-
性質3より、
+
-
$= -(\vec{b} \times \vec{a}+ \vec{c} \times \vec{a})$  <br/>
+
-
再び性質2より、<br/>
+
-
$=\vec{a} \times \vec{b} + \vec{a} \times \vec{c} \quad $前半の証明終わり <br/>
+
-
性質2より、<br/>
+
-
$ \quad (\vec{a}+ \vec{b}+\vec{c})\times \vec{d}=(\vec{a}+ \vec{b})\times \vec{d}+\vec{c})\times \vec{d}$ <br/>
+
-
再び性質2より、<br/>
+
-
=a×d+b×d+c×d
+
-
証明終わり。<br/>  
+
-
性質4の証明;実数α が正、零、負の場合に分けて考える。いずれの場合にも
+
これらの証明は、後節で扱う。
-
ベクトル積の定義とベクトルと実数の積の性質から、容易に証明できる。<br/>
+
ベクトル積に関しては以下を参照のこと。
-
性質5の照明;ベクトル積と(e1,e2,e3) の定義から明らかである。<br/>
+
*[[wikipedia_ja:クロス積|ウィキペディア(クロス積)]]
-
性質6の証明;a=axex+ayey+azez, <br/>
+
-
b=bxex+byey+bzezと表せるので、<br/>
+
-
a×b=(axex+ayey+azez)×b
+
-
性質3の系から<br/>
+
-
$=a_x\vec{e_x}\times \vec b
+
-
+a_y\vec{e_y}\times \vec b
+
-
+a_z\vec{e_z}\times \vec b\qquad$          (1)<br/>
+
-
式(1)の第1項
+
====== 力のモーメントのベクトル積表示   ======
-
axex×b
+
ベクトル積の命題6を用いると、<br/>
-
+
位置ベクトル$\vec r$の点に作用する$\vec F$ <br/>
-
$\vec b=b_x\vec{e_x}+b_y\vec{e_y}+b_z\vec{e_z}$
+
原点まわりの力のモーメントは、$\vec N = \vec r \times \vec F$    <br/>
-
を代入して、性質3の系を使って変形すると、<br/>
+
x軸まわりの回転力(トルク)は、$\vec N \cdot \vec e_x $ と表せることが分かる。<br/>
-
$a_x\vec{e_x}\times \vec b
+
y軸とz軸周りの回転力も、それぞれ <br/>
-
=a_x\vec{e_x}\times b_x\vec{e_x}
+
$\vec N \cdot \vec e_y ,\quad \vec N \cdot \vec e_z $
-
+a_x\vec{e_x}\times b_y\vec{e_y}
+
表せる。
-
+a_x\vec{e_x}\times b_z\vec{e_z}\qquad$      (2) <br/>
+
-
性質4と性質5を使うと、<br/>
+
-
$a_x\vec{e_x}\times b_x\vec{e_x}
+
-
=a_x b_x\vec{e_x}\times \vec{e_x}
+
-
=\vec 0$  。<br/>
+
-
同様の計算を行うと、<br/>
+
-
$a_x\vec{e_x}\times b_y\vec{e_y}
+
-
=a_x b_y\vec{e_x}\times \vec{e_y}
+
-
=a_x b_y\vec{e_z}$ <br/>
+
-
 
+
-
$a_x\vec{e_x}\times b_z\vec{e_z}
+
-
=a_x b_z\vec{e_x}\times \vec{e_z}
+
-
=-a_x b_z\vec{e_y}$ <br/>
+
-
 
+
-
式(2)にこれらを代入して、<br/>
+
-
$a_x\vec{e_x}\times \vec b
+
-
=a_x b_y\vec{e_z}  - a_x b_z\vec{e_y} $   $\qquad$ (3)<br/>
+
-
 
+
-
式(1)の第2項、第3項も同様に計算すると、<br/>
+
-
$a_y\vec{e_y}\times \vec b
+
-
=a_y b_z\vec{e_x}  - a_y b_x\vec{e_z} \qquad$ (4)<br/>
+
-
 
+
-
$a_z\vec{e_z}\times \vec b
+
-
=a_z b_x\vec{e_y}  - a_z b_y\vec{e_x} $    (5)<br/>
+
-
 
+
-
(3),(4),(5) を、式 (1)に代入すると、<br/>
+
-
$\vec a \times \vec b
+
-
=a_x b_y\vec{e_z}  - a_x b_z\vec{e_y}
+
-
+a_y b_z\vec{e_x}  - a_y b_x\vec{e_z}
+
-
+a_z b_x\vec{e_y}  - a_z b_y\vec{e_x}$ <br/>
+
-
$ =(a_y b_z - a_z b_y)\vec{e_x}
+
-
+(a_z b_x - a_x b_z)\vec{e_y}
+
-
+(a_x b_y - a_y b_x)\vec{e_z}$ <br/>
+
-
性質6の証明終わり。<br/>
+
-
 
+
-
性質7の証明;<br/>
+
-
$ \quad (\vec{a} \times \vec{b})\cdot \vec{c}= (\vec{c} \times \vec{a})\cdot\vec{b}$を証明しよう。<br/>
+
-
残りも、同様に証明出来るので各自試みてください。<br/>
+
-
右手系をなす一つの直交座標を決める。<br/>
+
-
3つのベクトルを、この座標の成分で表示して、性質6と内積の性質を使えば、左右が等しいことが証明できる。<br/>
+
-
概略をスケッチしよう。<br/>
+
-
$ \quad (\vec{a} \times \vec{b})\cdot \vec{c}
+
-
=(a_yb_z-a_zb_y,a_zb_x-a_xb_z,a_xb_y-a_yb_x)
+
-
\cdot (c_x,c_y,c_z)
+
-
=(a_yb_z-a_zb_y)c_x+(a_zb_x-a_xb_z)c_y+(a_xb_y-a_yb_x)c_z$ <br/>
+
-
$ \quad (\vec{c} \times \vec{a})\cdot\vec{b}$も、これと同じように計算する。<br/>これら両式を整頓すると、同じものであることが分かる。<br/>
+
-
性質7の証明終わり。
+
-
性質8の証明;<br/>
+
-
性質8. a(t)b(t)を,tにかんして微分可能な、ベクトルに値をとる関数とする。すると、<br/>
+
-
a(t)×b(t) は、tにかんして微分可能で、<br/>
+
-
ddt(a(t)×b(t))  <br/>
+
-
=(ddta(t))×b(t)+a(t)×(ddtb(t))
+
-
すでにこのテキストで紹介した、ベクトル値関数の微分の定義を用いて証明する。<br/>
+
-
$ \quad \frac{d}{dt}(\vec{a(t)} \times \vec{b(t)})
+
-
=\lim_{\delta t \to 0}
+
-
(\vec a(t+\delta t)\times \vec{b(t+\delta t)}- \vec{a(t)} \times \vec{b(t)})/\delta t\qquad $  (1)  <br/>
+
-
この極限が存在し、<br/>
+
-
ddta(t)×b(t)+a(t)×ddtb(t)<br/>
+
-
になることを示せば性質8は証明できたことになる。<br/>
+
-
極限の計算が進むよう、右辺の式の分母は変形しよう。<br/>
+
-
関数の積の微分公式の証明と同じ技巧を用いる。<br/>
+
-
$ \vec a(t+\delta t)\times \vec{b(t+\delta t)}
+
-
  - \vec{a(t)} \times \vec{b(t)}$  <br/>
+
-
$  = \vec a(t+\delta t)\times \vec{b(t+\delta t)}
+
-
    -\vec a(t)\times \vec{b(t+\delta t)}
+
-
    +\vec a(t)\times \vec{b(t+\delta t)}
+
-
  - \vec{a(t)} \times \vec{b(t)}$  <br/>
+
-
ベクトル積の性質3を利用すると、 <br/>
+
-
$  = \left(\vec a\left(t+\delta t\right) -\vec a\left(t\right)\right)
+
-
    \times
+
-
    \vec b\left(t+\delta t\right)
+
-
    +\vec a\left(t\right)\times \left(\vec b\left(t+\delta t\right)- \vec b\left(t\right)\right)  $
+
-
 
+
-
この式を式(1)の右辺の分子の項に代入し整頓すると<br/>
+
-
$ \quad \frac{d}{dt}(\vec{a(t)} \times \vec{b(t)})
+
-
=\lim_{\delta t \to 0}
+
-
\frac{\vec a(t+\delta t)\times \vec b(t+\delta t)- \vec a(t) \times \vec b(t)}
+
-
    {\delta t}$   <br/>
+
-
$=\lim_{\delta t \to 0}
+
-
\frac{\left(\vec a\left(t+\delta t\right) -\vec a\left(t\right)\right)
+
-
    \times
+
-
    \vec b\left(t+\delta t\right)
+
-
    +\vec a\left(t\right)\times \left(\vec b\left(t+\delta t\right)- \vec b\left(t\right)\right)    }
+
-
    {\delta t}
+
-
$ <br/>
+
-
ベクトル積の性質4を使い、<br/>
+
-
$=\lim_{\delta t \to 0}\left(
+
-
    \frac{\vec a(t+\delta t) -\vec a(t)}{\delta t}
+
-
    \times
+
-
    \vec b\left(t+\delta t\right)
+
-
    +
+
-
    \vec a(t)\times \frac{\vec b(t+\delta t)- \vec b(t)}
+
-
    {\delta t}
+
-
\right)$ <br/>
+
-
極限の性質を使って、<br/>
+
-
$=\lim_{\delta t \to 0}
+
-
    \frac{\vec a(t+\delta t) -\vec a(t)}{\delta t}
+
-
    \times
+
-
    \lim_{\delta t \to 0}\vec b(t+\delta t)
+
-
    +
+
-
    \vec a(t)\times
+
-
    \lim_{\delta t \to 0}\frac{\vec b(t+\delta t)- \vec b(t)}{\delta t}
+
-
$ <br/>
+
-
式中の極限は、a,bが、微分可能なので存在し、 <br/>
+
-
$\lim_{\delta t \to 0} \frac{\vec a(t+\delta t) -\vec a(t)}{\delta t}
+
-
=\frac{d\vec a(t)}{dt}$  <br/>
+
-
$\lim_{\delta t \to 0} \frac{\vec b(t+\delta t) -\vec b(t)}{\delta t}
+
-
=\frac{d\vec b(t)}{dt}$  <br/>
+
-
また、lim なので、 <br/>
+
-
所望の結果が得られた。性質8の証明終わり。
+
===== 力のモーメントの性質    =====
===== 力のモーメントの性質    =====
-
ベクトル積の性質が分かったところで、再び、力のモーメントの考察に戻る。<br/>
+
もっと一般に、どんな軸の周りの回転力も、\vec N から得られる。<br/>
-
剛体の一点 P に加えられた力 \vec F の、原点周りの力のモーメントは、<br/>
+
-
\vec N= \vec r \times \vec F= \vec{OP} \times \vec F で定義した。<br/>
+
-
すると、<br/>
+
-
x軸まわりの回転力(トルク)は、T_{\vec e_x}=\vec N \cdot \vec e_x 、<br/>
+
-
y軸とz軸周りの回転力も、それぞれ <br/>
+
-
T_{\vec e_y}=\vec N \cdot \vec e_y  ,\quad T_{\vec e_z}=\vec N \cdot \vec e_z  <br/>
+
-
で表せることは、すでに説明した。<br/>
+
-
ところが、もっと一般に、どんな軸の周りの回転力も、\vec N から得られる。<br/>
+
定理;<br/>
定理;<br/>
\vec eを、原点を始点とする大きさ1の任意のベクトルとする。<br/>
\vec eを、原点を始点とする大きさ1の任意のベクトルとする。<br/>
455 行: 285 行:
力のモーメントは、どんな軸周りの回転力の情報も含んでいることが証明されたので、<br/> 
力のモーメントは、どんな軸周りの回転力の情報も含んでいることが証明されたので、<br/> 
回転運動一般に有効な概念であることが分かる。<br/>
回転運動一般に有効な概念であることが分かる。<br/>
-
 
-
 
-
 
====剛体の複数個所に作用する力の回転力 ====
====剛体の複数個所に作用する力の回転力 ====
589 行: 416 行:
*[[wikipedia_ja:オイラーの運動方程式 |ウィキペディア(オイラーの運動方程式)]]
*[[wikipedia_ja:オイラーの運動方程式 |ウィキペディア(オイラーの運動方程式)]]
-
2014.1.23 構成大幅変更の原稿
 
====  固定軸の周りの剛体の回転運動の方程式====
====  固定軸の周りの剛体の回転運動の方程式====
回転運動の運動方程式から、任意の軸の周りの回転運動の方程式が簡単に導出できる。<br/>
回転運動の運動方程式から、任意の軸の周りの回転運動の方程式が簡単に導出できる。<br/>
659 行: 485 行:
質点の速度 \dot{x}=\frac{dx(t)}{dt} <===>剛体の\vec{e}軸周りの角速度\dot{\phi}(t);<br/>
質点の速度 \dot{x}=\frac{dx(t)}{dt} <===>剛体の\vec{e}軸周りの角速度\dot{\phi}(t);<br/>
質点の運動量 m\dot{x} <===>  剛体の角運動量I\dot{\phi};<br/>
質点の運動量 m\dot{x} <===>  剛体の角運動量I\dot{\phi};<br/>
 +
運動方程式F=m\ddot{x} <===> T_{\vec e}=I\ddot{\phi}
という、対応関係があることが分かる。<br/>
という、対応関係があることが分かる。<br/>
この節で得た固定軸まわりの回転運動の方程式から、<br/>
この節で得た固定軸まわりの回転運動の方程式から、<br/>
-
もし\vec N=0 ならば、あらゆる軸まわりの回転力が零なので、<br/>
+
もし\vec N=0 ならば、任意の軸まわりの回転力が零なので、<br/>
-
剛体の軸まわりの角速度が一定となることが分かる。<br/>
+
剛体の任意の軸まわりの角加速度が零、角速度が一定となることが分かる。<br/>
=====剛体の回転の運動エネルギー  =====
=====剛体の回転の運動エネルギー  =====
690 行: 517 行:
ここでIは、軸まわりの、振り子の慣性質量。
ここでIは、軸まわりの、振り子の慣性質量。
-
=====慣性モーメントの計算1(一次元の剛体) =====
+
=====剛体の慣性モーメントの計算(一次元の剛体) =====
-
細長い棒Vの、軸まわりの慣性モーメントを具体的に計算しよう。<br/>
+
剛体Vは、ごく細く、まっすぐな棒で,<br/>
-
Vは、ごく細い一様な質量密度のまっすぐな棒とする。<br/>
+
長さl、質量密度(単位長さあたりの質量)は一定で\rhoとする。<br/>
-
長さをl、質量をMとすると、単位長さ当たりの質量は$\rho=M/l$<br/>
+
棒の左端からl_1の場所Oを通り、棒に直交する軸まわりの慣性モーメントを具体的に計算しよう。<br/>
-
 
+
-
軸は棒と直角で、左端からl_1の場所Oを通るとする。<br/>
+
Oを原点とし、棒と同じ方向の数直線を考え、これを座標系として採用。<br/>
Oを原点とし、棒と同じ方向の数直線を考え、これを座標系として採用。<br/>
V=[a=-{l_1},b=l-l_1]と表現する。<br/>
V=[a=-{l_1},b=l-l_1]と表現する。<br/>
703 行: 528 行:
I=\sum_i m_i(\hat{r}_i)^2で定義した。但しx_0=a,x_n=b<br/>
I=\sum_i m_i(\hat{r}_i)^2で定義した。但しx_0=a,x_n=b<br/>
-
======'''慣性モーメントの近似式とリーマン和''' ======
+
======'''剛体の分割と慣性モーメントの近似式・リーマン和''' ======
V_iの質量m_iは、V_iの長さx_i-x_{i-1}に質量密度\rhoを掛ければ得られるので<br/>
V_iの質量m_iは、V_iの長さx_i-x_{i-1}に質量密度\rhoを掛ければ得られるので<br/>
-
m_i=\rho (x_i-x_{i-1})となり、問題なく定まる。<br/>
+
m_i=\rho (x_i-x_{i-1})であり、<br/>
 +
I=\sum_i \rho (\hat{r}_i)^2(x_i-x_{i-1})<br/>
 +
と書ける。<br/>
しかし、剛体V=[a,b]をいくら細かく分割しても、<br/>
しかし、剛体V=[a,b]をいくら細かく分割しても、<br/>
各小区間V_i=[x_{i-1},x_i]は大きさ(長さ)をもつので、<br/>
各小区間V_i=[x_{i-1},x_i]は大きさ(長さ)をもつので、<br/>
714 行: 541 行:
\sum_i m_i(\hat{r}_i)^2=\sum_i \rho(\xi_i)^2(x_i-x_{i-1})<br/>
\sum_i m_i(\hat{r}_i)^2=\sum_i \rho(\xi_i)^2(x_i-x_{i-1})<br/>
で近似される。<br/>
で近似される。<br/>
-
これは分割の仕方と分割小区間の代表点\xi_iの選び方によって変化する。<br/>
+
 
そこで、この分割を<br/>
そこで、この分割を<br/>
\Delta=\{V_i=[x_{i-1},x_i] \mid i=1,2,,,,n\}
\Delta=\{V_i=[x_{i-1},x_i] \mid i=1,2,,,,n\}
721 行: 548 行:
で,慣性モーメントの近似式を表すことにする。<br/>
で,慣性モーメントの近似式を表すことにする。<br/>
すると、<br/>
すると、<br/>
-
分割\Deltaとその小区間V_iから代表点\xi_iを選んだときの<br/>
 
'''慣性モーメントの近似式'''は、<br/>
'''慣性モーメントの近似式'''は、<br/>
-
I^{\Delta}(\xi_1,,,\xi_n)=\sum_{i=1}^{n}\rho(\xi_i)^2(x_i-x_{i-1})<br/>
+
$I^{\Delta}(\xi_1,,,\xi_n)=\sum_{i=1}^{n}\rho(\xi_i)^2(x_i-x_{i-1})\qquad  (1)$<br/>
と書ける。<br/>
と書ける。<br/>
 +
この値は分割の仕方と分割小区間の代表点\xi_i(\in V_i)の選び方によって変化する。<br/>
 +
V_iの中で、原点に最も近い点{{\xi}^m}_i(\in V_i)(i=1,2\cdots,n)にとると<br/>
 +
最小値
 +
I_{m}(\Delta):=\sum_{i=1}^{n}\rho({{\xi}^m}_i)^2(x_i-x_{i-1})<br/>
 +
をとり、<br/>
 +
V_iの中で、原点に最も遠い点{{\xi}^M}_i(\in V_i)(i=1,2\cdots,n)にとると<br/>
 +
最大値 I_{M}(\Delta):=\sum_{i=1}^{n}\rho({{\xi}^M}_i)^2(x_i-x_{i-1})<br/>
 +
を取る。<br/>
関数y=f(x)=\rho x^2を使って表現すれば、<br/>
関数y=f(x)=\rho x^2を使って表現すれば、<br/>
I^{\Delta}(\xi_1,,,\xi_n)=\sum_{i=1}^{n}f(\xi_i)(x_i-x_{i-1})<br/>
I^{\Delta}(\xi_1,,,\xi_n)=\sum_{i=1}^{n}f(\xi_i)(x_i-x_{i-1})<br/>
-
数学の分野では、この和の式は、<br/>
+
であり、I_{m}(\Delta)\leq I^{\Delta}(\xi_1,,,\xi_n)\leq I_{M}(\Delta)を満たす。<br/>
-
分割\Delta=\{V_i=[x_{i-1},x_i] \mid i=1,2,,,,n\} V_iの代表点\xi_i,(i=1,2,,,n)に関する関数y=f(x)の'''リーマン和'''と呼ばれ、<br/>
+
質量密度が場所で変わるときは、、関数はy=f(x)=\rho(x) x^2になり、<br/>
-
$I^{f,\Delta}(\xi_1,,,\xi_n)$<br/>
+
剛体の重心を求めるときは、後述するように、別の関数が現れる。<br/>
-
と表示する。<br/>
+
そこで、数学の分野では、一般の関数y=f(x)にたいして<br/>
-
関数y=f(x)は任意にきめられるので、どの関数のリーマン和か分かるように、明示してある。<br/>
+
I^{f,\Delta}(\xi_1,,,\xi_n)=\sum_{i=1}^{n}f(\xi_i)(x_i-x_{i-1})\qquad (2)<br/>
-
 
+
を求め、分割\Delta=\{V_i=[x_{i-1},x_i] \mid i=1,2,,,,n\} V_iの代表点\xi_i,(i=1,2,,,n)に関する関数y=f(x)の'''リーマン和'''と呼ぶ。<br/>
 +
その最小値$I_{m}(f,\Delta)と最大値I_{M}(\Delta)$も,同様に定義される。<br/><br/>
 +
I_{m}(f,\Delta)\leq I^{f,\Delta}(\xi_1,,,\xi_n)\leq I_{M}(\Delta)\qquad (3)
 +
慣性モーメントの近似式(1)は、関数$y=f(x)=\rho(x) x^2$にたいするリーマン和である。
======慣性モーメントの近似式の意味 ======
======慣性モーメントの近似式の意味 ======
742 行: 579 行:
y=f(x)=\rho x^2を代入すれば、考察対象の剛体の慣性モーメントの話になる。<br/>
y=f(x)=\rho x^2を代入すれば、考察対象の剛体の慣性モーメントの話になる。<br/>
リーマン和<br/>
リーマン和<br/>
-
I^{\Delta}(\xi_1,,,\xi_n)=\sum_{i=1}^{n}f(\xi_i)(x_i-x_{i-1})<br/>
+
$I^{f,\Delta}(\xi_1,,,\xi_n)=\sum_{i=1}^{n}f(\xi_i)(x_i-x_{i-1})$<br/>
は、y=f(x)のグラフを、棒グラフで近似したときの棒グラフの作る面積(各角柱の面積和)であることが分かる。図参照。<br/>
は、y=f(x)のグラフを、棒グラフで近似したときの棒グラフの作る面積(各角柱の面積和)であることが分かる。図参照。<br/>
-
$y=f(x)$のグラフとx軸およびy軸と平行な直線x=ax=bで囲まれる部分の面積を近似している。<br/>
+
また、$I_{m}(f,\Delta)$は一点鎖線でしめす、小さいほうの長方形の和であり、<br/>
-
分割を限りなく細かくしていくとき、この値が分割や代表点の選び方に関係ない数に収束するならば、
+
$I_{Mm}(f,\Delta)$は点線でしめす、大きいほうの長方形の和である。
-
その極限値は、$y=f(x)$のグラフとx軸およびy軸と平行な直線x=ax=bで囲まれる部分の面積と考えられる。<br/>
+
-
======可積分条件======
 
-
この節は、区間上で定義された関数の
 
-
積分可能な条件を紹介する。<br/>
 
-
大学の教養コース程度の数学を使うが、テキスト中で理解できるように説明する。<br/>
 
-
興味のない方は、とばしてください。<br/>
 
-
<br/>
 
-
'''(1)準備;集合論の初歩'''<br/>
+
I^{f,\Delta}(\xi_1,,,\xi_n)は、y=f(x)のグラフとx軸およびy軸と平行な直線x=ax=bで囲まれる部分の面積$S$を近似している。<br/>
-
 
+
また、$I_{m}(f,\Delta)\leq S \leq I_{Mm}(f,\Delta)  \qquad (4)  $<br/>
-
集合論の初歩の知識は前提にして記述するので、<br/>
+
-
なじみのない方は、下記を参考に、<br/>
+
-
集合の素朴な定義、集合の和集合や共通集合、集合の包含関係などについて学習してほしい。
+
-
*[[wikipedia_ja:集合 |ウィキペディア(集合)]]
+
-
 
+
-
'''(2)区間上の関数のリーマン和'''<br/>
+
-
'''定義;リーマン和 ''' <br/>
+
-
区間V=[a,b]で定義され、実数に値をとる関数y=f(x)を考える。<br/>
+
-
この区間の分割<br/>
+
-
\Delta=\{V_i=[x_{i-1},x_i] \mid i=1,2,,,n\},x_0=a,x_n=b<br/>
+
-
と、その代表点\xi_i\in V_i(i=1,2,,,n)に関する、y=f(x)のリーマン和とは、
+
-
$I^{f,\Delta}(\xi_1,,,\xi_n)=$<br/>
+
-
\sum_i f(\xi_i)v(V_i)=\sum_i f(\xi_i)(x_i-x_{i-1}) <br/>
+
-
で定義する。<br/>
+
-
リーマン和は、y=f(x)のグラフを、棒グラフで近似したときの棒グラフの作る面積(各角柱の面積和)であることが分かる。図参照。<br/>
+
-
y=f(x)のグラフとx軸およびy軸と平行な直線x=ax=bで囲まれる部分の面積を近似している。<br/>
+
-
 
+
-
 
+
-
'''(3)リーマン和の不足リーマン和と過剰リーマン和による評価'''<br/>
+
-
$V$を分割して得られた小区間V_i=[x_{i-1},x_i]を考える。<br/>
+
-
関数y=f(x)をこの小区間上に限定した時、<br/>
+
-
関数は、この区間上の点で最大値と最小値をとると仮定する(注参照)。<br/>
+
-
関数の最大値max\{f(x)\mid x\in V_i\}と最小値min\{f(x)\mid x\in V_i\}を、それぞれ、m(f;V_i),M(f;V_i)と書く。<br/>
+
-
(注) 区間上で最大値、最小値を取らない関数では、<br/>
+
-
[[wikipedia_ja:有界函数 |有界な関数]]でありさえすれば、常に存在し、しかも最大値、最小値と殆ど同じ性質をもつ、<br/>
+
-
上限、下限に置き換えれば以後の、議論は成り立つ。上限、下限については「(5)不足リーマン和の上限と過剰リーマン和の下限」で説明する。<br/><br/>
+
-
 
+
-
すると、V_iの任意の点\xi に対して、<br/>
+
-
m(f;V_i)\leq f(\xi) \leq M(f;V_i)  <br/>
+
-
故に、<br/>
+
-
'''補題1'''<br/>
+
-
ⅰ)どのような代表点\{\xi_i\}_{i}, (\xi_i \in V_i,i=1,2,,,n)に対しても<br/>
+
-
$I_{m}(f,\Delta):=I^{f,\Delta}(\xi_{1}^m,,,\xi_{n}^m)
+
-
=\sum_i m(f;V_i)v(V_i)$<br/>
+
-
$\leq  
+
-
I^{f,\Delta}(\xi_1,,,\xi_n)=\sum_i f(\xi_i)v(V_i)$<br/>
+
-
$\leq
+
-
\sum_i M(f;V_i)v(V_i)
+
-
=I_{M}(f,\Delta)=I^{f,\Delta}(\xi_{1}^M,,,\xi_{n}^M)       \qquad   (1)$ <br/>
+
-
そこで、I_{m}(f,\Delta)を'''\Delta)に関するfの'''不足リーマン和'''、I_{M}(\Delta)を'''過剰リーマン和'''と呼ぶ。<br/>
+
-
ⅱ)I_{m}(f,\Delta)=\min_{\xi_i \in V_i,i=1,2,,,n}I^{f,\Delta}(\xi_{1}^M,,,\xi_{n}^M) <br/>
+
-
I_{M}(f,\Delta)=\max_{\xi_i \in V_i,i=1,2,,,n}I^{f,\Delta}(\xi_{1}^M,,,\xi_{n}^M) <br/>
+
-
証明は明らかなので省略。<br/>
+
-
 
+
-
'''(4)分割の細分とリーマン和の評価式'''<br/>
+
-
'''定義;分割の細分'''<br/>
+
-
Vの分割{\Delta}'が分割\Deltaの細分というのは、<br/>
+
-
\Deltaの分点の集合\{x_0,x_1,,,,x_n\}が、<br/>
+
-
{\Delta}'の分点の集合\{x'_0,x'_1,,,,x'_{n'}\}に真に含まれることと定義する。<br/>
+
-
記号でかけば、$\{x_0,x_1,,,,x_n\}\subset \{x'_0,x'_1,,,,x'_{n'}\},
+
-
\{x_0,x_1,,,,x_n\}\neq \{x'_0,x'_1,,,,x'_{n'}\}$。
+
-
記号では、\Delta \leq {\Delta}'と記す。<br/><br/>
+
-
 
+
-
 
+
-
'''補題2'''<br/>
+
-
\Delta \leq {\Delta}'という分割に対し、<br/>
+
-
$I_{m}(f,\Delta)
+
-
\leq I_{m}(f,\Delta')
+
-
\leq I_{M}(f,\Delta')
+
-
\leq I_{M}(f,\Delta)      \qquad  (2)$
+
-
<br/>
+
-
が成り立つ。    <br/>
+
-
(証明)<br/>
+
-
\Deltaの小区間V_i=[x_{i-1},x_i]が分割{\Delta}'では、<br/>
+
-
\{V'_j=[x_{i-1},x'_j],V'_{j+1}=[x'_j,x_i]\}の2つに分割されたとする。<br/><br/>
+
-
すると、区間上の関数の最大値と最小値の定義から、<br/>
+
-
m(f;V_i)  \leq  m(f;V'_j)  \quad m(f;V_i)  \leq  m(f;V'_{j+1})<br/>
+
-
M(f;V_i)  \geq  M(f;V'_j)  \quad M(f;V_i)  \geq  M(f;V'_{j+1})<br/>
+
-
これらから、命題は成立することが分かる。<br/><br/>
+
-
 
+
-
'''(5)不足リーマン和の上限と過剰リーマン和の下限'''
+
-
補題2から、分割の細分を繰り返していくと、その分割に対応する、<br/>
+
-
不足リーマン和は、広義増加(増加するか、同じ値にとどまる)し、<br/>
+
-
過剰リーマン和は、広義減少する。<br/>
+
-
分割を細かくしていったとき、これらの極限が一致すれば、補題1から、<br/>
+
-
リーマン和の極限値は、代表点に無関係に、定まることになる。<br/>
+
-
 
+
-
そこで色々な分割に対応する不足リーマン和のなかの最大値と過剰リーマン和の最小値を求めることが、重要になる。しかし一般にはこれらは存在しないことが示せる。<br/>
+
-
そこで最大値に近い性質を持つ上限と最小値に近い下限という概念を利用する。<br/>
+
-
'''定義;上界と下界'''<br/>
+
-
{\bf R}を、全ての実数を要素とする集合とし、<br/>
+
-
Aをその部分集合とする。<br/>
+
-
実数uAの上界(upper bound)とは、<br/>
+
-
任意のa \in Aに対して、a \leq uがなりたつこと。<br/>
+
-
実数lAの下界(lower bound)とは、<br/>
+
-
任意のa \in Aに対して、l \leq aがなりたつこと。<br/>
+
-
U_AAの上界をすべて集めた集合、<br/>
+
-
L_AAの上界をすべて集めた集合とする。<br/>
+
-
U_Aが空集合\emptysetでない(すなわち、Aの上界が少なくとも一つ存在する)とき、<br/>
+
-
Aは'''上に有界'''であるといい、<br/>
+
-
L_A\neq \emptysetの時、Aは'''下に有界'''であるという。<br/>
+
-
上に有界で、下にも有界な集合(\subset {\bf R})は、'''有界'''という。<br/>
+
-
 
+
-
'''実数の連続の公理'''<br/>
+
-
以下の性質は、色々な極限の存在の根拠を与えるもので、実数の持つ最も重要な性質の一つである。<br/>
+
-
A \subset {\bf R}とする。<br/>
+
-
もし、U_A \neq \emptysetならば、U_Aは、最小元を持つ。<br/>
+
-
これをAの'''上限(supremum)'''あるいは'''最小上界(least upper bound)'''という。<br/>
+
-
もし、L_A \neq \emptysetならば、L_Aは、最大元を持つ。<br/>
+
-
これをAの'''下限(infimum)'''あるいは'''最大下界(greatest lower bound)'''というという。<br/><br/>
+
-
 
+
-
補題3<br/>
+
-
uA(\subset {\bf R}) の上限となるための必要十分条件は、<br/>
+
-
ⅰ)uAの上界。すなわち任意のa\in Aにたいしてa \leq u   <br/>
+
-
ⅱ)x<uである任意のxAの上界ではない。すなわち、x<aとなるa\in Aが存在。<br/>
+
-
ⅲ)Aが最大値を持つ場合には、上限は最大値と一致する。<br/>
+
-
同様に、lA の下限となるための必要十分条件は、<br/>
+
-
ⅰ)lAの下界。すなわち任意のa\in Aにたいしてl\leq a   <br/>
+
-
ⅱ)l<xである任意のxAの下界ではない。すなわち、a<xとなるa\in Aが存在。<br/>
+
-
ⅲ)Aが最小値を持つ場合には、下限は最小値と一致する。<br/><br/>
+
-
A の上限を\sup A、下限を\inf Aと書く。<br/><br/>
+
-
証明は、上限、下限の定義から、明らかなので省略する。<br/>
+
-
例;A=(0,1)のとき、\sup A=1,\inf A=0。<br/>
+
-
これらは、ともにAの要素でないので、<br/>
+
-
上限1はAの最大元(最大値)ではなく、下限0はAの最小元(最小値)ではない。<br/>
+
-
A=[0,1]のとき、\sup A=1,\inf A=0。<br/>
+
-
これらは、ともにAの要素なので、<br/>
+
-
上限は最大限であり、下限は最小限となる。<br/>
+
-
 
+
-
補題4.
+
-
A \subset B \subset {\bf R}で、Bは有界集合とする。<br/>
+
-
このとき、\inf B \leq \inf A \leq \sup A \leq \sup B<br/>
+
-
証明は容易である。<br/><br/>
+
-
 
+
-
関数y=f(x)が連続でない時は、区間上で最大値や最小値を取らないことがある。
+
-
この場合も考慮して、最大値を上限に、最小値を下限に置き換えて、m(f;V_i)=\inf\{f(x)\mid x\in V_i\},M(f;V_i)=\sup \{f(x)\mid x\in V_i\}で定義すれば、
+
-
有界関数に対して、これらは常に定義され、今までの議論はすべて成り立つ。
+
-
 
+
-
 
+
-
''' 2つの分割の共通の細分 '''<br/>
+
-
分割\Deltaの分点の集合\{x_j \mid j=1,2,,,m\}と、<br/>
+
-
分割{\Delta}' の分点の集合\{x'_j \mid j=1,2,,,n\}の<br/>
+
-
和集合\{x_j \mid j=1,2,,,m\} \cup \{x'_j \mid j=1,2,,,n\}を分点とする分割を\Delta \vee {\Delta}'と書く。<br/>
+
-
すると新しい分割は<br/>
+
-
\Delta \leq \Delta\vee {\Delta}' \qquad  と
+
-
{\Delta}' \leq \Delta\vee {\Delta}'  \quad <br/>
+
-
を満たす。<br/>
+
-
これを用いると、不足リーマン和の上限\mathscr{s}(f)と過剰リーマン和の下限\mathscr{S}(f)が存在することが証明できる。<br/>
+
-
 
+
-
補題5<br/>
+
-
fを区間V=[a,b]で定義され実数値をとる有界関数(すなわち、\{f(x)\mid x\in V\}{\bf R}の有界集合)とする。<br/>
+
-
V=[a,b]の分割を全て集めて作った集合を\mathscr{D}(V)と書く。<br/>
+
-
すると、<br/>
+
-
ⅰ)任意の\Delta,{\Delta}'\in \mathscr{D}(V)に対して、
+
-
I_m(f,\Delta) \leq I_M(f,{\Delta)}')<br/>
+
-
ⅱ)集合\{I_m(f,\Delta) \mid \Delta \in \mathscr{D}(V)\}は上に有界、<br/>
+
-
集合\{I_M(f,\Delta) \mid \Delta \in \mathscr{D}(V)\}は下に有界<br/>
+
-
ⅲ)\mathscr{s}(f):=\sup\{I_m(f,\Delta) \mid \Delta \in \mathscr{D}(V)\}
+
-
<br/>
+
-
\mathscr{S}(f):=\inf\{I_M(f,\Delta) \mid \Delta \in \mathscr{D}(V)\}は存在し、<br/>
+
-
\mathscr{s}(f) \leq \mathscr{S}(f) <br/>
+
-
証明;<br/>
+
-
ⅰ)\Delta \leq \Delta\vee {\Delta}' なので、補題2から、<br/>
+
-
$I_m(f,\Delta)
+
-
\leq I_m(f,\Delta\vee {\Delta}') 
+
-
\leq I_M(f,\Delta\vee {\Delta}') 
+
-
\leq I_M(f,{\Delta}') $<br/>
+
-
ⅱ)1)で証明した不等式で、分割{\Delta}' は固定する。<br/>
+
-
すると全ての分割 \Deltaに対して、I_m(f,\Delta) \leq I_M(f,{\Delta)}')なので<br/>
+
-
集合\{I_m(f,\Delta) \mid \Delta \in \mathscr{D}(V)\}は、上界I_M(f,{\Delta)}')を持ち、上に有界である。<br/>
+
-
後者も同様にして下に有界であることが示せる。<br/>
+
-
ⅲ)従って、実数の連続性の公理から、<br/>
+
-
集合\{I_m(f,\Delta) \mid \Delta \in \mathscr{D}(V)\}は上限\mathscr{s}(f)をもち、<br/>
+
-
集合\{I_M(f,\Delta) \mid \Delta \in \mathscr{D}(V)\}は下限\mathscr{S}(f)をもつ。<br/>
+
-
上限は、上界の中の最小値なので、<br/>
+
-
\mathscr{s}(f)\leq I_M(f,{\Delta}')<br/>
+
-
この式は任意の{\Delta}'について成立するので、<br/>
+
-
\mathscr{s}(f)は、集合\{I_M(f,\Delta) \mid \Delta \in \mathscr{D}(V)\}の下界である。<br/>
+
-
下限\mathscr{S}(f)は、下界のなかの最大値なので\mathscr{s}(f) \leq \mathscr{S}(f)を得る。<br/>
+
-
 
+
-
 
+
-
 
+
-
'''(6)分割を細かくしていくと不足リーマン和はその上限\mathscr{s}に、過剰リーマン和はその下限\mathscr{S}に収束する'''<br/>
+
-
この命題を正確に述べるには、
+
-
まず、分割\Delta=\{V_i=[x_{i-1},x_i] \mid i=1,2,,,n\}の大きさを、きちんと定める必要がある。<br/>
+
-
定義;\Delta=\{V_i=[x_{i-1},x_i] \mid i=1,2,,,n\}の大きさd(\Delta)とは、<br/>
+
-
この分割で得られた小区間の長さの、最大値で定義する。記号で書くと<br/>
+
-
d(\Delta)=max\{x_{i}-x_{i-1} \mid i=1,2,,,n\}
+
-
 
+
-
定理(ダルブー;Darboux)<br/>
+
-
V=[a,b]<br/>
+
-
fを、Vで定義され、実数に値を取る有界関数とする。<br/>
+
-
このとき、<br/>
+
-
ⅰ)\lim_{d(\Delta) \to 0}I_m(f,\Delta)=\mathscr{s}(f)<br/>
+
-
ⅱ)\lim_{d(\Delta) \to 0}I_M(f,\Delta)=\mathscr{S}(f)<br/>
+
-
証明;<br/>
+
-
ⅰ)を示す。ⅱ)は同じようにして証明できるので略す。<br/>
+
-
これを示すには、どんなに小さい正の実数\epsilonに対しても、それに応じた、小さい正の実数\delta_{\epsilon}を適切に選べば、分割の大きさが\delta_{\epsilon}より小さい、どんな分割\Deltaも、\mathscr{s}(f)-I_m(f,\Delta)<\epsilonであることを示せばよい。以下に、数段階に分けて、これを証明する。<br/>
+
-
 
+
-
$\quad 1)<br/>
+
-
$上限の性質(補題3)から、<br/>
+
-
ある分割<br/>
+
-
D=\{{V^D}_i=[{x^D}_{i-1},{x^D}_i] \mid i=1,2,,,n\}in \mathscr{D}(V)<br/>
+
-
が存在して、<br/>
+
-
\mathscr{s}(f)-I_m(f,D)<\frac{\epsilon}{2} \qquad (1)<br/>
+
-
今後このDを使って、証明を進める。<br/>
+
-
 
+
-
\quad 2)<br/>
+
-
分割Dの小区間{V^D}_iの長さ({x^D}_i-{x^D}_{i-1})(i=1,2,,,n)
+
-
最小値をeとおくと<br/>
+
-
e=min_{i=1}^{n}({x^D}_i-{x^D}_{i-1}) <br/>
+
-
eに比べて非常に小さい大きさを持つ分割、<br/>
+
-
\Delta=\{V^{\Delta}_i=[{x^{\Delta}}_{i-1},{x^{\Delta}}_i] \mid i=1,2,,,N\}
+
-
<br/>
+
-
d(\Delta)=max_{i=1,2,,,N}({x^{\Delta}}_i-{x^{\Delta}}_{i-1}) \ll e<br/>
+
-
<br/>
+
-
を考える。<br/>
+
-
もし、D \leq \Deltaならば補題2より、I_m(f,D) \leq I_m(f,\Delta)、<br/>
+
-
すると$\mathscr{s}(f)-I_m(f,\Delta)\leq \mathscr{s}(f)-I_m(f,D) \leq
+
-
\frac{\epsilon}{2}\leq \epsilon$ <br/>
+
-
通常、分割\Deltaは、Dの細分になっていない。<br/>
+
-
この場合は、いくつか(高々n-1個)の\Deltaの小区間が、Dの小区間には含まれず、<br/>
+
-
Dの分点{x^D}_i(i=1,2,,,n-1)をまたぐことになる。図参照のこと。<br/>
+
-
議論を簡単にするため、Dの分点{x^D}_i(i=1,2,,,n-1)が全て、\Deltaの小区間によって跨がれていると仮定し、議論を進める。<br/>
+
-
他のケースでも、証明はおなじようにできるので、このように仮定しても何の問題も起こらない。<br/>
+
-
Dの分点{x^D}_iを跨ぐ\Deltaの小区間をV^{\Delta}_{m_i}とする(i=1,2,,,n-1)。<br/>
+
-
\quad 3)  <br/>
+
-
2つの分割D、\Deltaから{\Delta}':=D \vee \Deltaを作る。<br/>
+
-
すると<br/>
+
-
{\Delta}'=\{V^{\Delta}_1,V^{\Delta}_2,,,,,,,,,V^{\Delta}_{m_{1}-1},<br/>
+
-
\qquad \quad [x^{\Delta}_{m_{1}-1},x^{D}_1],[x^{D}_1,x^{\Delta}_{m_{1}}],<br/>
+
-
\qquad \quad V^{\Delta}_{m_{1}+1},V^{\Delta}_{m_{1}+2},,,,,,,,,V^{\Delta}_{m_{2}-1},<br/>
+
-
\qquad \quad [x^{\Delta}_{m_{2}-1},x^{D}_2],[x^{D}_2,x^{\Delta}_{m_{2}}],<br/>
+
-
\qquad \quad V^{\Delta}_{m_{2}+1},V^{\Delta}_{m_{2}+2},,,V^{\Delta}_{m_{3}-1},<br/><br/>
+
-
\qquad \quad ,,,,,,,,,<br/><br/>
+
-
\qquad \quad V^{\Delta}_{m_{n-1}+1},V^{\Delta}_{m_{n-1}+2},,,,,,,,,V^{\Delta}_N\} \qquad  (2)<br/>
+
-
と書ける。<br/>
+
-
 
+
-
\Delta \leq {\Delta}'で、 D \leq {\Delta}' なので、<br/>
+
-
I_m(f,\Delta) \leq I_m(f,{\Delta}'), \quad I_m(f,D) \leq I_m(f,{\Delta}')<br/>
+
-
後者の式から、<br/>
+
-
0 \leq \mathscr{s}(f)-I_m(f,{\Delta}') \leq \mathscr{s}(f)-I_m(f,D)<br/>
+
-
この式と(1)式から、<br/>
+
-
0 \leq \mathscr{s}(f)-I_m(f,{\Delta}')<\frac{\epsilon}{2}<br/>
+
-
そこで、<br/>
+
-
d(\Delta) \to 0 ならば、I_m(f,{\Delta}')-I_m(f,\Delta)<\frac{\epsilon}{2}
+
-
<br/>
+
-
が示せれば、<br/>
+
-
0 \leq \mathscr{s}(f)-I_m(f,\Delta)<br/>
+
-
=(\mathscr{s}(f)-I_m(f,{\Delta}')+(I_m(f,{\Delta}'-I_m(f,\Delta)\leq \epsilon<br/>
+
-
が示され、証明が終わる。<br/>
+
-
$\quad 4)$ <br/>
+
-
I_{m}(f,\Delta)=\sum_{i=1}^{N} m(f;V^{\Delta}_i)v(V^{\Delta}_i)
+
であり、<br/>
であり、<br/>
-
(2)式から、<br/>
+
$I_{m}(f,\Delta)$は面積を下から評価し、<br/>
-
$I_m(f,{\Delta}')$<br/>
+
$I_{M}(f,\Delta)$は面積を上から評価していることがわかる。<br/>
-
$=\sum_{i\notin \{m_1,m_2,,,,m_{n-1}\}} m(f;V^{\Delta}_i)v(V^{\Delta}_i)$<br/>
+
分割を限りなく細かくしていくとき、<br/>
-
$+\sum_{k=1}^{n-1} m(f;[x^{\Delta}_{m_{k}-1},x^{D}_k])v([x^{\Delta}_{m_{k}-1},x^{D}_k])$<br/>
+
リーマン和が分割や代表点の選び方に関係ない数に収束するならば、<br/>
-
$+\sum_{k=1}^{n-1} m(f;[x^{D}_k,x^{\Delta}_{m_{k}}])v([x^{D}_k,x^{\Delta}_{m_{k}}])$<br/>
+
その極限値は、<br/>
-
なので、<br/>
+
$y=f(x)$のグラフとx軸およびy軸と平行な直線$x=a$$x=b$で囲まれる部分の面積<br/>
-
I_m(f,{\Delta}')-I_m(f,\Delta)<br/>
+
と考えられる。<br/>
-
=\sum_{k=1}^{n-1} m(f;[x^{\Delta}_{m_{k}-1},x^{D}_k])v([x^{\Delta}_{m_{k}-1},x^{D}_k])<br/>
+
もし、分割\Deltaを細かくしていくとき<br/>
-
$+\sum_{k=1}^{n-1} m(f;[x^{D}_k,x^{\Delta}_{m_{k}}])v([x^{D}_k,x^{\Delta}_{m_{k}}])$<br/>
+
$I_{m}(f,\Delta)$$I_{M}(f,\Delta)$が同じ値に収束することが示せれば、<br/>
-
$-\sum_{i\in \{m_1,m_2,,,,m_{n-1}\}} m(f;V^{\Delta}_i)v(V^{\Delta}_i)$<br/>
+
(3)式と(4)式から、リーマン和は、関数のグラフの作る面積$S$に収束することが分かった。
-
関数はV上で有界なので、適切に正の実数Mを選ぶと、xVの要素ならば<br/>
+
-
|f(x)|\leq Mが成立する。<br/>
+
-
すると$|m(f;[x^{\Delta}_{m_{k}-1},x^{D}_k])|, |m(f;[x^{D}_k,x^{\Delta}_{m_{k}}])|
+
-
\leq M$<br/>
+
-
が成り立つ。また<br/>
+
-
$v(V^{\Delta}_{m_k})
+
-
=v([x^{\Delta}_{m_{k}-1},x^{D}_k])+v([x^{D}_k,x^{\Delta}_{m_{k}}])$で、<br/>
+
-
$v(V^{\Delta}_i)\leq d(\Delta) $<br/>
+
-
なので<br/>
+
-
$|I_m(f,{\Delta}')-I_m(f,\Delta)|\leq 2M\sum_{i\in \{m_1,m_2,,,,m_{n-1}\}} v(V^{\Delta}_i)\leq 2M(n-1)d(\Delta)$<br/>
+
-
そこで、<br/>
+
-
\delta_{\epsilon}=\frac{\epsilon}{4Mn}
+
-
と選べば、<br/>
+
-
$d(\Delta)\leq \delta_{\epsilon}をみたすどのような分割\Delta$も、<br/>
+
-
$0\leq I_m(f,{\Delta}')-I_m(f,\Delta)|\leq \frac{\epsilon}{2}$<br/>
+
-
を満たすことが証明できた。証明終わり。<br/>
+
 +
======可積分の定義と積分 ======
 +
「分割を細かくしていくとき、リーマン和が収束する」ということは、<br/>
 +
面積を決める上で決定的に重要がことなので、<br/>
 +
可積分という名を付けて、数学的に厳密に定義する。
 +
このためにはまず、分割の大きさを定める必要がある。<br/>
 +
'''定義:分割の大きさ'''<br/>
 +
分割 \Delta=\{V_i=[x_{i-1},x_i] \mid i=1,2,,,,n\} の大きさとは、<br/>
 +
d(\Delta):=max_{i=1,2,\cdots n}(x_i-x_{i-1})<br/>
-
  '''(7)可積分条件'''<br/>
+
'''定義:可積分と積分'''<br/>
-
定理;可積分条件 <br/>
+
fを、有界閉区間V上で定義され、実数の値をとる関数とする。<br/>
-
V=[a,b]<br/>
+
-
fを、Vで定義され、実数に値を取る有界関数とする。<br/>
+
-
次の条件のうち1つが成立すれば、残り2つは成立する(互いに同値という)。
+
-
ⅰ)fV上で(リーマン)可積分<br/>
+
-
ⅱ)\lim_{d(\Delta) \to 0}(I_M(f,\Delta)-I_m(f,\Delta))=0<br/>
+
-
ⅲ)\mathscr{S}(f)=\mathscr{s}(f)<br/>
+
-
<br/>
+
-
証明<br/>
+
-
ⅰ)を仮定する。ⅱ)が成立することを示そう。<br/>
+
-
fの積分値を\alphaとおくと、可積分の定義から、<br/>
+
-
任意の\epsilon>0に対して、\delta>0が存在して、<br/>
+
-
d(\Delta)<\deltaである任意の分割と、その分割の任意の代表点\xi_i,(i=1,2,,,)に対し,<br/>
+
-
|I^{f,\Delta}(\xi_1,,,\xi_n)-\alpha |<\frac{1}{2}\epsilon<br/>
+
-
が成立する。<br/>
+
-
変形すると<br/>
+
-
$\alpha-\frac{1}{2}\epsilon
+
-
<I^{f,\Delta}(\xi_1,,,\xi_n)
+
-
<\alpha+\frac{1}{2}\epsilon \qquad (1)  $<br/>
+
-
ここで、補題1のⅱ)から、<br/>
+
-
\inf_{\{\xi_i\}}I^{f,\Delta}(\xi_1,,,\xi_n) =I_{m}(f,\Delta)<br/>
+
-
\sup_{\{\xi_i\}}I^{f,\Delta}(\xi_1,,,\xi_n) =I_{M}(f,\Delta)<br/>
+
-
なので、<br/>
+
-
(1)式から、<br/>
+
-
$\alpha-\frac{1}{2}\epsilon
+
-
\leq
+
-
I_{m}(f,\Delta)
+
-
\leq
+
-
I_{M}(f,\Delta)
+
-
\leq
+
-
\alpha+\frac{1}{2}\epsilon$<br/>
+
-
これより、任意の\epsilon>0に対して、\delta>0が存在して、<br/>
+
-
d(\Delta)<\delta \implies (0\leq I_{M}(f,\Delta)-I_{m}(f,\Delta)\leq \epsilon)<br/>
+
-
ⅱ)が示せた。<br/>
+
-
ⅱ)を仮定する。 ⅲ)が成り立つことを示す。<br/>
+
-
$I_{m}(f,\Delta)
+
もし、ある実数$I$が存在して、<br/>
-
\leq
+
どんな分割$\Delta=\{V_i=[x_{i-1},x_i] \mid i=1,2,,,,n\} $と代表点$\xi_i\in V_i(i=1,2,\cdots ,n)$であっても、<br/>
-
\mathscr{s}(f):=\sup_{\Delta}I_{m}(f,\Delta)
+
$\lim_{d(\Delta) \to 0}I^{f,\Delta}(\xi_1,,,\xi_n)=I$<br/>
-
\leq
+
が成り立つ時、<br/>
-
\mathscr{S}(f):=\inf_{\Delta}I_{M}(f,\Delta)
+
f$V$上で(リーマン)可積分であるという。<br/>
-
\leq
+
このとき、$I$ f$V$上での(リーマン)積分といい、<br/>
-
I_{M}(f,\Delta)$<br/>
+
$I=\int_{V}f=\int_{V} f(x)dx$<br/>
-
なので、<br/>
+
などと書く。
-
$0
+
-
\leq
+
-
\mathscr{S}(f)-\mathscr{s}(f)
+
-
\leq
+
-
I_{M}(f,\Delta)-I_{m}(f,\Delta)$<br/>
+
-
故に、分割を細かくしていき、極限をとると、<br/>
+
-
$0
+
-
\leq
+
-
\mathscr{S}(f)-\mathscr{s}(f)
+
-
\leq
+
-
\lim_{d(\Delta)\to 0}(I_{M}(f,\Delta)-I_{m}(f,\Delta))$<br/>
+
-
ⅱ)が成立するので、<br/>
+
-
$=0$<br/>
+
-
ⅲ)が示せた。<br/>
+
-
ⅲ)を仮定する。 $\alpha=\mathscr{S}(f)=\mathscr{s}(f)$とおく。<br/>
+
-
ⅰ)が成り立つことを示そう。<br/>
+
-
補題1のⅰ)から、どのような分割\Deltaと、その代表点$\{\xi_i\}_{i}, (\xi_i \in V_i,i=1,2,,,n)$に対しても<br/>
+
-
$I_{m}(f,\Delta)
+
-
\leq
+
-
I^{f,\Delta}(\xi_1,,,\xi_n)
+
-
\leq
+
-
I_{M}(f,\Delta)$<br/>
+
-
ここで、ダルブーの定理から、<br/>
+
-
$\lim_{d(\Delta) \to 0}I_{m}(f,\Delta)=\mathscr{s}(f)=\alpha$,<br/>
+
-
$\lim_{d(\Delta) \to 0}I_{M}(f,\Delta)=\mathscr{S}(f)=\alpha$<br/>
+
-
が成り立つので、<br/>
+
-
$\lim_{d(\Delta) \to 0}I^{f,\Delta}(\xi_1,,,\xi_n)=\alpha$ <br/>
+
-
が成り立つ。<br/>
+
-
ⅰ)が示せた。<br/>
+
-
 
+
-
  '''(8)有限個の点を除いて連続な閉区間上の関数は積分可能'''<br/>
+
-
色々な関数のグラフを書くとつながっているところを、跳んでいるところが出来る。<br/>
+
-
y=Xのグラフはずっとつながっている。<br/>
+
-
x<0のとき  y=0, 0\leq xのとき  y=1 で関数を定義すると、x=0のところで
+
-
そのグラフは跳んでいる。<br/>
+
-
連続や不連続は関数の非常に重要な性質であり、それを調べることはとても豊かな知識をもたらす。<br/>
+
-
しかし正確に議論するには、連続とは何かをきちんと定義する必要がある。<br/>
+
-
関数の連続性の定義;<br/>
+
-
 
+
-
実数値関数 $f(x)$ がある点''' $x_0$で連続'''であるとは、<br/>
+
-
xx_0 に限りなく近づくならば、$f(x)f(x_0) に限りなく近づくことを言う。\lim_{x\to x_0} f(x) = f(x_0)$と記す。<br/>
+
-
 
+
-
これはイプシロン-デルタ論法(ε-δ論法)を用いれば次のように定式化できる。<br/>
+
-
(小さな)正の数 ε が任意に与えられたとき、<br/>
+
-
(小さな)正の数 δ をうまくとってやれば、<br/>
+
-
$x_0$ と δ 以内の距離にあるどんな x に対しても、<br/>
+
-
$f(x)$ $f(x)$ の差が ε より小さいようにすることができる。<br/>
+
-
 
+
-
関数 $f(x) がある区間I$ で連続であるとは、<br/>
+
-
$I$ に属するそれぞれの点において連続であることを言う。<br/>
+
-
 
+
-
定理 <br/>
+
-
有界閉区間上$V=[a,b]で定義され、実数に値を取る連続関数f$は、V上で可積分である。<br/>
+
-
略証;<br/>
+
-
有界閉区間上の連続関数は[[wikipedia_ja:一様連続 |一様連続]]なので、<br/>
+
-
任意の$\epsilon>0に対して、\delta>0$が存在して、<br/>
+
-
|x-x'|\leq \deltaを満たすVの任意の2点に対して、<br/>
+
-
$|f(x)-f(x')|<  \frac{\epsilon}{b-a}$<br/>
+
-
が成立する。<br/>
+
-
$V=[a,b]の分割\Delta$を細かくして、<br/>
+
-
d(\Delta)<\delta<br/>
+
-
を満たすようにする。<br/>
+
-
すると、その分割によって得られた小区間V_i(i=1,2,,,n)の長さは、<br/>
+
-
全て\deltaより小さくなるので、<br/>
+
-
$\sup \{f(x)\mid x\in V_i\}-\inf\{f(x)\mid x\in V_i\}<\frac{\epsilon}{b-a}$<br/>
+
-
M(f;V_i),m(f;V_i)の定義から<br/>
+
-
$M(f;V_i)-m(f;V_i)<\frac{\epsilon}{b-a}, (i=1,2,,,n)$
+
-
これを用いると、<br/>
+
-
$I_M(f,\Delta)-I_m(f,\Delta)=\sum_{i=1}^{n} M(f;V_i)v(V_i)-\sum_i m(f;V_i)v(V_i)$<br/>
+
-
$=\sum_i(M(f;V_i)- m(f;V_i))v(V_i)
+
-
\leq
+
-
\sum_i \frac{\epsilon}{b-a}v(V_i)
+
-
=\frac{\epsilon}{b-a}\sum_{i=1}^{n}v(V_i)
+
-
=\frac{\epsilon}{b-a}(b-a)
+
-
=\epsilon$<br/>
+
-
故に、<br/>
+
-
任意の\epsilon>0に対して、\delta>0が存在して、<br/>
+
-
d(\Delta)<\deltaを満たす任意の分割\Deltaにたいして、<br/>
+
-
I_M(f,\Delta)-I_m(f,\Delta)\leq \epsilonが示せた。<br/>
+
-
$\mathscr{S}(f)-\mathscr{s}(f)\leq
+
-
I_M(f,\Delta)-I_m(f,\Delta)$<br/>
+
-
なので<br/>
+
-
\mathscr{S}(f)-\mathscr{s}(f)\leq \epsilon<br/>
+
-
が任意の\epsilon>0にたいして成立する。故に<br/>
+
-
\mathscr{S}(f)=\mathscr{s}(f)<br/>
+
-
可積分条件のⅲ)が示せた。証明終わり。<br/><br/>
+
-
定理の系;有限個の不連続点をもつ、有界閉区間上の関数は積分可能である。<br/>
+
====== 積分の性質 ======
====== 積分の性質 ======
1,189 行: 647 行:
従って(1)式の左辺の極限 \int_{I}(cf+dg) も存在して、右辺の極限と一致する。
従って(1)式の左辺の極限 \int_{I}(cf+dg) も存在して、右辺の極限と一致する。
証明終わり。<br/><br/>
証明終わり。<br/><br/>
-
 
======慣性モーメントの計算(1)リーマン和の極限を求める方法======
======慣性モーメントの計算(1)リーマン和の極限を求める方法======
Vは、先述の、ごく細い一様な質量密度\rho=M/lのまっすぐな棒で、<br/>
Vは、先述の、ごく細い一様な質量密度\rho=M/lのまっすぐな棒で、<br/>
1,195 行: 652 行:
原点を通りこの棒と直交する軸のまわりの(この棒の)慣性モーメントを、<br/>
原点を通りこの棒と直交する軸のまわりの(この棒の)慣性モーメントを、<br/>
リーマン和の極限を取って求めよう。<br/>
リーマン和の極限を取って求めよう。<br/>
-
区間V=[-{l_1},l-l_1]をn等分して得られる点列,<br/>
+
区間V=[-{l_1},l-l_1]をn(\geq 2)等分して得られる点列,<br/>
{x^n }_0=-l_1, {x^n }_1={-l_1}+l/n,  {x^n }_i={-l_1}+i(l/n),,,{x^n }_n=l-{l_1}<br/>
{x^n }_0=-l_1, {x^n }_1={-l_1}+l/n,  {x^n }_i={-l_1}+i(l/n),,,{x^n }_n=l-{l_1}<br/>
を分点とする分割を{\Delta}^nと記す。すると、<br/>
を分点とする分割を{\Delta}^nと記す。すると、<br/>
{x^n }_i-{x^n }_{i-1}=l/n,\quad(i=1,2,,,n), d({\Delta}^n)=l/nであり、<br/>
{x^n }_i-{x^n }_{i-1}=l/n,\quad(i=1,2,,,n), d({\Delta}^n)=l/nであり、<br/>
{\Delta}^n=\{{V^n}_j=[{x^n}_{j-1},{x^n}_j] \mid j=1,2,,,n\}  <br/>
{\Delta}^n=\{{V^n}_j=[{x^n}_{j-1},{x^n}_j] \mid j=1,2,,,n\}  <br/>
-
$\{{\Delta}^n \mid n=2,,,,n\}という分割の列は、\lim_{n\to\infty} d({\Delta}^n)=\lim_{n\to\infty}\frac{l}{n}=0$を満たす。<br/>
+
$\{{\Delta}^n \mid n=2,3,,,\}$という分割の列は、<br/>
 +
\lim_{n\to\infty} d({\Delta}^n)=\lim_{n\to\infty}\frac{l}{n}=0を満たす。<br/>
y=f(x)=\rho x^2がリーマン可積分であることを認めれば、<br/>
y=f(x)=\rho x^2がリーマン可積分であることを認めれば、<br/>
可積分の定義から、どんな代表点{{\xi}^n}_j\in {V^n}_jを選んでも、<br/>
可積分の定義から、どんな代表点{{\xi}^n}_j\in {V^n}_jを選んでも、<br/>
-
\lim_{n\to \infty}I^{{\Delta}^n}({{\xi}^n}_1,{{\xi}^n}_2,,,{{\xi}^n}_n)=Iとなる。<br/>
+
$\lim_{n\to \infty}I^{f,{\Delta}^n}({{\xi}^n}_1,{{\xi}^n}_2,,,{{\xi}^n}_n)=I$となる。<br/>
そこで、代表点を{{\xi}^n}_j={x^n}_j=-l_1+j(l/n) \quad (n=2,,,),(j=1,2,,,,n)と選ぶ。<br/>
そこで、代表点を{{\xi}^n}_j={x^n}_j=-l_1+j(l/n) \quad (n=2,,,),(j=1,2,,,,n)と選ぶ。<br/>
関数y=f(x)=\rho x^2を用いると、
関数y=f(x)=\rho x^2を用いると、
分割\Delta^nを用いた慣性モーメントの近似値は次のようになる。<br/>
分割\Delta^nを用いた慣性モーメントの近似値は次のようになる。<br/>
-
$I^{{\Delta}^n}({x^n}_1,{x^n}_2,,,,{x^n}_n)
+
$I^{f,{\Delta}^n}({x^n}_1,{x^n}_2,,,,{x^n}_n)
=\sum_j f({x^n}_j)1/n
=\sum_j f({x^n}_j)1/n
=\sum_j f(-{l_1}+j(1/n))\frac{l}{n}
=\sum_j f(-{l_1}+j(1/n))\frac{l}{n}
1,218 行: 676 行:
=M({l_1}^2-{l_1}l\frac{n+1}{n}+\frac{l^2}{6} \frac{n+1}{n} \frac{2n+1}{n})<br/>
=M({l_1}^2-{l_1}l\frac{n+1}{n}+\frac{l^2}{6} \frac{n+1}{n} \frac{2n+1}{n})<br/>
故に、<br/>
故に、<br/>
-
$I=\lim_{n\to \infty}I^{{\Delta}^n}({x^n}_1,{x^n}_2,,,,{x^n}_n)
+
$I=\lim_{n\to \infty}I^{f,{\Delta}^n}({x^n}_1,{x^n}_2,,,,{x^n}_n)
  =\frac{M}{3}(l^2-3{l_1}l+3{l_1}^2)$<br/><br/>
  =\frac{M}{3}(l^2-3{l_1}l+3{l_1}^2)$<br/><br/>
   
   
1,246 行: 704 行:
\int_{[a,b]}f=F(b)-F(a)<br/>
\int_{[a,b]}f=F(b)-F(a)<br/>
上記の条件を満たす関数Fを、fの'''原始関数'''という。<br/>
上記の条件を満たす関数Fを、fの'''原始関数'''という。<br/>
-
 
(注)関数Fは、V上でしか定義されていないので、<br/>
(注)関数Fは、V上でしか定義されていないので、<br/>
端点a,bでは、通常の微分は定義できない。そこで、<br/>
端点a,bでは、通常の微分は定義できない。そこで、<br/>
1,282 行: 739 行:
I=\int_{[a,b]}\rho x^2=\frac{1}{3}\rho (b^3-a^3)<br/>
I=\int_{[a,b]}\rho x^2=\frac{1}{3}\rho (b^3-a^3)<br/>
\rho=M/l,a=-l_1,b=l-l_1を代入して、整頓すると、<br/>
\rho=M/l,a=-l_1,b=l-l_1を代入して、整頓すると、<br/>
-
=\frac{M}{3}(l^2-3l_{1}l+3{l_1}^2) <br/><br/>
+
=\frac{M}{3}(l^2-3l_{1}l+3{l_1}^2)  
-
 
+
======  重心の計算への応用 ======
-
 
+
質量密度が場所により変わる、長さlのごく細い棒Vの重心を求めてみよう。<br/>
-
======可積分条件======
+
考えやすくするため、
-
この節は、区間上で定義された関数の
+
棒の一端を原点にし、他端がx軸の正の位置にくるように座標系O-xをいれる。<br/>
-
積分可能な条件を紹介する。<br/>
+
この座標系で剛体はV=[0,l]と書ける。
-
大学の教養コース程度の数学を使うが、テキスト中で理解できるように説明する。<br/>
+
Vを小区間$V_i=[{x^n}_{i-1},{x^n}_{i}],i=1,2.\cdots,n),{x^n}_n=0,{x^n}_n=lに分割(分割\Delta$と記す)し、これらの小区間を質点とみなせば、その重心は、<br/>
-
興味のない方は、とばしてください。<br/>
+
$\vec{R}=\sum_i{ m_i \vec{r_i}}/M $ <br/>
 +
で定義された(1.1.1節参照)。ここでm_i は第i質点の質量、$M=\sum_{i} m_i$、
 +
\vec{r_i}は第i質点の位置ベクトル。 <br/>
 +
ベクトルを座標成分表示すると、この問題では一次元なので、
 +
$R=\sum_{i} m_i r_i/M M=\sum_{i} m_i$ <br/>
 +
しかし、実際には V_iは、質点ではないので、
 +
位置ベクトルは、定まらない。<br/>
 +
またその質量も密度が一定ならば、$m_i=\rho ({x^n}_{i}- {x^n}_{i-1})$できまるが、<br/>
 +
密度が変化するならば、定まらない。<br/>
 +
そこで、各小区間 V_iの代表点\xi_i (\in V_i)を選び<br/>
 +
$m_i=\rho(\xi_i)({x^n}_{i}- {x^n}_{i-1}),r_i=\xi_i $<br/>
 +
で近似する。<br/>
 +
すると分割\Deltaと代表点\{\xi_i\}_{i=1}^{n}に対応する、
 +
質量Mと重心Gの近似値は、それぞれ<br/>
 +
M^{\rho,\Delta}(\xi_1,,,\xi_n)<br/>
 +
=\sum_i \rho(\xi_i)v(V_i)=\sum_i \rho(\xi_i)(x_i-x_{i-1}) <br/>
<br/>
<br/>
-
'''(1)準備;集合論の初歩'''<br/>
+
$G^{f,\Delta}(\xi_1,,,\xi_n)$<br/>
-
 
+
$=\sum_i f(\xi_i)v(V_i)=\sum_i f(\xi_i)(x_i-x_{i-1})$ <br/>
-
集合論の初歩の知識は前提にして記述するので、<br/>
+
ここで、$f(x)=\frac{1}{M}\rho(x)x$<br/>
-
なじみのない方は、下記を参考に、<br/>
+
もし、関数$\rho(x)$が積分可能ならば、分割\Deltaを細かくしていけば
-
集合の素朴な定義、集合の和集合や共通集合、集合の包含関係などについて学習してほしい。
+
$M=\lim_{d(\Delta) \to 0}M^{\rho,\Delta}(\xi_1,,,\xi_n)$<br/>
-
*[[wikipedia_ja:集合 |ウィキペディア(集合)]]
+
$=\int_{[0,l]}\rho$<br/>
-
 
+
もし関数$\rho$の原始関数$P$が存在する($\rho(x)=\frac{dP(x)}{dx}$)ならば<br/>
-
'''(2)区間上の関数のリーマン和'''<br/>
+
$=P(l)-P(0)$<br/>
-
'''定義;リーマン和 ''' <br/>
+
もし関数f(x)も積分可能ならば、分割\Deltaを細かくしていけば
-
区間V=[a,b]で定義され、実数に値をとる関数y=f(x)を考える。<br/>
+
$G=\lim_{d(\Delta) \to 0}G^{f,\Delta}(\xi_1,,,\xi_n)$<br/>
-
この区間の分割<br/>
+
$=\int_{[0,l]}f$<br/>
-
\Delta=\{V_i=[x_{i-1},x_i] \mid i=1,2,,,n\},x_0=a,x_n=b<br/>
+
もし関数fの原始関数$F$が存在する($f(x)=\frac{dF(x)}{dx}$)ならば<br/>
-
と、その代表点\xi_i\in V_i(i=1,2,,,n)に関する、y=f(x)のリーマン和とは、
+
$=F(l)-F(0)$<br/>
-
$I^{f,\Delta}(\xi_1,,,\xi_n)=$<br/>
+
例;$\rho(x)=\rho_0$ならば、$P(x)=\rho_0 x$なので  $M=\rho_0 l$<br/>
-
\sum_i f(\xi_i)v(V_i)=\sum_i f(\xi_i)(x_i-x_{i-1}) <br/>
+
また、$f(x)=\frac{1}{M}\rho_{0}x$となるので$F(x)=\frac{1}{2M}\rho_{0}x^2$
-
で定義する。<br/>
+
となり、$G=F(l)-F(0)=\frac{l}{2}$<br/>
-
リーマン和は、$y=f(x)$のグラフを、棒グラフで近似したときの棒グラフの作る面積(各角柱の面積和)であることが分かる。図参照。<br/>
+
例;$\rho(x)=x$ならば、$P(x)=\frac{x^2}{2}$なので $M=\frac{l^2}{2}$<br/>
-
$y=f(x)のグラフとx軸およびy軸と平行な直線x=ax=b$で囲まれる部分の面積を近似している。<br/>
+
このとき$f(x)=\frac{1}{M}\rho(x)x=\frac{1}{M}x^2$なので<br/>
-
 
+
$F(x)=\frac{1}{3M}l^3$である。$G=F(l)-F(0)=\frac{2l}{3}$<br/>
-
 
+
-
'''(3)リーマン和の不足リーマン和と過剰リーマン和による評価'''<br/>
+
-
Vを分割して得られた小区間$V_i=[x_{i-1},x_i]$を考える。<br/>
+
-
関数y=f(x)をこの小区間上に限定した時、<br/>
+
-
関数は、この区間上の点で最大値と最小値をとると仮定する(注参照)。<br/>
+
-
関数の最大値$max\{f(x)\mid x\in V_i\}と最小値min\{f(x)\mid x\in V_i\}を、それぞれ、m(f;V_i),M(f;V_i)$と書く。<br/>
+
-
(注) 区間上で最大値、最小値を取らない関数では、<br/>
+
-
[[wikipedia_ja:有界函数 |有界な関数]]でありさえすれば、常に存在し、しかも最大値、最小値と殆ど同じ性質をもつ、<br/>
+
-
上限、下限に置き換えれば以後の、議論は成り立つ。上限、下限については「(5)不足リーマン和の上限と過剰リーマン和の下限」で説明する。<br/><br/>
+
-
 
+
-
すると、V_iの任意の点$\xi$ に対して、<br/>
+
-
$m(f;V_i)\leq f(\xi) \leq M(f;V_i)$  <br/>
+
-
故に、<br/>
+
-
'''補題1'''<br/>
+
-
ⅰ)どのような代表点$\{\xi_i\}_{i}, (\xi_i \in V_i,i=1,2,,,n)$に対しても<br/>
+
-
$I_{m}(f,\Delta):=I^{f,\Delta}(\xi_{1}^m,,,\xi_{n}^m)
+
-
=\sum_i m(f;V_i)v(V_i)$<br/>
+
-
$\leq
+
-
I^{f,\Delta}(\xi_1,,,\xi_n)=\sum_i f(\xi_i)v(V_i)$<br/>
+
-
$\leq
+
-
\sum_i M(f;V_i)v(V_i)
+
-
=I_{M}(f,\Delta)=I^{f,\Delta}(\xi_{1}^M,,,\xi_{n}^M)       \qquad  (1)$ <br/>
+
-
そこで、$I_{m}(f,\Delta)を'''\Delta)に関するfの'''不足リーマン和'''、I_{M}(\Delta)$を'''過剰リーマン和'''と呼ぶ。<br/>
+
-
ⅱ)$I_{m}(f,\Delta)=\min_{\xi_i \in V_i,i=1,2,,,n}I^{f,\Delta}(\xi_{1}^M,,,\xi_{n}^M) <br/>
+
-
$I_{M}(f,\Delta)=\max_{\xi_i \in V_i,i=1,2,,,n}I^{f,\Delta}(\xi_{1}^M,,,\xi_{n}^M) <br/>
+
-
証明は明らかなので省略。<br/>
+
-
 
+
-
'''(4)分割の細分とリーマン和の評価式'''<br/>
+
-
'''定義;分割の細分'''<br/>
+
-
Vの分割{\Delta}'が分割$\Delta$の細分というのは、<br/>
+
-
$\Deltaの分点の集合\{x_0,x_1,,,,x_n\}$が、<br/>
+
-
{\Delta}'の分点の集合\{x'_0,x'_1,,,,x'_{n'}\}に真に含まれることと定義する。<br/>
+
-
記号でかけば、$\{x_0,x_1,,,,x_n\}\subset \{x'_0,x'_1,,,,x'_{n'}\},
+
-
\{x_0,x_1,,,,x_n\}\neq \{x'_0,x'_1,,,,x'_{n'}\}$。
+
-
記号では、\Delta \leq {\Delta}'と記す。<br/><br/>
+
-
 
+
-
 
+
-
'''補題2'''<br/>
+
-
\Delta \leq {\Delta}'という分割に対し、<br/>
+
-
$I_{m}(f,\Delta)
+
-
\leq I_{m}(f,\Delta')
+
-
\leq I_{M}(f,\Delta')
+
-
\leq I_{M}(f,\Delta)      \qquad  (2)$
+
-
<br/>
+
-
が成り立つ。    <br/>
+
-
(証明)<br/>
+
-
\Deltaの小区間$V_i=[x_{i-1},x_i]が分割{\Delta}'$では、<br/>
+
-
$\{V'_j=[x_{i-1},x'_j],V'_{j+1}=[x'_j,x_i]\}$の2つに分割されたとする。<br/><br/>
+
-
すると、区間上の関数の最大値と最小値の定義から、<br/>
+
-
$m(f;V_i)  \leq  m(f;V'_j)$ $\quad m(f;V_i)  \leq  m(f;V'_{j+1})$<br/>
+
-
$M(f;V_i)  \geq  M(f;V'_j)$  $\quad M(f;V_i)  \geq  M(f;V'_{j+1})$<br/>
+
-
これらから、命題は成立することが分かる。<br/><br/>
+
-
 
+
-
'''(5)不足リーマン和の上限と過剰リーマン和の下限'''
+
-
補題2から、分割の細分を繰り返していくと、その分割に対応する、<br/>
+
-
不足リーマン和は、広義増加(増加するか、同じ値にとどまる)し、<br/>
+
-
過剰リーマン和は、広義減少する。<br/>
+
-
分割を細かくしていったとき、これらの極限が一致すれば、補題1から、<br/>
+
-
リーマン和の極限値は、代表点に無関係に、定まることになる。<br/>
+
-
 
+
-
そこで色々な分割に対応する不足リーマン和のなかの最大値と過剰リーマン和の最小値を求めることが、重要になる。しかし一般にはこれらは存在しないことが示せる。<br/>
+
-
そこで最大値に近い性質を持つ上限と最小値に近い下限という概念を利用する。<br/>
+
-
'''定義;上界と下界'''<br/>
+
-
{\bf R}を、全ての実数を要素とする集合とし、<br/>
+
-
Aをその部分集合とする。<br/>
+
-
実数uAの上界(upper bound)とは、<br/>
+
-
任意のa \in Aに対して、a \leq uがなりたつこと。<br/>
+
-
実数lAの下界(lower bound)とは、<br/>
+
-
任意のa \in Aに対して、l \leq aがなりたつこと。<br/>
+
-
U_AAの上界をすべて集めた集合、<br/>
+
-
L_AAの上界をすべて集めた集合とする。<br/>
+
-
U_Aが空集合\emptysetでない(すなわち、Aの上界が少なくとも一つ存在する)とき、<br/>
+
-
Aは'''上に有界'''であるといい、<br/>
+
-
L_A\neq \emptysetの時、Aは'''下に有界'''であるという。<br/>
+
-
上に有界で、下にも有界な集合(\subset {\bf R})は、'''有界'''という。<br/>
+
-
 
+
-
'''実数の連続の公理'''<br/>
+
-
以下の性質は、色々な極限の存在の根拠を与えるもので、実数の持つ最も重要な性質の一つである。<br/>
+
-
A \subset {\bf R}とする。<br/>
+
-
もし、U_A \neq \emptysetならば、U_Aは、最小元を持つ。<br/>
+
-
これをAの'''上限(supremum)'''あるいは'''最小上界(least upper bound)'''という。<br/>
+
-
もし、L_A \neq \emptysetならば、L_Aは、最大元を持つ。<br/>
+
-
これをAの'''下限(infimum)'''あるいは'''最大下界(greatest lower bound)'''というという。<br/><br/>
+
-
 
+
-
補題3<br/>
+
-
uA(\subset {\bf R}) の上限となるための必要十分条件は、<br/>
+
-
ⅰ)uAの上界。すなわち任意のa\in Aにたいしてa \leq u   <br/>
+
-
ⅱ)$x<uである任意のxAの上界ではない。すなわち、x<aとなるa\in A$が存在。<br/>
+
-
ⅲ)Aが最大値を持つ場合には、上限は最大値と一致する。<br/>
+
-
同様に、lA の下限となるための必要十分条件は、<br/>
+
-
ⅰ)lAの下界。すなわち任意のa\in Aにたいしてl\leq a   <br/>
+
-
ⅱ)l<xである任意のxAの下界ではない。すなわち、a<xとなるa\in Aが存在。<br/>
+
-
ⅲ)Aが最小値を持つ場合には、下限は最小値と一致する。<br/><br/>
+
-
A の上限を\sup A、下限を\inf Aと書く。<br/><br/>
+
-
証明は、上限、下限の定義から、明らかなので省略する。<br/>
+
-
例;$A=(0,1)のとき、\sup A=1,\inf A=0$。<br/>
+
-
これらは、ともにAの要素でないので、<br/>
+
-
上限1はAの最大元(最大値)ではなく、下限0はAの最小元(最小値)ではない。<br/>
+
-
A=[0,1]のとき、\sup A=1,\inf A=0。<br/>
+
-
これらは、ともにAの要素なので、<br/>
+
-
上限は最大限であり、下限は最小限となる。<br/>
+
-
 
+
-
補題4.
+
-
$A \subset B \subset {\bf R}で、B$は有界集合とする。<br/>
+
-
このとき、\inf B \leq \inf A \leq \sup A \leq \sup B<br/>
+
-
証明は容易である。<br/><br/>
+
-
 
+
-
関数$y=f(x)$が連続でない時は、区間上で最大値や最小値を取らないことがある。
+
-
この場合も考慮して、最大値を上限に、最小値を下限に置き換えて、$m(f;V_i)=\inf\{f(x)\mid x\in V_i\},M(f;V_i)=\sup \{f(x)\mid x\in V_i\}$で定義すれば、
+
-
有界関数に対して、これらは常に定義され、今までの議論はすべて成り立つ。
+
-
 
+
-
 
+
-
''' 2つの分割の共通の細分 '''<br/>
+
-
分割$\Deltaの分点の集合\{x_j \mid j=1,2,,,m\}$と、<br/>
+
-
分割{\Delta}' の分点の集合\{x'_j \mid j=1,2,,,n\}の<br/>
+
-
和集合\{x_j \mid j=1,2,,,m\} \cup \{x'_j \mid j=1,2,,,n\}を分点とする分割を\Delta \vee {\Delta}'と書く。<br/>
+
-
すると新しい分割は<br/>
+
-
\Delta \leq \Delta\vee {\Delta}' \qquad  と
+
-
{\Delta}' \leq \Delta\vee {\Delta}'  \quad <br/>
+
-
を満たす。<br/>
+
-
これを用いると、不足リーマン和の上限$\mathscr{s}(f)と過剰リーマン和の下限\mathscr{S}(f)$が存在することが証明できる。<br/>
+
-
 
+
-
補題5<br/>
+
-
$fを区間V=[a,b]で定義され実数値をとる有界関数(すなわち、\{f(x)\mid x\in V\}${\bf R}の有界集合)とする。<br/>
+
-
V=[a,b]の分割を全て集めて作った集合を\mathscr{D}(V)と書く。<br/>
+
-
すると、<br/>
+
-
ⅰ)任意の$\Delta,{\Delta}'\in \mathscr{D}(V)$に対して、
+
-
$I_m(f,\Delta) \leq I_M(f,{\Delta)}')$<br/>
+
-
ⅱ)集合\{I_m(f,\Delta) \mid \Delta \in \mathscr{D}(V)\}は上に有界、<br/>
+
-
集合\{I_M(f,\Delta) \mid \Delta \in \mathscr{D}(V)\}は下に有界<br/>
+
-
ⅲ)$\mathscr{s}(f):=\sup\{I_m(f,\Delta) \mid \Delta \in \mathscr{D}(V)\}$と
+
-
<br/>
+
-
\mathscr{S}(f):=\inf\{I_M(f,\Delta) \mid \Delta \in \mathscr{D}(V)\}は存在し、<br/>
+
-
\mathscr{s}(f) \leq \mathscr{S}(f) <br/>
+
-
証明;<br/>
+
-
ⅰ)\Delta \leq \Delta\vee {\Delta}' なので、補題2から、<br/>
+
-
$I_m(f,\Delta)
+
-
\leq I_m(f,\Delta\vee {\Delta}') 
+
-
\leq I_M(f,\Delta\vee {\Delta}') 
+
-
\leq I_M(f,{\Delta}') $<br/>
+
-
ⅱ)1)で証明した不等式で、分割{\Delta}' は固定する。<br/>
+
-
すると全ての分割 \Deltaに対して、I_m(f,\Delta) \leq I_M(f,{\Delta)}')なので<br/>
+
-
集合\{I_m(f,\Delta) \mid \Delta \in \mathscr{D}(V)\}は、上界I_M(f,{\Delta)}')を持ち、上に有界である。<br/>
+
-
後者も同様にして下に有界であることが示せる。<br/>
+
-
ⅲ)従って、実数の連続性の公理から、<br/>
+
-
集合\{I_m(f,\Delta) \mid \Delta \in \mathscr{D}(V)\}は上限\mathscr{s}(f)をもち、<br/>
+
-
集合\{I_M(f,\Delta) \mid \Delta \in \mathscr{D}(V)\}は下限\mathscr{S}(f)をもつ。<br/>
+
-
上限は、上界の中の最小値なので、<br/>
+
-
\mathscr{s}(f)\leq I_M(f,{\Delta}')<br/>
+
-
この式は任意の{\Delta}'について成立するので、<br/>
+
-
\mathscr{s}(f)は、集合\{I_M(f,\Delta) \mid \Delta \in \mathscr{D}(V)\}の下界である。<br/>
+
-
下限\mathscr{S}(f)は、下界のなかの最大値なので\mathscr{s}(f) \leq \mathscr{S}(f)を得る。<br/>
+
-
 
+
-
 
+
-
 
+
-
'''(6)分割を細かくしていくと不足リーマン和はその上限\mathscr{s}に、過剰リーマン和はその下限\mathscr{S}に収束する'''<br/>
+
-
この命題を正確に述べるには、
+
-
まず、分割\Delta=\{V_i=[x_{i-1},x_i] \mid i=1,2,,,n\}の大きさを、きちんと定める必要がある。<br/>
+
-
定義;\Delta=\{V_i=[x_{i-1},x_i] \mid i=1,2,,,n\}の大きさd(\Delta)とは、<br/>
+
-
この分割で得られた小区間の長さの、最大値で定義する。記号で書くと<br/>
+
-
d(\Delta)=max\{x_{i}-x_{i-1} \mid i=1,2,,,n\}
+
-
 
+
-
定理(ダルブー;Darboux)<br/>
+
-
V=[a,b]<br/>
+
-
fを、Vで定義され、実数に値を取る有界関数とする。<br/>
+
-
このとき、<br/>
+
-
ⅰ)$\lim_{d(\Delta) \to 0}I_m(f,\Delta)=\mathscr{s}(f)$<br/>
+
-
ⅱ)$\lim_{d(\Delta) \to 0}I_M(f,\Delta)=\mathscr{S}(f)$<br/>
+
-
証明;<br/>
+
-
ⅰ)を示す。ⅱ)は同じようにして証明できるので略す。<br/>
+
-
これを示すには、どんなに小さい正の実数$\epsilonに対しても、それに応じた、小さい正の実数\delta_{\epsilon}を適切に選べば、分割の大きさが\delta_{\epsilon}より小さい、どんな分割\Deltaも、\mathscr{s}(f)-I_m(f,\Delta)<\epsilon$であることを示せばよい。以下に、数段階に分けて、これを証明する。<br/>
+
-
 
+
-
$\quad 1)<br/>
+
-
$上限の性質(補題3)から、<br/>
+
-
ある分割<br/>
+
-
$D=\{{V^D}_i=[{x^D}_{i-1},{x^D}_i] \mid i=1,2,,,n\}in \mathscr{D}(V)$<br/>
+
-
が存在して、<br/>
+
-
$\mathscr{s}(f)-I_m(f,D)<\frac{\epsilon}{2} \qquad (1)$<br/>
+
-
今後このDを使って、証明を進める。<br/>
+
-
 
+
-
\quad 2)<br/>
+
-
分割Dの小区間{V^D}_iの長さ({x^D}_i-{x^D}_{i-1})(i=1,2,,,n)
+
-
最小値をeとおくと<br/>
+
-
e=min_{i=1}^{n}({x^D}_i-{x^D}_{i-1}) <br/>
+
-
eに比べて非常に小さい大きさを持つ分割、<br/>
+
-
$\Delta=\{V^{\Delta}_i=[{x^{\Delta}}_{i-1},{x^{\Delta}}_i] \mid i=1,2,,,N\}$、
+
-
<br/>
+
-
d(\Delta)=max_{i=1,2,,,N}({x^{\Delta}}_i-{x^{\Delta}}_{i-1}) \ll e<br/>
+
-
<br/>
+
-
を考える。<br/>
+
-
もし、D \leq \Deltaならば補題2より、$I_m(f,D) \leq I_m(f,\Delta)$<br/>
+
-
すると$\mathscr{s}(f)-I_m(f,\Delta)\leq \mathscr{s}(f)-I_m(f,D) \leq
+
-
\frac{\epsilon}{2}\leq \epsilon$ <br/>
+
-
通常、分割$\Delta$は、Dの細分になっていない。<br/>
+
-
この場合は、いくつか(高々n-1個)の$\Deltaの小区間が、D$の小区間には含まれず、<br/>
+
-
Dの分点${x^D}_i(i=1,2,,,n-1)$をまたぐことになる。図参照のこと。<br/>
+
-
議論を簡単にするため、Dの分点${x^D}_i(i=1,2,,,n-1)が全て、\Delta$の小区間によって跨がれていると仮定し、議論を進める。<br/>
+
-
他のケースでも、証明はおなじようにできるので、このように仮定しても何の問題も起こらない。<br/>
+
-
Dの分点{x^D}_iを跨ぐ\Deltaの小区間をV^{\Delta}_{m_i}とする(i=1,2,,,n-1)。<br/>
+
-
\quad 3)  <br/>
+
-
2つの分割D、\Deltaから{\Delta}':=D \vee \Deltaを作る。<br/>
+
-
すると<br/>
+
-
{\Delta}'=\{V^{\Delta}_1,V^{\Delta}_2,,,,,,,,,V^{\Delta}_{m_{1}-1},<br/>
+
-
\qquad \quad [x^{\Delta}_{m_{1}-1},x^{D}_1],[x^{D}_1,x^{\Delta}_{m_{1}}],<br/>
+
-
\qquad \quad V^{\Delta}_{m_{1}+1},V^{\Delta}_{m_{1}+2},,,,,,,,,V^{\Delta}_{m_{2}-1},<br/>
+
-
\qquad \quad [x^{\Delta}_{m_{2}-1},x^{D}_2],[x^{D}_2,x^{\Delta}_{m_{2}}],<br/>
+
-
\qquad \quad V^{\Delta}_{m_{2}+1},V^{\Delta}_{m_{2}+2},,,V^{\Delta}_{m_{3}-1},<br/><br/>
+
-
\qquad \quad ,,,,,,,,,<br/><br/>
+
-
\qquad \quad V^{\Delta}_{m_{n-1}+1},V^{\Delta}_{m_{n-1}+2},,,,,,,,,V^{\Delta}_N\} \qquad  (2)<br/>
+
-
と書ける。<br/>
+
-
 
+
-
\Delta \leq {\Delta}'で、 D \leq {\Delta}' なので、<br/>
+
-
I_m(f,\Delta) \leq I_m(f,{\Delta}'), \quad I_m(f,D) \leq I_m(f,{\Delta}')<br/>
+
-
後者の式から、<br/>
+
-
0 \leq \mathscr{s}(f)-I_m(f,{\Delta}') \leq \mathscr{s}(f)-I_m(f,D)<br/>
+
-
この式と(1)式から、<br/>
+
-
$0 \leq \mathscr{s}(f)-I_m(f,{\Delta}')<\frac{\epsilon}{2}$<br/>
+
-
そこで、<br/>
+
-
「$d(\Delta) \to 0 ならば、I_m(f,{\Delta}')-I_m(f,\Delta)<\frac{\epsilon}{2}$
+
-
<br/>
+
-
が示せれば、<br/>
+
-
$0 \leq \mathscr{s}(f)-I_m(f,\Delta)$<br/>
+
-
$=(\mathscr{s}(f)-I_m(f,{\Delta}')+(I_m(f,{\Delta}'-I_m(f,\Delta)\leq \epsilon$<br/>
+
-
が示され、証明が終わる。<br/>
+
-
$\quad 4)$  <br/>
+
-
$I_{m}(f,\Delta)=\sum_{i=1}^{N} m(f;V^{\Delta}_i)v(V^{\Delta}_i)$
+
-
であり、<br/>
+
-
(2)式から、<br/>
+
-
$I_m(f,{\Delta}')$<br/>
+
-
$=\sum_{i\notin \{m_1,m_2,,,,m_{n-1}\}} m(f;V^{\Delta}_i)v(V^{\Delta}_i)$<br/>
+
-
$+\sum_{k=1}^{n-1} m(f;[x^{\Delta}_{m_{k}-1},x^{D}_k])v([x^{\Delta}_{m_{k}-1},x^{D}_k])$<br/>
+
-
$+\sum_{k=1}^{n-1} m(f;[x^{D}_k,x^{\Delta}_{m_{k}}])v([x^{D}_k,x^{\Delta}_{m_{k}}])$<br/>
+
-
なので、<br/>
+
-
I_m(f,{\Delta}')-I_m(f,\Delta)<br/>
+
-
$=\sum_{k=1}^{n-1} m(f;[x^{\Delta}_{m_{k}-1},x^{D}_k])v([x^{\Delta}_{m_{k}-1},x^{D}_k])$<br/>
+
-
$+\sum_{k=1}^{n-1} m(f;[x^{D}_k,x^{\Delta}_{m_{k}}])v([x^{D}_k,x^{\Delta}_{m_{k}}])$<br/>
+
-
-\sum_{i\in \{m_1,m_2,,,,m_{n-1}\}} m(f;V^{\Delta}_i)v(V^{\Delta}_i)<br/>
+
-
関数はV上で有界なので、適切に正の実数Mを選ぶと、xVの要素ならば<br/>
+
-
|f(x)|\leq Mが成立する。<br/>
+
-
すると$|m(f;[x^{\Delta}_{m_{k}-1},x^{D}_k])|, |m(f;[x^{D}_k,x^{\Delta}_{m_{k}}])|
+
-
\leq M$<br/>
+
-
が成り立つ。また<br/>
+
-
$v(V^{\Delta}_{m_k})
+
-
=v([x^{\Delta}_{m_{k}-1},x^{D}_k])+v([x^{D}_k,x^{\Delta}_{m_{k}}])$で、<br/>
+
-
v(V^{\Delta}_i)\leq d(\Delta) <br/>
+
-
なので<br/>
+
-
$|I_m(f,{\Delta}')-I_m(f,\Delta)|\leq 2M\sum_{i\in \{m_1,m_2,,,,m_{n-1}\}} v(V^{\Delta}_i)\leq 2M(n-1)d(\Delta)$<br/>
+
-
そこで、<br/>
+
-
\delta_{\epsilon}=\frac{\epsilon}{4Mn}
+
-
と選べば、<br/>
+
-
d(\Delta)\leq \delta_{\epsilon}をみたすどのような分割\Deltaも、<br/>
+
-
$0\leq I_m(f,{\Delta}')-I_m(f,\Delta)|\leq \frac{\epsilon}{2}$<br/>
+
-
を満たすことが証明できた。証明終わり。<br/>
+
-
 
+
-
 
+
-
  '''(7)可積分条件'''<br/>
+
-
定理;可積分条件 <br/>
+
-
$V=[a,b]$<br/>
+
-
fを、Vで定義され、実数に値を取る有界関数とする。<br/>
+
-
次の条件のうち1つが成立すれば、残り2つは成立する(互いに同値という)。
+
-
ⅰ)fV上で(リーマン)可積分<br/>
+
-
ⅱ)$\lim_{d(\Delta) \to 0}(I_M(f,\Delta)-I_m(f,\Delta))=0$<br/>
+
-
ⅲ)$\mathscr{S}(f)=\mathscr{s}(f)$<br/>
+
-
<br/>
+
-
証明<br/>
+
-
ⅰ)を仮定する。ⅱ)が成立することを示そう。<br/>
+
-
fの積分値を\alphaとおくと、可積分の定義から、<br/>
+
-
任意の\epsilon>0に対して、\delta>0が存在して、<br/>
+
-
d(\Delta)<\deltaである任意の分割と、その分割の任意の代表点\xi_i,(i=1,2,,,)に対し,<br/>
+
-
$|I^{f,\Delta}(\xi_1,,,\xi_n)-\alpha |<\frac{1}{2}\epsilon$<br/>
+
-
が成立する。<br/>
+
-
変形すると<br/>
+
-
$\alpha-\frac{1}{2}\epsilon
+
-
<I^{f,\Delta}(\xi_1,,,\xi_n)
+
-
<\alpha+\frac{1}{2}\epsilon \qquad (1)  $<br/>
+
-
ここで、補題1のⅱ)から、<br/>
+
-
$\inf_{\{\xi_i\}}I^{f,\Delta}(\xi_1,,,\xi_n) =I_{m}(f,\Delta)$<br/>
+
-
$\sup_{\{\xi_i\}}I^{f,\Delta}(\xi_1,,,\xi_n) =I_{M}(f,\Delta)$<br/>
+
-
なので、<br/>
+
-
(1)式から、<br/>
+
-
$\alpha-\frac{1}{2}\epsilon
+
-
\leq
+
-
I_{m}(f,\Delta)
+
-
\leq
+
-
I_{M}(f,\Delta)
+
-
\leq
+
-
\alpha+\frac{1}{2}\epsilon$<br/>
+
-
これより、任意の\epsilon>0に対して、\delta>0が存在して、<br/>
+
-
$d(\Delta)<\delta \implies (0\leq I_{M}(f,\Delta)-I_{m}(f,\Delta)\leq \epsilon)$<br/>
+
-
ⅱ)が示せた。<br/>
+
-
ⅱ)を仮定する。 ⅲ)が成り立つことを示す。<br/>
+
-
 
+
-
$I_{m}(f,\Delta)
+
-
\leq
+
-
\mathscr{s}(f):=\sup_{\Delta}I_{m}(f,\Delta)
+
-
\leq
+
-
\mathscr{S}(f):=\inf_{\Delta}I_{M}(f,\Delta)
+
-
\leq
+
-
I_{M}(f,\Delta)$<br/>
+
-
なので、<br/>
+
-
$0
+
-
\leq
+
-
\mathscr{S}(f)-\mathscr{s}(f)
+
-
\leq
+
-
I_{M}(f,\Delta)-I_{m}(f,\Delta)$<br/>
+
-
故に、分割を細かくしていき、極限をとると、<br/>
+
-
$0
+
-
\leq
+
-
\mathscr{S}(f)-\mathscr{s}(f)
+
-
\leq
+
-
\lim_{d(\Delta)\to 0}(I_{M}(f,\Delta)-I_{m}(f,\Delta))$<br/>
+
-
ⅱ)が成立するので、<br/>
+
-
$=0$<br/>
+
-
ⅲ)が示せた。<br/>
+
-
ⅲ)を仮定する。 $\alpha=\mathscr{S}(f)=\mathscr{s}(f)$とおく。<br/>
+
-
ⅰ)が成り立つことを示そう。<br/>
+
-
補題1のⅰ)から、<br/>
+
-
どのような分割\Deltaと、<br/>
+
-
その代表点$\{\xi_i\}_{i} (\xi_i \in V_i,i=1,2,,,n)$に対しても<br/>
+
-
$I_{m}(f,\Delta)
+
-
\leq
+
-
I^{f,\Delta}(\xi_1,,,\xi_n)
+
-
\leq
+
-
I_{M}(f,\Delta)$<br/>
+
-
ここで、ダルブーの定理から、<br/>
+
-
$\lim_{d(\Delta) \to 0}I_{m}(f,\Delta)=\mathscr{s}(f)=\alpha$,<br/>
+
-
$\lim_{d(\Delta) \to 0}I_{M}(f,\Delta)=\mathscr{S}(f)=\alpha$<br/>
+
-
が成り立つので、<br/>
+
-
\lim_{d(\Delta) \to 0}I^{f,\Delta}(\xi_1,,,\xi_n)=\alpha <br/>
+
-
が成り立つ。<br/>
+
-
ⅰ)が示せた。<br/>
+
-
 
+
-
  '''(8)有限個の点を除いて連続な閉区間上の関数は積分可能'''<br/>
+
-
色々な関数のグラフを書くとつながっているところを、跳んでいるところが出来る。<br/>
+
-
y=Xのグラフはずっとつながっている。<br/>
+
-
x<0のとき  y=0, 0\leq xのとき  y=1 で関数を定義すると、x=0のところで
+
-
そのグラフは跳んでいる。<br/>
+
-
連続や不連続は関数の非常に重要な性質であり、それを調べることはとても豊かな知識をもたらす。<br/>
+
-
しかし正確に議論するには、連続とは何かをきちんと定義する必要がある。<br/>
+
-
関数の連続性の定義;<br/>
+
-
 
+
-
実数値関数 $f(x) がある点''' x_0$で連続'''であるとは、<br/>
+
-
$xx_0 に限りなく近づくならば、f(x) が f(x_0) に限りなく近づくことを言う。$\lim_{x\to x_0} f(x) = f(x_0)$と記す。<br/>
+
-
 
+
-
これはイプシロン-デルタ論法(ε-δ論法)を用いれば次のように定式化できる。<br/>
+
-
(小さな)正の数 ε が任意に与えられたとき、<br/>
+
-
(小さな)正の数 δ をうまくとってやれば、<br/>
+
-
x_0 と δ 以内の距離にあるどんな x に対しても、<br/>
+
-
f(x)f(x) の差が ε より小さいようにすることができる。<br/>
+
-
 
+
-
関数 f(x) がある区間I で連続であるとは、<br/>
+
-
I に属するそれぞれの点において連続であることを言う。<br/>
+
-
 
+
-
定理 <br/>
+
-
有界閉区間上V=[a,b]で定義され、実数に値を取る連続関数fは、V上で可積分である。<br/>
+
-
略証;<br/>
+
-
有界閉区間上の連続関数は[[wikipedia_ja:一様連続 |一様連続]]なので、<br/>
+
-
任意の\epsilon>0に対して、\delta>0が存在して、<br/>
+
-
|x-x'|\leq \deltaを満たすVの任意の2点に対して、<br/>
+
-
$|f(x)-f(x')|<  \frac{\epsilon}{b-a}$<br/>
+
-
が成立する。<br/>
+
-
V=[a,b]の分割\Deltaを細かくして、<br/>
+
-
d(\Delta)<\delta<br/>
+
-
を満たすようにする。<br/>
+
-
すると、その分割によって得られた小区間$V_i(i=1,2,,,n)$の長さは、<br/>
+
-
全て\deltaより小さくなるので、<br/>
+
-
$\sup \{f(x)\mid x\in V_i\}-\inf\{f(x)\mid x\in V_i\}<\frac{\epsilon}{b-a}$<br/>
+
-
$M(f;V_i),m(f;V_i)$の定義から<br/>
+
-
$M(f;V_i)-m(f;V_i)<\frac{\epsilon}{b-a}, (i=1,2,,,n)$
+
-
これを用いると、<br/>
+
-
$I_M(f,\Delta)-I_m(f,\Delta)=\sum_{i=1}^{n} M(f;V_i)v(V_i)-\sum_i m(f;V_i)v(V_i)$<br/>
+
-
$=\sum_i(M(f;V_i)- m(f;V_i))v(V_i)
+
-
\leq
+
-
\sum_i \frac{\epsilon}{b-a}v(V_i)
+
-
=\frac{\epsilon}{b-a}\sum_{i=1}^{n}v(V_i)
+
-
=\frac{\epsilon}{b-a}(b-a)
+
-
=\epsilon$<br/>
+
-
故に、<br/>
+
-
任意の\epsilon>0に対して、\delta>0が存在して、<br/>
+
-
d(\Delta)<\deltaを満たす任意の分割\Deltaにたいして、<br/>
+
-
I_M(f,\Delta)-I_m(f,\Delta)\leq \epsilonが示せた。<br/>
+
-
$\mathscr{S}(f)-\mathscr{s}(f)\leq
+
-
I_M(f,\Delta)-I_m(f,\Delta)$<br/>
+
-
なので<br/>
+
-
\mathscr{S}(f)-\mathscr{s}(f)\leq \epsilon<br/>
+
-
が任意の\epsilon>0にたいして成立する。故に<br/>
+
-
\mathscr{S}(f)=\mathscr{s}(f)<br/>
+
-
可積分条件のⅲ)が示せた。証明終わり。<br/><br/>
+
-
定理の系;有限個の不連続点をもつ、有界閉区間上の関数は積分可能である。<br/>
+
 +
===== 2次元以上の物体の慣性モーメントについて =====
====  てこの原理と力のモーメント====
====  てこの原理と力のモーメント====
図のように剛体の棒の中間に支点Oがあり、<br/>
図のように剛体の棒の中間に支点Oがあり、<br/>
1,730 行: 814 行:
も参照のこと。
も参照のこと。
-
====  作用線の定理====
+
====  剛体に働く力の作用線====
-
剛体の場合、作用線に沿って力の作用点を移動しても、力の作用は変わらない。何故かは、考えてみましょう。<br/>
+
力が作用する点を着力点といい、<br/>
-
*[[wikipedia_ja:作用線の定理|ウィキペディア(作用線の定理)]]
+
着力点を通り力のベクトルと方向が等しい直線を、力の作用線という。<br/>
 +
剛体に働く力は、その着力点をかえると、一般には、剛体の運動への効果が異なってしまう。<br/>
 +
しかし、力のベクトル和と、力のモーメント和が不変となるように力の着力点を移動したり力の合成をすることは、<br/>
 +
剛体の運動には全く影響がでないので、許される。<br/>
 +
例えば、力の着力点をその作用線にそってうごかしたり、<br/>
 +
同じ着力点をもつ複数の力を、それらのベクトル和に置き換えることは許される。。
 +
<br/>
-
=== 剛体のつり合い===
+
===剛体のつり合い====  
いくつかの力が作用し、剛体が静止したままであるか、<br/>
いくつかの力が作用し、剛体が静止したままであるか、<br/>
-
重心が等速直線運動を続け、重心の周りの回転が変化しない場合に、剛体(に作用している力)は釣り合っているという。
+
重心Gが等速直線運動(静止も含む)を続け、<br/>
-
<br/>
+
重心の周りの回転が変化しない(回転しないままか、同じ回転を続ける)場合に、<br/>
-
==  気体や液体の圧力と浮力==
+
剛体(に作用している力)は釣り合っているという。<br/>
 +
重心が等速直線運動を行うのは、<br/>
 +
剛体に作用する外力のベクトル和が0になることであり、その場合に限る。<br/>
 +
これについては、「1.1.1  質点系の運動と重心」で説明した。<br/>
 +
重心周りの回転が変化しないのは、重心まわりの外力のモーメントの総和が0になることであり、この場合に限る。これについては、「1.2.3.5 固定軸の周りの剛体の回転運動の方程式」で説明した。<br/>
 +
定理;剛体のつり合い<br/>
 +
剛体に、外力\vec{F^1},\vec{F_2},,,,\vec{F_n}がはたらいている。<br/>
 +
このとき、次の条件は同等である。<br/>
 +
ⅰ)剛体は釣り合っている。<br/>
 +
ⅱ)外力のベクトル和が零で、重心Gまわりの外力のモーメントの和が零。<br/>
 +
ⅲ)外力のベクトル和が零で、任意の固定点Pまわりの外力のモーメントの和が零。<br/>
 +
証明;条件ⅰ)とⅱ)が同等であることは、すでに、説明した。<br/>
 +
条件ⅱ)とⅲ)の同等性を示そう。<br/>
 +
外力の和が零であるという条件の下で、<br/>
 +
「任意の固定点Pまわりの外力のモーメントの和\vec N_{P}は常に等しい」<br/>
 +
ことを示せば良い。<br/>
 +
外力\vec{F^i}の作用点を\vec {P_i}(i=1,2,\cdots n)とする。<br/>
 +
すると、<br/>
 +
Pまわりの外力のモーメントの和\vec N_{P}は<br/>
 +
\vec N_{P}=\sum_{i=1}^{n}\vec{PP_i}\times \vec{F^i} \qquad \qquad (1)
 +
 
 +
任意の点Qまわりの外力のモーメントの和\vec N_{Q}は<br/>
 +
\vec N_{Q}=\sum_{i=1}^{n}\vec{QP_i}\times \vec{F^i} \qquad \qquad (2)<br/>
 +
 
 +
\vec{PP_i}=\vec{PQ}+\vec{QP_i}を(1)式に代入すると<br/>
 +
$\vec N_{P}=\sum_{i=1}^{n}\vec{PP_i}\times \vec{F^i}
 +
=\sum_{i=1}^{n}(\vec{PQ}+\vec{QP_i})\times \vec{F^i}$<br/>
 +
ベクトル積の性質から、<br/>
 +
$=\sum_{i=1}^{n}(\vec{PQ}\times \vec{F^i}+\vec{QP_i}\times \vec{F^i})
 +
=\vec{PQ}\times \sum_{i=1}^{n}\vec{F^i}+\sum_{i=1}^{n}\vec{QP_i}\times \vec{F^i}$<br/>
 +
仮定と(2)式から、<br/>
 +
=\vec{PQ}\times 0 + \vec N_{Q}=\vec N_{Q}<br/>
 +
故に、\vec N_{P}=\vec N_{Q}<br/>
 +
証明終わり。  
 +
 
 +
==  気体と液体の圧力 ==
 +
この節では気体や液体を、<br/>
 +
分子や原子という粒子から構成されるという微視的立場でなく、<br/>
 +
巨視的に捉え空間的に滑らかな連続体であるとみなす。<br/>
 +
連続体の内部の微小部分に働く力を考え、其の釣合いについて考え、<br/>
 +
圧力の性質を導く。
 +
 
 +
=== 気体や液体とは何か。===
 +
*[[wikipedia_ja:気体 |ウィキペディア(気体)]]
 +
*[[wikipedia_ja:液体 |ウィキペディア(液体)]]
 +
=== 気体と液体の特徴===
 +
気体と液体は体積の変化には抵抗するが、<br/>
 +
形の変化には、抵抗しない。(ただし非常に速い変化には抵抗する)。<br/>
 +
但し、気体の体積変化への抵抗は小さく、液体は非常に大きい。<br/>
 +
=== 静止気体と液体の圧力===
 +
気体や液体は、その表面または内部に任意の面を考えると、その面で2分される部分は、<br/>
 +
互いに他を押している。それらは大きさ・方向は等しく、逆向きである(作用反作用の法則)<br/>
 +
単位面積当たりのこの力を'''応力'''とよぶ。<br/>
 +
その発生は、重力の存在と前述の気体や液体の特徴(形の変化に抵抗しない)に起因する。<br/>
 +
この力の性質を、気体・液体の特徴から導こう。
 +
====応力は面に垂直に働く ====
 +
説明は便宜上、液体の語で述べる。<br/>
 +
命題1:<br/>
 +
静止した液体(気体)の表面あるいは内部に任意のなめらかな面(注参照)を考える。<br/>
 +
この面上の応力は、常にこの面に直角に働く。<br/>
 +
面と常に直角に働く応力を、'''圧力'''と呼ぶ。<br/>
 +
(注)面のどの一点においても、その点にごく近い面の部分だけをみれば、平面とみなせる曲面のこと。
 +
理由;<br/>
 +
もし、ある面上のある一点Pの周辺の微小面部分(Sと書く)で、押し合う力がこの面と平行な成分を持つとする。<br/>
 +
Sは仮定より、平面(の一部)と考えてよい。<br/>
 +
 
 +
図のように、面部分Sとそれと平行な平面の一部S’から作られる、<br/>
 +
非常に薄い液体の板状部分Vを考える。<br/>
 +
 
 +
するとVがSを通して液体から受ける力の総和\vec F_Sは、面Sと平行な成分をもつ。<br/>
 +
面SとS’は、非常に近いので、<br/>
 +
Sを挟んで押し合う力と、S’を挟んで押し合う力は、単位面積当たり、ほぼ等しいと考えてよい。<br/>
 +
すると、VがS’を通して液体から受ける力\vec F_{S'}は、<br/>
 +
Sを通して受ける力と大きさと方向はほぼ同じで、逆向きになる。<br/>
 +
\vec F_{S'}の面Sと平行な成分も、\vec F_SのSと平行な成分と大きさはおなじで、逆向きになる。<br/>
 +
液体は自由に形を変えられるので、VのS面とS’面は逆方向に動いてしまい、<br/>
 +
静水という条件に反してしまう。<br/>
 +
従って、<br/>
 +
「ある面上のある一点Pの周辺の微小面部分Sで、押し合う力がこの面と平行な成分を持つ」<br/>
 +
という仮定はあり得ないことが示された。<br/><br/>
 +
 
 +
命題2<br/>
 +
どの面にも直角に働く応力(圧力)は、どの点でも面の方向によらず一定の強さ(大きさ)をもつ。<br/>
 +
証明;<br/>
 +
液体中の任意の点をOとする。<br/>
 +
Oを原点とする、直交右手系O-xyzを定める。<br/>
 +
Oを通る任意の面Hをとる。<br/>
 +
O点における、<br/>
 +
この面における圧力pとxy平面における圧力p_z、yz平面、zx平面における圧力p_x,p_y<br/>
 +
が等しいことを示そう。<br/>
 +
平面Hと平行でO点の近くを通る平面H'が<br/>
 +
x軸、y軸、z軸と交わる点をそれぞれ、<br/>
 +
A(\alpha a,0,0),B(0,\alpha b,0),C(0,0,\alpha c)とおく。図参照。<br/>
 +
四面体OABCの外部の液体が、<br/>
 +
\triangle{OBC}を押す力を\vec F^x,\triangle{OCA}を押す力を\vec F^y,\triangle{OAB}を押す力を\vec F^z,\triangle{ACB}を押す力を\vec F<br/>
 +
とおく。<br/>
 +
四面体内の液体が静止しているので、<br/>
 +
\vec F^x+\vec F^y +\vec F^z+\vec F=0 \qquad  (1) <br/>
 +
が成り立つ。<br/>
 +
この式を圧力で表示しよう。<br/>
 +
\lim_{\alpha \to 0}\frac{\|\vec F^x\|}{|\triangle{OBC}|}=p_xなので、<br/>
 +
\alpha が十分小さければ<br/>
 +
\|\vec F^x\|=|\triangle{OBC}| p_x=\frac{1}{2}|\alpha b \alpha c|p_x<br/>
 +
故に、2\vec F^x=\vec{OB}\times \vec{OC}p_x=\alpha b \alpha c p_x\vec{e_x}<br/>
 +
同様に2\vec F^y=\vec{OC}\times \vec{OA}p_y=\alpha c \alpha a p_y\vec{e_y}、<br/>
 +
2vec F^z=\vec{OA}\times \vec{OB}p_z=\alpha a \alpha b p_z\vec{e_z}<br/>
 +
2\vec F=\vec{AC}\times \vec{AB}p=p(-\alpha a,0,\alpha c)\times (-\alpha a,\alpha b,0)<br/>
 +
これらを(1)式に代入して<br/>
 +
p_x\vec{e_x}+p_y\vec{e_y}+p_z\vec{e_z}+\vec{AC}\times \vec{AB}p=0    \quad  (2)<br/>
 +
これを計算すると、<br/>
 +
\left({\alpha}^{2}bc(p_x-p),{\alpha}^{2}ca(p_y-p),{\alpha}^{2}ab(p_z-p)\right)=0<br/>
 +
これより、p=p_x=p_y=p_z   証明終わり。<br/>
 +
 
 +
命題3<br/>
 +
ⅰ)一様な重力のもとで静止している気体・液体内では、同一水平面上での圧力の大きさは一定である。 <br/>
 +
ⅱ)もし液体の密度\rhoが圧力によって変化しないならば、 <br/>
 +
深さl_1の水平面H_1上の圧力p_1と  <br/>
 +
深さl_2 \quad(l_2>l_1)の水平面H_2上の圧力p_2には  <br/>
 +
次の関係が成り立つ。 <br/>
 +
p_2=p_1+\rho g(l_2-l_1)  <br/><br/>
 +
 
 +
図示した液体部分Vが静止しているので、Vに作用する力の総和が零になっている。<br/>
 +
このことから、この命題は容易に証明できる。<br/>
 +
 
 +
命題4 アルキメデスの原理<br/>
 +
*[[wikipedia_ja:アルキメデスの原理|ウィキペディア(アルキメデスの原理)]] 
 +
 
 +
 
 +
====気体の圧力と大気圧====
 +
気体は圧力が増すと縮むので、命題3のⅱ)の結論は成立しない。<br/>
 +
大気は静止していると仮定し、地表の大気圧から高度zでの大気圧を求めてみよう。
 +
地表の一点を原点とし、鉛直上方をz軸の正方向になる座標O-xyzをいれる。<br/>
 +
図のように、下底面が高さz、上底面が高さz+hの、単位断面積の角柱Vを考える。<br/>
 +
その部分の気体が受ける力の和は零となるので、<br/>
 +
次式が成り立つ。<br/>
 +
p(z+h)+mg=p(z)  \qquad \qquad (1)<br/>
 +
ここで<br/>
 +
p(z)は高さzの地点の大気圧(命題3のⅰ)から、高度が同じ水平面上で圧力は一定)、<br/>
 +
mVの質量。Vの体積hと平均質量密度\rhoの積。<br/>
 +
圧力が大きいと空気は縮み質量密度は高くなるので、両者の関係を求めねばならない。<br/>
 +
空気体積の変動にともなう温度変化がないとすると、<br/>
 +
ボイルの法則(3章1節 熱とエネルギー参照)から、<br/>
 +
p\frac{V}{m}=ccは温度だけに依存する数)<br/>
 +
質量密度\rho=\frac{m}{V}を代入すると、<br/>
 +
\frac{p}{\rho}=c,ゆえに、\rho=\frac{p}{c}<br/>
 +
\frac{1}{c}を、cとおくと、<br/>
 +
\rho=cp  \qquad \qquad  (2)<br/>
 +
この質量密度と圧力の関係を用いると、<br/>
 +
m=h\rho \approx hcp(z)(hが小さいほど差は少なくなる)<br/>
 +
この式を(1)式に代入して、<br/>
 +
p(z+h)+cgp(z)h\approx p(z) 、変形すると <br/>
 +
\frac{p(z+h)-p(z)}{h} \approx -cgp(z) 。これより<br/>
 +
\frac{dp(z)}{dz}=\lim_{h\to 0}\frac{p(z+h)-p(z)}{h}= -cgp(z) <br/>
 +
を得る。これを積分して<br/>
 +
p(z)=p_{0}e^{-cgz}<br/>
 +
を得る。<br/>
 +
ここでp_{0}は、地表での圧力、eは[[wikipedia_ja:ネイピア数 |ネイピア数]]である。<br/>
 +
地表での質量密度が\rho_{0}ならば,(2)式から、<br/>
 +
c=\frac{\rho_{0}}{p_{0}}
 +
 
 +
=== 圧力の単位      ===
 +
圧力は、単位面積当たりの力なので、その単位は面積の単位m^2と力の単位Nから得られる。<br/>
 +
Pa=N/m^2=kg\cdot m^{-1}\cdot s^{-2}<br/>
 +
が圧力の単位で、パスカルと呼ばれる。

2015年2月5日 (木) 05:58 時点における最新版

目次

[非表示]

解説

この節では複数の質点が集まって作る質点系と、硬くて形を変えない質点系である剛体の運動を、運動法則を用いて解析しよう。

質点系の運動

2個以上の質点が集まって出来ている系を質点系という。
質点系というときは、各質点は密集していても、離れ離れでも良い。互いに固着しようが、自由に動けようが構わない。
すべての物質は、分子の集合と考えたり、細分化して極小部分に分け、それらの集合と考えれば、十分な精度で、質点系とみなすことができる。
そのため質点系の運動の法則を、ニュートンの運動法則から導出すれば、その応用範囲は非常に広い。

質点系の運動と重心

系の任意の2つの質点間には作用・反作用の法則を満たす力が働いていてもよい。
この力を質点系の”内力”という。  
質点系の各質点に外部から力(外力という)が加わる時、この質点系はどんな運動をするだろうか。
質点系の各質点の位置を\vec{r_i}、質量をm_i とし、
質点m_i に作用する外力を\vec{f_i}
m_i に、他の質点m_j から作用する内力を\vec{f_{ij}}とする(i,j=1 \ldots N)。
すると、各質点に対して、運動の第2法則により、
d (m_i \vec{v_i})/dt=\vec{f_i}+\sum_{j\neq i}\vec{f_{ij}}   \qquad ここで\vec{v_i}=d\vec{r_i}/dt
各ベクトルを自由ベクトルとみなしてi=1 \ldots Nについて加え合わせると、\vec{f_{ij}}+\vec{f_{ji}}=0なので、
\frac{d^2}{dt^2} \sum_i{ m_i \vec{r_i}} =\frac{d}{dt} \sum_i{ m_i \vec{v_i}} =\sum_i{\vec{f_i}}
が得られる。
質点系の全質量M= \sum_i{m_i} と質点系に働く全外力\vec{F}= \sum_i{\vec{f_i}} を用いて書きなおすと、
M\frac{d^2}{dt^2}(\sum_i{ m_i \vec{r_i}}/M)= \vec{F}
質点系の重心\vec{R}\quad \vec{R}=\sum_i{ m_i \vec{r_i}}/M で定義すると、
M\frac{d^2}{dt^2}\vec R= \vec{F}
この式は、力\vec{F}をうける質量Mの質点の運動方程式と同じである。
以下の解説も参考にしてください。

複雑にみえる運動も重心の運動をみれば簡単である  

体操選手の運動は、跳躍などで空中をまいながら、回転や体の屈伸、ひねりなどを行う。大変複雑で美しい。
しかし、導出した質点系の重心の運動法則から、体の重心の運動は、投射体の運動であり、放物線をえがいて移動することが分かる。
空中に飛び出た瞬間の重心の位置と速度(速さと方向・向き)で、その軌跡は完全に決まってしまうのである。

剛体の運動とつり合い

剛体

剛体(Rigid body)とは、
質点系であって、それらの、どの2質点の間の距離も変わらない,特殊な質点系のことを言う。
どの2質点の間の距離も変わらなければ変形は起こらない。
固くて変形しにくい物体を理想化した概念である。

剛体の運動 

剛体は変形しない質点系なので、その運動は、重心の運動と、重心の周りの回転運動を合成したものになる。
重心の運動は前の節で説明したように、質点の運動と同じように簡単に扱える。
重心の周りの回転運動について解析するには、少し難しい数学が必要になる。

このテキストでは、固定軸の周りの回転運動を中心に、 剛体運動の初歩と釣合の条件について学ぶ。

固定軸のまわりの回転運動 

剛体が、剛体の中を通る固定軸の周りを回転する運動(車輪の回転など)を考える。
応用も考え、回転軸は重心を通らなくてもよいように一般化しておく。
(注)なお、軸が動かないようにするためには軸受が必要である。
工夫しても回転時に軸は軸受から多少の摩擦力を受け、回転にブレーキがかかる。
しかし、これは無視出来るほど小さいと仮定する。
すると軸が受ける力は、軸の変動を防ぎ、固定軸の周りの運動に限定させる作用を持ち、
回転を遅める作用は持たないことになる。

回転運動の表示法 

固定軸まわりの剛体の運動はどのように表示したらよいだろうか。
・剛体の位置を表す変数;回転角
剛体が幾ら回転したか分かるように、剛体の、回転軸上にない一点P_sに印を付ける。
次に、角度を測る基準線をきめるため、座標系を決めよう。
P_sから固定軸へ垂線をひき、その足を原点Oとし,固定軸をz座標とする(静止した)3次元直交座標O-xyzを考える。
剛体が固定軸の周りを回転すると、印P_sはxy平面上を、原点Oを中心に円を描いて動くことになる。
その位置ベクトル\vec{OP_s}がx軸の正方向となす角度\phiを、回転角と呼ぶ。図参照。
但し、x軸から反時計回りの角を正にする。
また一回転した後ならば、一回転の角2\piを加え、逆周りに一回転した後なら2\piを引き、
角度だけでなく回転数も分かるようにする。
回転角が指定されると、点P_sの位置が決まる。
それだけでなく剛体は変形しないので、剛体のすべての点の位置がきまる。
そこで回転角\phiの時間変化\phi=\phi (t)を明らかにすれば、剛体の回転運動は定まる。
固定軸のまわりの回転運動において回転角の果たし役割は、質点の運動において質点の位置が果たし役割に対応していることが分かる。
・回転の角速度と角加速度
\phi=\phi (t)を時間で微分したd\phi (t)/dtを回転の角速度と呼ぶ。
直観的には、時刻tの瞬間の、回転の速さ(回転角の時間に対する変化率)を表す。
さらにもう一回時間微分したd^2\phi (t)/dt^2を回転の角加速度と呼ぶ。

回転力(トルク) 

質点の運動に倣って、剛体に作用する力によって、その位置(=回転角)がどう変化するかの法則を導出したい。
しかし、剛体の回転の場合、ある方向の力は、剛体の回転に全く関係しない。 例えば、回転軸から放射状にでる半直線方向の力は全く回転の変化に寄与しない。
そこで剛体の回転を変化させる力とはなにかという問題から考察する必要が起こる。
質点運動における力の定義(力と運動量の変化の関係)や力と仕事の関係など力の係っている式のなかから、
剛体の回転運動に容易に拡張出来るものを選び、その式から、回転に関する力を求めることを試みる。
力の定義からは、回転運動への拡張を、推測することは難しい。
力と仕事の関係の考察をしてみよう。

力と仕事の関係からの考察 

適当な直交座標系をさだめ、ベクトルは、座標成分で表示する。
質点に、一定の力\vec F=(F_x,F_y,F_z)を作用させて、x軸方向に変位させる。
質点はこの軸の上でしか動けないように拘束され、摩擦はないと仮定する。
質点の変位ベクトルは一次元の変数xを使って\vec s=(x,0,0)と表せる。
すると力のなす仕事は、W=\vec F \cdot (x,0,0)=F_{x}xである。 
逆に物体に一定の力を加え、x軸上でxだけ変位させた時の仕事Wが分かれば、質点を動かした力は
F_x=W/x
で求められる。
F_y,F_zは、質点をx軸上で動かすことには全く寄与せず、
x軸に拘束された質点を動かす力は、F_xなのである。
固定軸まわりの回転もその変位は一次元の変数である回転角度で表わせるので、
これに倣って、
W/回転した角度 
を、回転にかんする力であると考える。これを回転力と呼ぶ。トルクともいう。

この方針を実行して回転力を具体的に求めよう。

剛体に力を加え微小角動かす時の、力のなす仕事の算出 

図4.1のように剛体の任意の一点P(x,y,z)を考える。
z座標の上方からxy平面を見下ろしているので、z座標は点になりOと書いてある。

図4.1 ☆☆キャプションはココに書いて下さい☆☆

まず一点P(x,y,z)に力\vec F=(F_{x},F_{y},F_{z})が作用して、微小角\Delta\thetaだけ回転したときの
仕事\Delta Wを計算し回転力を求めよう。
P点から回転軸(z軸)に垂線を下ろし、その足をO'=(0,0,z)とする。
\vec{O'P}の長さをr、x軸となす角を\theta(ラジアン)と置く。
この角度は、
剛体につけた印の位置ベクトル\vec{OP_s}がx軸となす回転角\phi
このベクトルと\vec{O'P}(をxy平面に平行移動したベクトル)の間の角の和である。
後者は、剛体なので、運動しても変わらない定数である。そこで、\theta=\phi+定数,と書ける。
剛体がz軸の周りを微小角\Delta\theta回転して、点Pが図の点Qに移動したとする。
すると角\angle OPQはほぼ直角(=\pi /2)で\vec{PQ}の長さPQは、PQ=r(\Delta\theta)

\vec{PQ}のx成分とy成分は、図4-1中に示したように、それぞれ、-QR=-PQ*y/rPR=PQ*x/r
PQ=r(\Delta\theta)を代入すると、
\vec{PQ}_x=-y(\Delta\theta)\vec{PQ}_y=x(\Delta\theta)\vec{PQ}_z=0
P(x,y,z)に作用する力\vec{F}=(F_{x},F_{y},F_{z})が、物体を\vec{PQ}だけ動かしたので、
その仕事は、\Delta W=\vec{F} \cdot \vec{PQ}(内積)。
この右辺を内積の性質を用いて座標成分で表すと、
F_{x}*(-y)\Delta\theta+F_{y} x\Delta\theta+F_{z}* 0
=(xF_{y}-yF_{x})*\Delta\theta

z軸まわりの回転力の導出 

ゆえに、力\vec{F}のz軸まわりの回転力(トルク)T_\vec{e_z}\Delta W/\Delta\theta=xF_{y}-yF_{x} に等しい。
これより、\Delta W=T_\vec{e_z}\Delta\thetaが得られる。
この式と、直線上に拘束された質点の運動における、力と仕事の関係式(  節  項)と対比させると、
T_\vec{e_z} は、拘束された直線の上を動かすときに、働いた力の成分が対応し、
\Delta\theta は、変位量   に対応していることが分かる。

z軸まわりの回転力(トルク)の性質

(1)力\vec{F}のz軸まわりの回転力は,\vec{F}_zには関係しない。
言いかえるとz軸を固定軸とする剛体にz軸の方向の力を加えても、z軸の周りの回転は起こらない。
(2)剛体の1点P(x,y,z)に作用する力\vec Fを考える。
P(x,y,z)からz軸に下ろした垂線の足をO'(0,0,z)と書く。 力\vec Fを、, \vec{O'P}方向の成分\vec F_rと、
z軸まわりの回転によりPの描く、O'を中心とする回転円の(左回りの)接線方向の成分\vec F_t
および、これら2成分に直交する成分(z軸と平行)
に分解する(図参照)。この時、
・力\vec F_rのz軸まわりの回転力は、零である。
すなわち、動径方向の力は回転に寄与しない。  
・力\vec Fのz軸まわりの回転力は、\vec F_tのz軸まわりの回転力に等しい。
数式で表すと、xF_{y}-yF_{x}=x(F_t)_{y}-y(F_t)_{x}
(3)剛体に作用する力の作用点を、力の作用線上で動かす限り、回転力は変化しない。
ここで、力の作用線とは、力の作用点を通り、力の方向と重なる直線のこと。

これらはいずれも直観と合致する。
証明は、試みてほしい。

他の軸の周りの回転力

\vec{F}のx軸、y軸まわりの回転力も同様に計算できる。結果は、
x軸まわりの回転力;yF_{z}-zF_{y}=y(F_t)_{z}-z(F_t)_{y}
y軸まわりの回転力;zF_{x}-xF_{z}=z(F_t)_{x}-x(F_t)_{z}


原点まわりの力のモーメント

位置ベクトル\vec r=(x,y,z)の剛体の点Pに作用する力\vec Fの原点まわりの力のモーメントを、
\vec N=(x軸まわりのトルク、y軸まわりのトルク、z軸まわりのトルク)で定義する。
数式で書くと、
\vec N=(yF_{z}-zF_{y},zF_{x}-xF_{z},xF_{y}-yF_{x}),

ベクトル積と力のモーメントのベクトル積表示

以上の結果は、ベクトル積(クロス積ともいう)を用いると簡潔、正確に表現でき、
回転運動の性質を調べるのが容易になる。
3次元ベクトル\vec a,\vec b のベクトル積\vec a \times \vec bとは、3次元ベクトルであり,
大きさは\vec a,\vec b を2辺とする平行四辺形の面積に等しく、
方向はこの四辺形に垂直で、向きは、(\vec a,\vec b,\vec a \times \vec b)が右手系をなすように定めたものである。
すると、ベクトル積に関して以下の8つの命題が成り立つ。

ベクトル積にかんする命題    

以下に述べる全ての命題で、
\vec{a}, \vec{b}, \vec{c}は3次元ベクトル
\alphaは実数とする。
命題1.
\quad \vec{a} を, \vec{c} と垂直な成分 \vec{a_\perp} と,平行な成分\vec{a_\parallel} の和に分解するとき、
\quad \vec{a} \times \vec{c}= \vec{a_\perp} \times \vec{c}
\quad \vec{a_\parallel} \times \vec{c}= 0

命題2.
\quad \vec{a} \times \vec{b}= -\vec{b} \times \vec{a}

命題3
(\alpha\vec{a})\times \vec{b}= \alpha(\vec{a} \times \vec{b})= \vec{a}\times (\alpha\vec{b}) 

命題4.
\quad (\vec{a}+ \vec{b})\times \vec{c}= \vec{a} \times \vec{c} + \vec{b} \times \vec{c} 

命題4の系  
   \quad \vec{a} \times (\vec{b}+ \vec{c})= \vec{a} \times \vec{b} + \vec{a} \times \vec{c}
\quad (\vec{a}+ \vec{b}+\vec{c})\times \vec{d}=\vec{a}\times \vec{d}+\vec{b}\times \vec{d}+\vec{c}\times \vec{d}

命題5. 
\quad (\vec{e_1},\vec{e_2}, \vec{e_3})
それぞれ大きさ(長さ)1で互いに直交し、右手系をなす、ベクトル(右手系をなす正規直交基底)とする。
この時、
\quad \vec{e_1} \times \vec{e_2} = \vec{e_3}, \quad \vec{e_2} \times \vec{e_3} = \vec{e_1}, \quad \vec{e_3} \times \vec{e_1} = \vec{e_2}
 

命題6.
ベクトル\vec a, \vec bを,命題5で用いた基底 (\vec{e_1},\vec{e_2}, \vec{e_3}) で決まる座標の座標成分で表示しておく。
すると\vec a \times \vec b=(a_yb_z-a_zb_y,a_zb_x-a_xb_z,a_xb_y-a_yb_x) 

命題7.
(\vec{a} \times \vec{b})\cdot \vec{c}= (\vec{c} \times \vec{a})\cdot\vec{b} =(\vec{b} \times \vec{c})\cdot\vec{a}

命題8.
\quad \vec{a(t)} \vec{b(t)} を,tにかんして微分可能な、ベクトルに値をとる関数とする。すると、
\quad \vec{a(t)} \times \vec{b(t)} は、tにかんして微分可能で、
\quad \frac{d}{dt}(\vec{a(t)} \times \vec{b(t)}) =(\frac{d}{dt}\vec{a(t)} )\times \vec{b(t)}+\vec{a(t)}\times (\frac{d}{dt}\vec{b(t)})

これらの証明は、後節で扱う。 ベクトル積に関しては以下を参照のこと。

 力のモーメントのベクトル積表示   

ベクトル積の命題6を用いると、
位置ベクトル\vec rの点に作用する\vec F
原点まわりの力のモーメントは、\vec N = \vec r \times \vec F
x軸まわりの回転力(トルク)は、\vec N \cdot \vec e_x と表せることが分かる。
y軸とz軸周りの回転力も、それぞれ 
\vec N \cdot \vec e_y ,\quad \vec N \cdot \vec e_z で 表せる。

力のモーメントの性質

もっと一般に、どんな軸の周りの回転力も、\vec N から得られる。
定理;
\vec eを、原点を始点とする大きさ1の任意のベクトルとする。
すると、
\quad \vec N \cdot \vec eは、力\vec{F}\vec e軸の周りの回転力になる。式で書くと、T_{\vec e}=\vec N \cdot \vec e  
この式を、回転力の定義に基づいて言い換えると、
\vec{F}のもとで、剛体を\vec e軸の右まわりに角度\phiだけ回転させたとき、 \vec{F}のなす仕事Wは、W=T_{\vec e} \phi=(\vec N \cdot \vec e) \phi
証明;
9つに分けて示す。
ⅰ)準備 
図のように、剛体の点 P から、\vec e 軸に垂線を下ろし、その足を Q とする。
力 \vec F のもとで、剛体が \vec e を固定軸にして、
微小時間に、微小角\delta \phi だけ回転したとする。
このとき、P が移った先を、P' とする。
ⅱ)回転角 \delta \phi が微小なので、
この回転中の P の軌跡(円弧の微小部分)は、有向線分\vec{PP'} で精度高く、近似できる。
ⅲ)この間に力 \vec F がなした仕事 \delta W は、\delta W=\vec{PP'} \cdot \vec F
この仕事を、回転角\delta \phiで割ると、力の \vec e 軸周りの回転力が得られる。そこで、\vec{PP'} を、この定理で与えられている諸量を使って表現し、これを用いて、仕事を計算しよう。
ⅳ)有向線分\vec{PP'}の方向を求める。
\vec{PP'} は、\vec e 軸と垂直でQ を通る平面H上にあり、
Qを中心とする円の弧の微小部分をなすので、線分QP と直交する。\vec{PP'}\perp QP
また、\vec e 軸と垂直でQ を通る平面H上にあるので、 \vec{PP'}\vec e 軸とも直交し、従って線分OQと直交する。\vec{PP'}\perp OQ
ゆえに、\vec{PP'} は、3点O,Q,Pを通る平面 OQP と直交する。
すると、\vec{PP'} は、平面 OQP 上のすべての線分と直交する。
ゆえに、\vec{PP'}\perp \vec e,\quad \vec{PP'}\perp \vec{OP} 
これで、\vec{PP'} の方向は、求まった。
ⅴ)有向線分\vec{PP'} の向き 
点 P は、\vec e 軸の周りを右周りに回転するので、その向きは、 \vec e \times \vec{OP} と同じ向きである。
ⅵ)\vec{PP'} の大きさ。
\vec{PP'}は、 Q を中心とする、半径 \| \vec{QP} \| の円弧の一部なので、 その中心角\delta \phi を用いて、\| \vec{PP'}\|=\|\vec{QP}\|\delta \phi
ⅶ)ⅳ)、ⅴ)、ⅵ)から  \vec{PP'}=\frac {\vec e \times \vec r}{\|\vec e \times \vec r \|}\|\vec{QP}\|\delta \phi
ⅷ)\vec{PP'}=\vec e \times \vec r \delta \phiが成り立つ。
なぜなら、
\|\vec e \times \vec r \|= \|\vec e \|\|\vec r \|\sin \theta =\|\vec r \|\sin \theta =\| \vec{QP} \| ,ここで \theta は\vec e\vec r の間の角。
この式をⅶ)で得られた式に代入すれば、所望の結果が得られる。
ⅸ)\delta W=\vec{PP'} \cdot \vec F =(\vec e \times \vec r \delta \phi) \cdot \vec F =(\vec e \times \vec r) \cdot \vec F \delta \phi =(\vec r \times \vec F)\cdot \vec e \delta \phi
ⅹ) T_\vec e = \frac{\delta W}{\delta \phi} =(\vec r \times \vec F)\cdot \vec e =\vec N \cdot \vec e
定理の証明終わり。

(注)剛体が固定軸の周りでなく、自由に回転するときでも、
ある瞬間には、ある軸の周りの回転になっている。
力のモーメントは、どんな軸周りの回転力の情報も含んでいることが証明されたので、
  回転運動一般に有効な概念であることが分かる。

剛体の複数個所に作用する力の回転力 

次に剛体の多くの点に力を加えたときの回転力を求めよう。
力の作用点をP_i(x_i,y_i,z_i)、力を\vec{F^i}\quad (i=1,2,,,n)とする。
これらの力のもとで剛体がz軸まわりを\Delta\thetaだけ微小回転するときの、各力のなす仕事の合計は、
(\sum_{i=1}^{n}(x_{i}(\vec F^i)_{y}-y_{i}(\vec F^i)_{x})*\Delta\theta
従って、作用点P_i(x_i,y_i,z_i)の力\vec{F^i}\quad (i=1,2,,,n)の全体がもつz軸まわりの回転力は、
T_\vec{e_z}=\sum_{i=1}^{n}T^i_{\vec e_z} =\sum_{i=1}^{n}(x_{i}(F_{i})_{y}-y_{i}(F_{i})_{x}) \quad ここでT^i_\vec{e_z}は力\vec F^i のz軸まわりの回転力。

同様に、x軸まわりとy軸まわりの回転力も、それぞれ
T_{\vec e_x}=\sum_{i=1}^{n}T^i_{\vec e_x} =\sum_{i=1}^{n}(y_{i}(F^i)_{z}-z_{i}(F^i)_{y})
T_{\vec e_y}=\sum_{i=1}^{n}T^i_{\vec e_y} =\sum_{i=1}^{n}(z_{i}(F^i)_{x}-x_{i}(F^i)_{z})
\vec F^i の原点周りに力のモーメント\vec N^i\vec N^i=(T^i_{\vec e_x},T^i_{\vec e_y},T^i_{\vec e_z})で定義した。
全ての力の原点周りの力のモーメントも、同様に
\vec N=(T_{\vec e_x},T_{\vec e_y},T_{\vec e_z})で定義する。すると、
\vec N=(\sum_{i=1}^{n}T^i_{\vec e_x},\sum_{i=1}^{n}T^i_{\vec e_y},\sum_{i=1}^{n}T^i_{\vec e_z})=\sum_{i=1}^{n}N^i
全ての力の原点周りの力のモーメント\vec Nも、上述の定理と同様の定理(定理の系と呼ぶ)が成り立つ。
定理の系
\vec Nを剛体に作用する全ての力のモーメントとし、
\vec eを、原点を始点とする大きさ1の任意のベクトルとする。
すると、
\quad \vec N \cdot \vec eは、力\vec{F}\vec e軸の周りの回転力になる。
式で書くと、T_{\vec e}=\vec N \cdot \vec e  
この式を、回転力の定義に基づいて言い換えると、
\vec{F^i}\quad (i=1,2,,, n) のもとで、剛体を\vec e軸の右まわりに角度\phiだけ回転させたとき、
これらの力のなす仕事Wは、W=T_{\vec e} \phi=(\vec N \cdot \vec e) \phi

この系は、内積の性質を使えば、定理から、容易に導かれる。

質点系に作用する重力のモーメント

n個の質点系を考える。
第i質点の質量をm_i、位置ベクトルを\vec{r_{i}}とする。
鉛直上方をz軸の正方向とする直交座標系0-xyzをいれる。
この質点系に作用する重力の原点周りのモーメント\vec Nを求めよう。
第i質点に働く重力は、
\vec{f^{i}}=(0,0,-m_{i}g)
なので、
\vec N=\sum_{i=1}^{n}\vec{r_{i}} \times \vec{f^{i}} =\sum_{i=1}^{n}\vec{r_{i}} \times (0,0,-m_{i}g)
=\sum_{i=1}^{n}(m_{i}\vec{r_{i}} \times (0,0,-g)) =(\sum_{i=1}^{n}m_{i}\vec{r_{i}}) \times (0,0,-g))
すでに学んだことから、この質点系の重心は、
\vec{R}=\frac{\sum_{i=1}^{n}m_{i}\vec{r_{i}})}{M}
であった。ここで、 M=\sum_{i=1}^{n}m_{i} 。
これを用いて、モーメントを書きなおすと、
\vec N=M \vec{R} \times (0,0,-g)=\vec{R} \times (0,0,-Mg)
となる。
これは、質点系の重心の位置に質点系の全質量が集中している時の、 原点周りの重力のモーメントに等しい。

回転運動の方程式 

\vec N が、あらゆる回転軸にかんする回転力を表現していることがわかった。
Fと運動量の変化の関係をあたえるニュートンの運動方程式(第2法則)を変形して、
回転力\vec Nにかんする方程式を導こう。
直交右手座標系O-xyz を定める。原点 O は、考察対象に都合のよい点を選ぶ。

剛体をN個の(質点と考えてよい)微小部分P^i(i=1 \cdots N)に分け、
その質量をm_i、位置ベクトルを\vec{r}^i(x_i,y_i,z_i)とする。
P_iが外部から受ける力を\vec {F}^i
P_i が剛体の他の部分P_j(j\neq i) から受ける力(内力)を\vec {F}^{ij}とおく。
後者は、剛体が変形しないよう、剛体の原子間に働かせる力に起因する。
この原子間の力は、原子の電荷による電気力と、
原子同士が接近しすぎたときに作用する量子力学的力により生じる。
作用・反作用の法則(運動の第3法則)から、\vec F^{ij}=-\vec F^{ji} 。
さらに、剛体の2点間に働く内力の方向は、
その2点を結ぶ直線の方向と同じだと、仮定する。

各質点のニュートンの運動方程式  

各質点ごとに、ニュートンの運動方程式を立てると、
m_i\frac{d^2\vec r^i}{dt^2}=\vec F^i+\sum_{j\neq i}\vec F^{i,j} \quad (i=1 \cdots N)
これを変形して
\vec F^i=m_i\frac{d^2\vec r^i}{dt^2}-\sum_{j\neq i}\vec F^{i,j} \quad (i=1 \cdots N) \qquad (1) 
この式から、
\vec F^iの回転力\vec N^i=\vec r^i \times \vec F^iにかんする式を導こう。

\vec N^i=\vec r^i \times \vec F^iにかんする式の誘導  

式(1)の両辺に左側から、\vec r^i のベクトル積を施すと、
\vec N^i=\vec r^i \times \vec F^i =\vec r^i \times (m_i\frac{d^2\vec r^i}{dt^2}-\sum_{j\neq i}\vec F^{i,j}) (i=1 \cdots N)
ベクトル積の性質3と性質4により、
=m_i\vec r^i \times \frac{d^2\vec r^i}{dt^2}-\sum_{j\neq i}\vec r^i \times\vec F^{i,j} \qquad (2)
ここで、ベクトル積の性質8より
\frac{d}{dt}(\vec r^i \times \frac{d \vec r^i}{dt}) = \frac{d \vec r^i}{dt} \times \frac{d \vec r^i}{dt} +\vec r^i \times \frac{d^2\vec r^i}{dt^2} =\vec r^i \times \frac{d^2\vec r^i}{dt^2}
なので、 \vec N^i=m_i\frac{d}{dt}(\vec r^i \times \frac{d \vec r^i}{dt}) -\sum_i\vec r^i\times \vec F^{i,j} = \frac{d}{dt}(\vec r^i \times m_i\frac{d \vec r^i}{dt}) -\sum_{j\neq i}\vec r^i\times \vec F^{i,j} \qquad (3)
質点P_iの運動量を\vec P^iと書くと、
P^i=m_i\vec v^i=m_i\frac{d\vec r^i}{dt}なので、
\vec N^i=\frac{d}{dt}(\vec r^i \times \vec P^i) -\sum_{j\neq i} \vec r^i \times \vec F^{i,j}  
定義;角運動量(運動量のモーメントともいう)
質点の位置ベクトルを\vec r、運動量を\vec pと書くとき、
\vec l=\vec r \times \vec pを,この質点の角運動量と呼ぶ。
これを用いると、
\vec N^i=\frac{d\vec l^i}{dt}-\sum_{j\neq i} \vec r^i \times \vec F^{i,j}

 回転の運動方程式の導出  

故に、
\vec N=\sum_i\vec N^i=\frac{d\sum_i \vec l^i}{dt}-\sum_i \sum_{j\neq i} \vec r^i \times \vec F^{i,j} \qquad (4)
ここで、
\sum_i \sum_{j\neq i} \vec r^i \times \vec F^{i,j}=\sum \sum_{i<j}\vec r^i \times \vec F^{i,j}+\sum \sum_{i>j}\vec r^i \times \vec F^{i,j} \qquad (5)
式(4)の右辺の第2項の上付き添え字i,jを、それぞれ、j'と i'でおきかえられるので、
\sum \sum_{i>j}\vec r^i \times \vec F^{i,j} =\sum \sum_{j'>i'}\vec r^{j'} \times \vec F^{j',i'}
内力は作用反作用の法則が適用できると仮定しているので、
\vec F^{j',i'}=-\vec F^{i',j'} 。この式を上の式の右辺に代入すると、
\sum \sum_{i>j}\vec r^i \times \vec F^{i,j} =-\sum \sum_{j'>i'}\vec r^{j'} \times \vec F^{i',j'}
この式の右辺の和をとる変数i',j' を i,j におきかえると、
\sum \sum_{i>j}\vec r^i \times \vec F^{i,j}=-\sum \sum_{i<j}\vec r^{j} \times \vec F^{i,j}
この式を、式(5)の右辺の第2項に代入して整頓すると、
\sum_i \sum_{j\neq i} \vec r^i \times \vec F^{i,j} =\sum \sum_{i<j}(\vec r^i - \vec r^{j}) \times \vec F^{i,j}
さらに、内力に関する第2の仮定により、\vec r^i - \vec r^{j} と\vec F^{i,j}は同じ方向なので、ベクトル積の定義より、この項は、零となることが分かる。
故に、式(4)の右辺の第2項は零となり、
\vec N=\frac{d\sum_i \vec l^i}{dt} \qquad (6)
が得られる。全角運動量を\vec L =\sum_i \vec l^i とおけば、
式(6)は、次のように書ける。

命題;回転運動の関するオイラーの運動方程式
剛体の内力に上述の2つの仮定を付ける。このとき、
剛体に作用する全ての外部力の原点周りの力のモーメント\vec N=\sum_i\vec N^i=\sum_i\vec r^i \times \vec F^iと、
全角運動量\vec L =\sum_i \vec l^i =\sum_i \vec r^i \times \vec p^iの間には、
\vec N=\frac{d\vec L}{dt} \qquad (7)

この命題の導出までは詳しく述べたが、本テキストではこれ以上は深入りしない。
この先にも興味がある方は、次の記事をご覧ください。

固定軸の周りの剛体の回転運動の方程式

回転運動の運動方程式から、任意の軸の周りの回転運動の方程式が簡単に導出できる。
z軸周りの場合を例にとり、説明する。
z軸周りの回転力はT_{\vec e_z}=\vec N \cdot \vec e_zなので、
回転運動の方程式から
T_{\vec e_z}=\vec N \cdot \vec e_z =\frac{d\vec L}{dt} \cdot \vec e_z
この式の右辺に,L=\sum_i \vec r^i \times \vec p^i を代入すると
右辺
=\frac{d\sum_i \vec r^i \times \vec p^i}{dt}\cdot \vec e_z \qquad 微分の加法性から
=(\sum_i \frac{d \vec r^i \times \vec p^i}{dt})\cdot \vec e_z \qquad 内積の加法性から
=\sum_i(\frac{d \vec r^i \times \vec p^i}{dt}\cdot \vec e_z) \qquad ベクトル積の性質8から
=\sum_i(\frac{dr^i}{dt}\times \vec p^i+\vec r^i \times \frac{d\vec p^i}{dt})\cdot \vec e_z \qquad \vec p^i=m_i\frac{d\vec r^i}{dt} を代入し、ベクトル積の性質を用いると、
=\sum_i(\vec r^i \times \frac{d^2 \vec r^i}{dt^2})\cdot \vec e_z
故に、
T_{\vec e_z}=\sum_i(m_i\vec r^i \times \frac{d^2 \vec r^i}{dt^2})\cdot \vec e_z\qquad (1) 
剛体はz軸の周りを回転するので、
その各点P_i(位置ベクトル\vec r^i=\vec{OP_i})は、
z軸と直交する平面上を、z軸を中心とする円を描いて運動する。
この拘束条件を考慮して、
時刻tの位置ベクトル\vec r^i(t)の座標成分を書きなおすと、
\vec r^i(t)=(x^i,y^i,z^i)=(\hat{r}_i\cos\theta_i(t),\hat{r}_i\sin\theta_i(t),z^i) \qquad (2)
ここで\hat{r}_iは、点P_iとz軸との距離、
\theta(t)は、\vec r^i(t)をxy平面に正射影した像がx軸となす角度である。図参照。
剛体につけておいた印P_sの位置ベクトル\vec{OP_s}
xy平面に正射影した像がx軸となす角(回転角)\phiを用いると、
\theta_i(t)=\phi(t)+\phi_i \qquad (3)
\phi_iは、P_iごとに決まる、定数)と書ける。

式(1)の右辺を、式(2)を利用して、変形すると、
=\sum_i m_i\left((\hat{r}_i\cos\theta_i(t),\hat{r}_i\sin\theta_i(t),z^i) \times \hat{r}_i(-\cos\theta_i\dot{\theta_i}^2-\sin\theta_i\ddot{\theta_i}, -\sin \theta_i \dot{\theta_i}^2 +\cos \theta_i\ddot{\theta_i}, 0) \right)\cdot \vec e_z  
=\sum_i m_i\hat{r}_i\left((\hat{r}_i\cos\theta_i(t),\hat{r}_i\sin\theta_i(t), z^i) \times (-\cos\theta_i\dot{\theta_i}^2-\sin\theta_i\ddot{\theta_i}, -\sin \theta_i \dot{\theta_i}^2 +\cos \theta_i\ddot{\theta_i}, 0) \right)_3
ベクトル積の性質6より、
=\sum_i m_i\hat{r}_i
\left(\hat{r}_i\cos\theta_i(t) (-\sin\theta_i(t)\dot{\theta_i}(t)^2 +\cos\theta_i(t)\ddot{\theta_i}(t)) -\hat{r}_i\sin\theta_i(t) (-\cos\theta_i(t)\dot{\theta_i}(t)^2 -\sin \theta_i(t)\ddot{\theta_i}(t) \right)
=\sum_i m_i(\hat{r}_i)^2\ddot{\theta_i}(t)
ここで、\theta_i(t)=\phi(t)+\phi_iを代入すると
=(\sum_i m_i(\hat{r}_i)^2)\ddot{\phi}(t)
以上により、
T_{\vec e_z}=\vec N \cdot \vec e_z 
=(\sum_i m_i(\hat{r}_i)^2)\ddot{\phi}(t)
が得られた。 I=\sum_i m_i(\hat{r}_i)^2とおくと、この式は
T_{\vec e_z}=I \ddot{\phi}(t) \qquad (4)
と書ける。ここでIを、剛体の軸まわりの慣性モーメントと呼ぶ。
これがz軸を固定軸とする剛体の回転運動の運動方程式である。
原点を始点とする任意の回転軸\vec{e},\|\vec{e}\|=1まわりの回転の方程式も同様に得られる。

この方程式の変数\phi は、一次元のスカラーなので、
質点がなめらかに拘束され、直線上を運動するときの運動方程式
F=m\ddot{x}
と、対比させる。すると、
質点に作用する力 F  <===> 剛体に作用する回転力T_{\vec e}=\vec N \cdot \vec e
質点の質量 m     <===> 剛体の\vec{e}軸まわりの慣性モーメント
\qquad \qquad \qquad \qquad \qquad \qquad I=\sum_i m_i(\hat{r}_i)^2\hat{r}_iは質量m_i\vec{e}軸を延長した直線との距離
質点の位置変数 x(t)  <===> 剛体の\vec{e}軸周りの回転角変数\phi(t)
質点の速度 \dot{x}=\frac{dx(t)}{dt} <===>剛体の\vec{e}軸周りの角速度\dot{\phi}(t);
質点の運動量 m\dot{x} <===> 剛体の角運動量I\dot{\phi};
運動方程式F=m\ddot{x} <===> T_{\vec e}=I\ddot{\phi}

という、対応関係があることが分かる。
この節で得た固定軸まわりの回転運動の方程式から、
もし\vec N=0 ならば、任意の軸まわりの回転力が零なので、
剛体の任意の軸まわりの角加速度が零、角速度が一定となることが分かる。

剛体の回転の運動エネルギー  

剛体の各微小部分(質量m_i)の速度を v_iと書くと、
その運動エネルギーは \frac{1}{2}m_i {v_i}^2,(i=1 \cdots n)なので、
剛体全体の運動エネルギーは、K=\sum_{i}\frac{1}{2}m_i {v_i}^2
回転運動している各微小部分の速度は、v_i=\hat{r}_i\dot{\phi}と書けるので、
K=\sum_{i}\frac{1}{2}m_i {\hat{r}_i}^2 {\dot{\phi} }^2=\frac{1}{2}I{\dot{\phi} }^2,\qquad (5)

物理振り子

剛体は、重心を通らない水平軸の周りで、重力の作用を受け振動する。
これを物理振り子、あるいは実体振り子という。

水平回転軸をx軸とし、鉛直上方をz軸の正方向とし、yz平面が剛体の重心を通る座標系を考え、
回転軸とこの平面の交点を原点O、重心をGと記す。図参照。
回転はなめらかで摩擦力は無視できるとする。
すると、回転軸から、この剛体が受ける力は、剛体をこの軸に支える作用を持つだけで、剛体の振動に何の影響も与えない。
そこで、剛体にかかる力は、重力だけと考えて良い。
重力の原点周りの力のモーメント\vec Nは、
剛体の重心\vec Rに、剛体の全質量Mがあるとしたときの
重力の原点周りのモーメントに等しいことが分かっている。 故に、
\vec N=\vec R \times (0,0,-Mg)=(-R_{2}Mg,R_{1}Mg,0)
x軸まわりの力のモーメントは、
\vec N \cdot \vec e_{x}=-R_{2}Mg=-Mg\|\vec{OG}\|\sin\phi
従って、回転の運動方程式は
I\frac{d^{2}\phi}{dt^2}=-Mg\|\vec{OG}\|\sin\phi
ここでIは、軸まわりの、振り子の慣性質量。

剛体の慣性モーメントの計算(一次元の剛体) 

剛体Vは、ごく細く、まっすぐな棒で,
長さl、質量密度(単位長さあたりの質量)は一定で\rhoとする。
棒の左端からl_1の場所Oを通り、棒に直交する軸まわりの慣性モーメントを具体的に計算しよう。
Oを原点とし、棒と同じ方向の数直線を考え、これを座標系として採用。
V=[a=-{l_1},b=l-l_1]と表現する。
剛体Vの慣性モーメントは、
剛体を質点とみなせるほど細かい部分V_i=[x_{i-1},x_i],(i=1,2,,,n)に分割して、
V_iの質量m_iと、V_iOとの距離\hat{r}_iを用いて、
I=\sum_i m_i(\hat{r}_i)^2で定義した。但しx_0=a,x_n=b

剛体の分割と慣性モーメントの近似式・リーマン和 

V_iの質量m_iは、V_iの長さx_i-x_{i-1}に質量密度\rhoを掛ければ得られるので
m_i=\rho (x_i-x_{i-1})であり、
I=\sum_i \rho (\hat{r}_i)^2(x_i-x_{i-1})
と書ける。
しかし、剛体V=[a,b]をいくら細かく分割しても、
各小区間V_i=[x_{i-1},x_i]は大きさ(長さ)をもつので、
原点との距離\hat{r}_iは、一つに定まらない。
そこで、各小区間V_iから、代表点\xi_iを選びだし、その点の原点からの距離|\xi_i|、(\xi_i絶対値)を、\hat{r}_iとみなす。
すると、慣性モーメントIの式は
\sum_i m_i(\hat{r}_i)^2=\sum_i \rho(\xi_i)^2(x_i-x_{i-1})
で近似される。

そこで、この分割を
\Delta=\{V_i=[x_{i-1},x_i] \mid i=1,2,,,,n\} と表し、 I^{\Delta}(\xi_1,,,\xi_n)
で,慣性モーメントの近似式を表すことにする。
すると、

慣性モーメントの近似式は、
I^{\Delta}(\xi_1,,,\xi_n)=\sum_{i=1}^{n}\rho(\xi_i)^2(x_i-x_{i-1})\qquad (1)
と書ける。
この値は分割の仕方と分割小区間の代表点\xi_i(\in V_i)の選び方によって変化する。
V_iの中で、原点に最も近い点{{\xi}^m}_i(\in V_i)(i=1,2\cdots,n)にとると
最小値 I_{m}(\Delta):=\sum_{i=1}^{n}\rho({{\xi}^m}_i)^2(x_i-x_{i-1})
をとり、
V_iの中で、原点に最も遠い点{{\xi}^M}_i(\in V_i)(i=1,2\cdots,n)にとると
最大値 I_{M}(\Delta):=\sum_{i=1}^{n}\rho({{\xi}^M}_i)^2(x_i-x_{i-1})
を取る。
関数y=f(x)=\rho x^2を使って表現すれば、
I^{\Delta}(\xi_1,,,\xi_n)=\sum_{i=1}^{n}f(\xi_i)(x_i-x_{i-1})
であり、I_{m}(\Delta)\leq I^{\Delta}(\xi_1,,,\xi_n)\leq I_{M}(\Delta)を満たす。
質量密度が場所で変わるときは、、関数はy=f(x)=\rho(x) x^2になり、
剛体の重心を求めるときは、後述するように、別の関数が現れる。
そこで、数学の分野では、一般の関数y=f(x)にたいして
I^{f,\Delta}(\xi_1,,,\xi_n)=\sum_{i=1}^{n}f(\xi_i)(x_i-x_{i-1})\qquad (2)
を求め、分割\Delta=\{V_i=[x_{i-1},x_i] \mid i=1,2,,,,n\} V_iの代表点\xi_i,(i=1,2,,,n)に関する関数y=f(x)リーマン和と呼ぶ。
その最小値I_{m}(f,\Delta)と最大値I_{M}(\Delta)も,同様に定義される。

I_{m}(f,\Delta)\leq I^{f,\Delta}(\xi_1,,,\xi_n)\leq I_{M}(\Delta)\qquad (3) 慣性モーメントの近似式(1)は、関数y=f(x)=\rho(x) x^2にたいするリーマン和である。

慣性モーメントの近似式の意味 

今後、関数y=f(x)は、V=[a,b]で定義された有界関数として、 議論を進める。
有界関数とは、十分大きな正数Mを選べば、
V=[a,b]の全ての点xに対して、|f(x)| \leq Mとなること。
y=f(x)=\rho x^2を代入すれば、考察対象の剛体の慣性モーメントの話になる。
リーマン和
I^{f,\Delta}(\xi_1,,,\xi_n)=\sum_{i=1}^{n}f(\xi_i)(x_i-x_{i-1})
は、y=f(x)のグラフを、棒グラフで近似したときの棒グラフの作る面積(各角柱の面積和)であることが分かる。図参照。
また、I_{m}(f,\Delta)は一点鎖線でしめす、小さいほうの長方形の和であり、
I_{Mm}(f,\Delta)は点線でしめす、大きいほうの長方形の和である。


I^{f,\Delta}(\xi_1,,,\xi_n)は、y=f(x)のグラフとx軸およびy軸と平行な直線x=ax=bで囲まれる部分の面積Sを近似している。
また、I_{m}(f,\Delta)\leq S \leq I_{Mm}(f,\Delta)  \qquad (4)  
であり、
I_{m}(f,\Delta)は面積を下から評価し、
I_{M}(f,\Delta)は面積を上から評価していることがわかる。
分割を限りなく細かくしていくとき、
リーマン和が分割や代表点の選び方に関係ない数に収束するならば、
その極限値は、
y=f(x)のグラフとx軸およびy軸と平行な直線x=ax=bで囲まれる部分の面積
と考えられる。
もし、分割\Deltaを細かくしていくとき
I_{m}(f,\Delta)I_{M}(f,\Delta)が同じ値に収束することが示せれば、
(3)式と(4)式から、リーマン和は、関数のグラフの作る面積Sに収束することが分かった。

可積分の定義と積分 

「分割を細かくしていくとき、リーマン和が収束する」ということは、
面積を決める上で決定的に重要がことなので、
可積分という名を付けて、数学的に厳密に定義する。 このためにはまず、分割の大きさを定める必要がある。
定義:分割の大きさ
分割 \Delta=\{V_i=[x_{i-1},x_i] \mid i=1,2,,,,n\} の大きさとは、
d(\Delta):=max_{i=1,2,\cdots n}(x_i-x_{i-1})

定義:可積分と積分
fを、有界閉区間V上で定義され、実数の値をとる関数とする。

もし、ある実数Iが存在して、
どんな分割\Delta=\{V_i=[x_{i-1},x_i] \mid i=1,2,,,,n\} と代表点\xi_i\in V_i(i=1,2,\cdots ,n)であっても、
\lim_{d(\Delta) \to 0}I^{f,\Delta}(\xi_1,,,\xi_n)=I
が成り立つ時、
fV上で(リーマン)可積分であるという。
このとき、IfV上での(リーマン)積分といい、
I=\int_{V}f=\int_{V} f(x)dx
などと書く。

 積分の性質 

定理(積分の線形性)
f, g \quadを、区間I上で定義された、任意の実数値関数であり、
c, d \quadを任意の実数とする。
このとき、
(1)f,\quad g \quadI上で可積分ならば、cf+dg \quadI上で可積分
(2)このとき、 \int_{I}(cf+dg)=c\int_{I}f+d\int_{I}g

証明;リーマン和の定義から、区間Iの任意の分割\Delta=\{I_1,,,,I_n\} と 分割区間の任意の代表点\xi\in V_i(i=1,2,,,,n) (\xiV_iに含まれる意)に対して、
S(cf+dg,\Delta,\{\xi_i\}_{i=1}^{n}) =cS(f,\Delta,\{\xi_i\}_{i=1}^{n}) +dS(g,\Delta,\{\xi_i\}_{i=1}^{n}) \qquad (1)
f,\quad g \quadは可積分なので、その定義から、
\lim_{d(\Delta) \to 0}S(f,\Delta,\{\xi_i\})=\int_{I}f
\lim_{d(\Delta) \to 0}S(g,\Delta,\{\xi_i\})=\int_{I}g
(1)式の両辺の極限\lim_{d(\Delta) \to 0} をとろう。
右辺の極限
=\lim_{d(\Delta) \to 0} \left(cS(f,\Delta,\{\xi_i\}_{i=1}^{n}) +dS(g,\Delta,\{\xi_i\}_{i=1}^{n}\right)
極限の性質から、
=c\lim_{d(\Delta) \to 0}S(f,\Delta,\{\xi_i\}_{i=1}^{n}) +d\lim_{d(\Delta) \to 0}S(g,\Delta,\{\xi_i\}_{i=1}^{n}
=c\int_{I}f+d\int_{I}g
従って(1)式の左辺の極限 \int_{I}(cf+dg) も存在して、右辺の極限と一致する。 証明終わり。

慣性モーメントの計算(1)リーマン和の極限を求める方法

Vは、先述の、ごく細い一様な質量密度\rho=M/lのまっすぐな棒で、
座標系を入れて、V=[a=-{l_1},b=l-l_1]と表現しておく。
原点を通りこの棒と直交する軸のまわりの(この棒の)慣性モーメントを、
リーマン和の極限を取って求めよう。
区間V=[-{l_1},l-l_1]をn(\geq 2)等分して得られる点列,
{x^n }_0=-l_1, {x^n }_1={-l_1}+l/n, {x^n }_i={-l_1}+i(l/n),,,{x^n }_n=l-{l_1}
を分点とする分割を{\Delta}^nと記す。すると、
{x^n }_i-{x^n }_{i-1}=l/n,\quad(i=1,2,,,n), d({\Delta}^n)=l/nであり、
{\Delta}^n=\{{V^n}_j=[{x^n}_{j-1},{x^n}_j] \mid j=1,2,,,n\}  
\{{\Delta}^n \mid n=2,3,,,\}という分割の列は、
\lim_{n\to\infty} d({\Delta}^n)=\lim_{n\to\infty}\frac{l}{n}=0を満たす。
y=f(x)=\rho x^2がリーマン可積分であることを認めれば、
可積分の定義から、どんな代表点{{\xi}^n}_j\in {V^n}_jを選んでも、
\lim_{n\to \infty}I^{f,{\Delta}^n}({{\xi}^n}_1,{{\xi}^n}_2,,,{{\xi}^n}_n)=Iとなる。

そこで、代表点を{{\xi}^n}_j={x^n}_j=-l_1+j(l/n) \quad (n=2,,,),(j=1,2,,,,n)と選ぶ。
関数y=f(x)=\rho x^2を用いると、 分割\Delta^nを用いた慣性モーメントの近似値は次のようになる。
I^{f,{\Delta}^n}({x^n}_1,{x^n}_2,,,,{x^n}_n) =\sum_j f({x^n}_j)1/n =\sum_j f(-{l_1}+j(1/n))\frac{l}{n} =\rho\sum_{j=1}^{n} (-{l_1}+j(1/n))^2\frac{l}{n}
ここで、 \sum_{j=1}^{n} j=\frac{1}{2}n(n+1),\quad \sum_{j=1}^{n} j^2=\frac{1}{6}n(n+1)(2n+1)(注参照)を利用して、この式を計算すると、
=\rho l ({l_1}^2-{l_1}l\frac{n+1}{n}+\frac{l^2}{6} \frac{n+1}{n} \frac{2n+1}{n})
\rho=M/lなので、
=M({l_1}^2-{l_1}l\frac{n+1}{n}+\frac{l^2}{6} \frac{n+1}{n} \frac{2n+1}{n})
故に、
I=\lim_{n\to \infty}I^{f,{\Delta}^n}({x^n}_1,{x^n}_2,,,,{x^n}_n) =\frac{M}{3}(l^2-3{l_1}l+3{l_1}^2)

(注)S_{1}:=\sum_{j=1}^{n} j=\frac{1}{2}n(n+1)の証明
(j+1)^{2}-j^{2}=2i+1 なので、両辺のj=1,2,,,n に関する和を取る。
左辺の和は\sum_{j=1}^{n}((j+1)^{2}-j^{2})=(n+1)^{2}-1
右辺の和は\sum_{j=1}^{n}(2j+1)=2\sum_{j=1}^{n}j+n=2S_{1}+n
故に、(n+1)^{2}-1=2S_{1}+n (n+1)^{2}-1-n=2S_{1} S_{1}=\frac{1}{2}\left((n+1)^{2}-1-n\right)=\frac{1}{2}n(n+1)
S_{2}:=\sum_{j=1}^{n} j^2=\frac{1}{6}n(n+1)(2n+1)の略証
(j+1)^{3}-j^{3}=3j^2+3j+1なので、この両辺のj=1,2,,,nに関する和を取る。
左辺の和は(n+1)^{3}-1、右辺の和は3S_{2}+3S_{1}+n,故に3S_{2}+3S_{1}+n=(n+1)^{3}-1


慣性モーメントの計算(2)原始関数を利用する方法

積分可能な関数の積分をリーマン和の極限から求める計算は煩雑であり、複雑な形状の剛体の慣性モーメントを求めるにはふさわしくない。
次の定理が強力な計算法を提供する。

定理
V=[a,b]を数直線上の区間、
fV上可積分な実数値関数
とする。
もしFが、
V上で微分可能で
全てのVの点xで、\frac{d}{dx}F(x)=f(x)
を満たす関数ならば(注参照)、
\int_{[a,b]}f=F(b)-F(a)
上記の条件を満たす関数Fを、f原始関数という。
(注)関数Fは、V上でしか定義されていないので、
端点a,bでは、通常の微分は定義できない。そこで、
\frac{d}{dx}F(a):=\lim_{h \to 0,h\geq 0}\frac{F(a+h)-F(a)}{h}
\frac{d}{dx}F(b):=\lim_{h \to 0,h\leq 0}\frac{F(b+h)-F(b)}{h}
と定義する。
証明;
区間[a,b]の任意の分割
\Delta=\{V_i=[x_{i-1},x_i]\mid 1 \leq i \leq n,x_0=a,x_n=b\}
に対して、
代表点を\xi_i\in V_i(\xi_iV_iの点の意)とすると、 fのリーマン和は
I^{f,\Delta}(\xi_1,,,\xi_n)
=\sum_i f(\xi_i)(x_i-x_{i-1})
小区間V_i=[x_{i-1},x_i]での関数Fの平均勾配
\frac{F(x_i)-F(x_{i-1})}{x_i-x_{i-1}}
は、平均値の定理により、
V_i=[x_{i-1},x_i]の中のある一点\eta_iにおけるy=F(x)の接線の勾配
\frac{d}{dt}F(\eta_i)に等しので、
\frac{F(x_i)-F(x_{i-1})}{x_i-x_{i-1}}=\frac{d}{dt}F(\eta_i)=f(\eta_i)
故に、f(\eta_i)(x_i-x_{i-1})=F(x_i)-F(x_{i-1})
そこで、各小区間V_iの代表点を\eta_i,(i=1,2,,,n)と選べば、
I^{f,\Delta}(\eta_1,,,\eta_n)
=\sum_i f(\eta_i)(x_i-x_{i-1})
=\sum_{i=1}^{n}\left(F(x_i)-F(x_{i-1})\right)
=F(x_n)-F(x_0)=F(b)-F(a)
fは可積分なので、 \int_{[a,b]}f=\lim_{d(\Delta)\to 0}I^{f,\Delta}(\eta_1,,,\eta_n)
=\lim_{d(\Delta)\to 0}(F(b)-F(a))=F(b)-F(a)
証明終わり。

さて、慣性モーメントを求めたい剛体では、
f(x)=\rho x^2なので、その原始関数は、
F(x)=\frac{1}{3}\rho x^3
従って、慣性モーメントは、定理を適用して、
I=\int_{[a,b]}\rho x^2=\frac{1}{3}\rho (b^3-a^3)
\rho=M/l,a=-l_1,b=l-l_1を代入して、整頓すると、
=\frac{M}{3}(l^2-3l_{1}l+3{l_1}^2)

重心の計算への応用 

質量密度が場所により変わる、長さlのごく細い棒Vの重心を求めてみよう。
考えやすくするため、 棒の一端を原点にし、他端がx軸の正の位置にくるように座標系O-xをいれる。
この座標系で剛体はV=[0,l]と書ける。 Vを小区間V_i=[{x^n}_{i-1},{x^n}_{i}],i=1,2.\cdots,n),{x^n}_n=0,{x^n}_n=lに分割(分割\Deltaと記す)し、これらの小区間を質点とみなせば、その重心は、
\vec{R}=\sum_i{ m_i \vec{r_i}}/M
で定義された(1.1.1節参照)。ここでm_i は第i質点の質量、M=\sum_{i} m_i\vec{r_i}は第i質点の位置ベクトル。
ベクトルを座標成分表示すると、この問題では一次元なので、 R=\sum_{i} m_i r_i/M M=\sum_{i} m_i
しかし、実際には V_iは、質点ではないので、 位置ベクトルは、定まらない。
またその質量も密度が一定ならば、m_i=\rho ({x^n}_{i}- {x^n}_{i-1})できまるが、
密度が変化するならば、定まらない。
そこで、各小区間 V_iの代表点\xi_i (\in V_i)を選び
m_i=\rho(\xi_i)({x^n}_{i}- {x^n}_{i-1}),r_i=\xi_i
で近似する。
すると分割\Deltaと代表点\{\xi_i\}_{i=1}^{n}に対応する、 質量Mと重心Gの近似値は、それぞれ
M^{\rho,\Delta}(\xi_1,,,\xi_n)
=\sum_i \rho(\xi_i)v(V_i)=\sum_i \rho(\xi_i)(x_i-x_{i-1})

G^{f,\Delta}(\xi_1,,,\xi_n)
=\sum_i f(\xi_i)v(V_i)=\sum_i f(\xi_i)(x_i-x_{i-1})
ここで、f(x)=\frac{1}{M}\rho(x)x
もし、関数\rho(x)が積分可能ならば、分割\Deltaを細かくしていけば M=\lim_{d(\Delta) \to 0}M^{\rho,\Delta}(\xi_1,,,\xi_n)
=\int_{[0,l]}\rho
もし関数\rhoの原始関数Pが存在する(\rho(x)=\frac{dP(x)}{dx})ならば
=P(l)-P(0)
もし関数f(x)も積分可能ならば、分割\Deltaを細かくしていけば G=\lim_{d(\Delta) \to 0}G^{f,\Delta}(\xi_1,,,\xi_n)
=\int_{[0,l]}f
もし関数fの原始関数Fが存在する(f(x)=\frac{dF(x)}{dx})ならば
=F(l)-F(0)
例;\rho(x)=\rho_0ならば、P(x)=\rho_0 xなので M=\rho_0 l
また、f(x)=\frac{1}{M}\rho_{0}xとなるのでF(x)=\frac{1}{2M}\rho_{0}x^2 となり、G=F(l)-F(0)=\frac{l}{2}
例;\rho(x)=xならば、P(x)=\frac{x^2}{2}なので M=\frac{l^2}{2}
このときf(x)=\frac{1}{M}\rho(x)x=\frac{1}{M}x^2なので
F(x)=\frac{1}{3M}l^3である。G=F(l)-F(0)=\frac{2l}{3}

 2次元以上の物体の慣性モーメントについて 

てこの原理と力のモーメント

図のように剛体の棒の中間に支点Oがあり、
この点をとおり、図面に垂直な軸の周りを自由に回転する装置を梃子(てこ)と呼ぶ。

てこの原理

梃子の端A_1に力\vec{f^1}が作用し、他端A_2に力\vec{f^2}が作用して、
つりあう(静止し続ける)とき、2つの力の間にはどのような関係があるだろうか。
棒は軽くて無視できるとして考察する。
軸周りに静止し続けるということは、
固定軸まわりの運動方程式(1.4.3.5節)から、
梃子に働く外力\vec{f^1}, \vec{f^2}の、回転軸まわり回転力が零であることを意味する。
Oを原点、回転軸をz軸,梃子の棒をx軸とする、直交座標系O-xyzを導入すると、
\vec{OA_1}=(-l_1,0,0),\quad \vec{OA_2}=(l_2,0,0)
\vec{f^1}=({f^1}_x,{f^1}_y,{f^1}_z),\quad \vec{f^2}=({f^2}_x,{f^2}_y,{f^2}_z)
と表現できる。
そこで、1.4.3.2.3節(z軸まわりの回転力の導出)から
z軸まわりのトルク(回転力)は T_{\vec{e_z}}=-l_{1}{f^1}_y+l_{2}{f^2}_y
となる。
従って
つりあい条件は、
l_{1}{f^1}_y=l_{2}{f^2}_y
これをてこの原理という。
l_{2}l_{1}に比べて、非常に大きくとれば、
少しの力{f^2}_yで非常に大きな力{f^1}_yと釣り合わせることが出来ることが分かる。
てこの原理については、

も参照のこと。

剛体に働く力の作用線

力が作用する点を着力点といい、
着力点を通り力のベクトルと方向が等しい直線を、力の作用線という。
剛体に働く力は、その着力点をかえると、一般には、剛体の運動への効果が異なってしまう。
しかし、力のベクトル和と、力のモーメント和が不変となるように力の着力点を移動したり力の合成をすることは、
剛体の運動には全く影響がでないので、許される。
例えば、力の着力点をその作用線にそってうごかしたり、
同じ着力点をもつ複数の力を、それらのベクトル和に置き換えることは許される。。

剛体のつり合い

いくつかの力が作用し、剛体が静止したままであるか、
重心Gが等速直線運動(静止も含む)を続け、
重心の周りの回転が変化しない(回転しないままか、同じ回転を続ける)場合に、
剛体(に作用している力)は釣り合っているという。
重心が等速直線運動を行うのは、
剛体に作用する外力のベクトル和が0になることであり、その場合に限る。
これについては、「1.1.1  質点系の運動と重心」で説明した。
重心周りの回転が変化しないのは、重心まわりの外力のモーメントの総和が0になることであり、この場合に限る。これについては、「1.2.3.5 固定軸の周りの剛体の回転運動の方程式」で説明した。
定理;剛体のつり合い
剛体に、外力\vec{F^1},\vec{F_2},,,,\vec{F_n}がはたらいている。
このとき、次の条件は同等である。
ⅰ)剛体は釣り合っている。
ⅱ)外力のベクトル和が零で、重心Gまわりの外力のモーメントの和が零。
ⅲ)外力のベクトル和が零で、任意の固定点Pまわりの外力のモーメントの和が零。
証明;条件ⅰ)とⅱ)が同等であることは、すでに、説明した。
条件ⅱ)とⅲ)の同等性を示そう。
外力の和が零であるという条件の下で、
「任意の固定点Pまわりの外力のモーメントの和\vec N_{P}は常に等しい」
ことを示せば良い。
外力\vec{F^i}の作用点を\vec {P_i}(i=1,2,\cdots n)とする。
すると、
Pまわりの外力のモーメントの和\vec N_{P}
\vec N_{P}=\sum_{i=1}^{n}\vec{PP_i}\times \vec{F^i} \qquad \qquad (1)

任意の点Qまわりの外力のモーメントの和\vec N_{Q}
\vec N_{Q}=\sum_{i=1}^{n}\vec{QP_i}\times \vec{F^i} \qquad \qquad (2)

\vec{PP_i}=\vec{PQ}+\vec{QP_i}を(1)式に代入すると
\vec N_{P}=\sum_{i=1}^{n}\vec{PP_i}\times \vec{F^i} =\sum_{i=1}^{n}(\vec{PQ}+\vec{QP_i})\times \vec{F^i}
ベクトル積の性質から、
=\sum_{i=1}^{n}(\vec{PQ}\times \vec{F^i}+\vec{QP_i}\times \vec{F^i}) =\vec{PQ}\times \sum_{i=1}^{n}\vec{F^i}+\sum_{i=1}^{n}\vec{QP_i}\times \vec{F^i}
仮定と(2)式から、
=\vec{PQ}\times 0 + \vec N_{Q}=\vec N_{Q}
故に、\vec N_{P}=\vec N_{Q}
証明終わり。  

気体と液体の圧力

この節では気体や液体を、
分子や原子という粒子から構成されるという微視的立場でなく、
巨視的に捉え空間的に滑らかな連続体であるとみなす。
連続体の内部の微小部分に働く力を考え、其の釣合いについて考え、
圧力の性質を導く。

 気体や液体とは何か。

 気体と液体の特徴

気体と液体は体積の変化には抵抗するが、
形の変化には、抵抗しない。(ただし非常に速い変化には抵抗する)。
但し、気体の体積変化への抵抗は小さく、液体は非常に大きい。

 静止気体と液体の圧力

気体や液体は、その表面または内部に任意の面を考えると、その面で2分される部分は、
互いに他を押している。それらは大きさ・方向は等しく、逆向きである(作用反作用の法則)
単位面積当たりのこの力を応力とよぶ。
その発生は、重力の存在と前述の気体や液体の特徴(形の変化に抵抗しない)に起因する。
この力の性質を、気体・液体の特徴から導こう。

応力は面に垂直に働く 

説明は便宜上、液体の語で述べる。
命題1:
静止した液体(気体)の表面あるいは内部に任意のなめらかな面(注参照)を考える。
この面上の応力は、常にこの面に直角に働く。
面と常に直角に働く応力を、圧力と呼ぶ。
(注)面のどの一点においても、その点にごく近い面の部分だけをみれば、平面とみなせる曲面のこと。 理由;
もし、ある面上のある一点Pの周辺の微小面部分(Sと書く)で、押し合う力がこの面と平行な成分を持つとする。
Sは仮定より、平面(の一部)と考えてよい。

図のように、面部分Sとそれと平行な平面の一部S’から作られる、
非常に薄い液体の板状部分Vを考える。

するとVがSを通して液体から受ける力の総和\vec F_Sは、面Sと平行な成分をもつ。
面SとS’は、非常に近いので、
Sを挟んで押し合う力と、S’を挟んで押し合う力は、単位面積当たり、ほぼ等しいと考えてよい。
すると、VがS’を通して液体から受ける力\vec F_{S'}は、
Sを通して受ける力と大きさと方向はほぼ同じで、逆向きになる。
\vec F_{S'}の面Sと平行な成分も、\vec F_SのSと平行な成分と大きさはおなじで、逆向きになる。
液体は自由に形を変えられるので、VのS面とS’面は逆方向に動いてしまい、
静水という条件に反してしまう。
従って、
「ある面上のある一点Pの周辺の微小面部分Sで、押し合う力がこの面と平行な成分を持つ」
という仮定はあり得ないことが示された。

命題2
どの面にも直角に働く応力(圧力)は、どの点でも面の方向によらず一定の強さ(大きさ)をもつ。
証明;
液体中の任意の点をOとする。
Oを原点とする、直交右手系O-xyzを定める。
Oを通る任意の面Hをとる。
O点における、
この面における圧力pとxy平面における圧力p_z、yz平面、zx平面における圧力p_x,p_y
が等しいことを示そう。
平面Hと平行でO点の近くを通る平面H'
x軸、y軸、z軸と交わる点をそれぞれ、
A(\alpha a,0,0),B(0,\alpha b,0),C(0,0,\alpha c)とおく。図参照。
四面体OABCの外部の液体が、
\triangle{OBC}を押す力を\vec F^x,\triangle{OCA}を押す力を\vec F^y,\triangle{OAB}を押す力を\vec F^z,\triangle{ACB}を押す力を\vec F
とおく。
四面体内の液体が静止しているので、
\vec F^x+\vec F^y +\vec F^z+\vec F=0 \qquad (1)
が成り立つ。
この式を圧力で表示しよう。
\lim_{\alpha \to 0}\frac{\|\vec F^x\|}{|\triangle{OBC}|}=p_xなので、
\alpha が十分小さければ
\|\vec F^x\|=|\triangle{OBC}| p_x=\frac{1}{2}|\alpha b \alpha c|p_x
故に、2\vec F^x=\vec{OB}\times \vec{OC}p_x=\alpha b \alpha c p_x\vec{e_x}
同様に2\vec F^y=\vec{OC}\times \vec{OA}p_y=\alpha c \alpha a p_y\vec{e_y}
2vec F^z=\vec{OA}\times \vec{OB}p_z=\alpha a \alpha b p_z\vec{e_z}
2\vec F=\vec{AC}\times \vec{AB}p=p(-\alpha a,0,\alpha c)\times (-\alpha a,\alpha b,0)
これらを(1)式に代入して
p_x\vec{e_x}+p_y\vec{e_y}+p_z\vec{e_z}+\vec{AC}\times \vec{AB}p=0 \quad (2)
これを計算すると、
\left({\alpha}^{2}bc(p_x-p),{\alpha}^{2}ca(p_y-p),{\alpha}^{2}ab(p_z-p)\right)=0
これより、p=p_x=p_y=p_z   証明終わり。

命題3
ⅰ)一様な重力のもとで静止している気体・液体内では、同一水平面上での圧力の大きさは一定である。 
ⅱ)もし液体の密度\rhoが圧力によって変化しないならば、 
深さl_1の水平面H_1上の圧力p_1と  
深さl_2 \quad(l_2>l_1)の水平面H_2上の圧力p_2には  
次の関係が成り立つ。 
p_2=p_1+\rho g(l_2-l_1)  

図示した液体部分Vが静止しているので、Vに作用する力の総和が零になっている。
このことから、この命題は容易に証明できる。

命題4 アルキメデスの原理


気体の圧力と大気圧

気体は圧力が増すと縮むので、命題3のⅱ)の結論は成立しない。
大気は静止していると仮定し、地表の大気圧から高度zでの大気圧を求めてみよう。 地表の一点を原点とし、鉛直上方をz軸の正方向になる座標O-xyzをいれる。
図のように、下底面が高さz、上底面が高さz+hの、単位断面積の角柱Vを考える。
その部分の気体が受ける力の和は零となるので、
次式が成り立つ。
p(z+h)+mg=p(z) \qquad \qquad (1)
ここで
p(z)は高さzの地点の大気圧(命題3のⅰ)から、高度が同じ水平面上で圧力は一定)、
mVの質量。Vの体積hと平均質量密度\rhoの積。
圧力が大きいと空気は縮み質量密度は高くなるので、両者の関係を求めねばならない。
空気体積の変動にともなう温度変化がないとすると、
ボイルの法則(3章1節 熱とエネルギー参照)から、
p\frac{V}{m}=ccは温度だけに依存する数)
質量密度\rho=\frac{m}{V}を代入すると、
\frac{p}{\rho}=c,ゆえに、\rho=\frac{p}{c}
\frac{1}{c}を、cとおくと、
\rho=cp  \qquad \qquad (2)
この質量密度と圧力の関係を用いると、
m=h\rho \approx hcp(z)(hが小さいほど差は少なくなる)
この式を(1)式に代入して、
p(z+h)+cgp(z)h\approx p(z) 、変形すると 
\frac{p(z+h)-p(z)}{h} \approx -cgp(z) 。これより
\frac{dp(z)}{dz}=\lim_{h\to 0}\frac{p(z+h)-p(z)}{h}= -cgp(z)
を得る。これを積分して
p(z)=p_{0}e^{-cgz}
を得る。
ここでp_{0}は、地表での圧力、eネイピア数である。
地表での質量密度が\rho_{0}ならば,(2)式から、
c=\frac{\rho_{0}}{p_{0}}

圧力の単位

圧力は、単位面積当たりの力なので、その単位は面積の単位m^2と力の単位Nから得られる。
Pa=N/m^2=kg\cdot m^{-1}\cdot s^{-2}
が圧力の単位で、パスカルと呼ばれる。

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