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現代数学解説
文献あり

等周不等式

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$$\newcommand{argmax}[0]{\mathrm{argmax}} \newcommand{Cc}[0]{\mathbb{C}} \newcommand{Cov}[0]{\mathrm{Cov}} \newcommand{Def}[0]{\overset{\text{def}}{\iff}} \newcommand{Nn}[0]{\mathbb{N}} \newcommand{Qq}[0]{\mathbb{Q}} \newcommand{Rr}[0]{\mathbb{R}} \newcommand{Zz}[0]{\mathbb{Z}} $$

ウイスキーロックなどで使用される丸氷は, 同体積の直方体の氷に比べて溶けにくいことが知られている. 理論的な根拠としては, 氷は表面積が小さい方が溶けにくく, 丸氷の表面積は直方体の氷の表面積より小さいから丸氷の方が溶けにくい, と説明される. 本稿では等周不等式と呼ばれる不等式を証明し, 一定の体積を持つ任意の形の氷を考えたとき, 形として球を選ぶと表面積が最小になることを見る.

表面積の一般化

等周不等式を述べる上で必要になるMinkowski容量及びHausdorff測度を定義する.

Minkowski容量

$x \in \Rr^d,~\Omega \subset \Rr^d$に対し$\mathrm{dist}(x,\Omega) = \inf_{y \in \Omega}|x - y|$とする. また$\omega_s = \frac{\pi^{\frac{s}{2}}}{\Gamma(\frac{s}{2} + 1)}$とする. $s \in \Nn$ならこれは$s$次元単位球の体積になる. さらに$L^n$$n$次元Lebesgue測度とする($n = 0$のときは個数測度である).

((上/下)Minkowski容量)

$\Omega \subset \Rr^d,~n = 0,1,\cdots,d$に対し
\begin{align*} M^{*n}(\Omega) &= \limsup_{\delta \searrow 0}\frac{L^d(\{x \in \Rr^d:\mathrm{dist}(x,\Omega) < \delta\})}{\omega_{d - n}\delta^{d - n}}\\ M_*^n(\Omega) &= \liminf_{\delta \searrow 0}\frac{L^d(\{x \in \Rr^d:\mathrm{dist}(x,\Omega) < \delta\})}{\omega_{d - n}\delta^{d - n}} \end{align*}
と定義する. $M^{*n}$$n$次元上Minkowski容量 ($n$-dimensional upper Minkowski content), $M_*^n$$n$次元下Minkowski容量 (... lower ...)という.

$M_*^n(\Omega),M^{*n}(\Omega)$が等しいとき, その値を$M^n(\Omega)$で表し, $\Omega$$n$次元Minkowski容量という.

簡単な例で考察をしてみる. $d = 3,~n = 2$とし, $S$を3次元空間内の単位正方形とする. 半径$\delta$の開球を, 中心が$S$の上に乗るように置く. この球を動かしたときの通過領域が$\{x \in \Rr^3:\mathrm{dist}(x,S) < \delta\}$であり, これは$S$を少し膨らませたようなものになる. $\delta$が小さいとき, この図形のLebesgue測度は, 底面が$S$で高さが$2\delta$の直方体の体積で近似できる. その値$2\delta$を直方体の高さ$2\delta$で割れば$M^2(S) = 1$となり, これは$S$の面積に一致する. 同様の考察により, 単位立方体の表面のMinkowski容量は6になり, 表面積に一致することがわかる. 一般に, $\Omega \subset \Rr^d$に対する$M^{d - 1}(\partial\Omega)$及び$M_*^{d - 1}(\partial\Omega)$は表面積の一般化になっている. これはHausdorff測度によって正当化される.

Hausdorff測度

曲面の面積を与える測度としてHausdorff測度がある. ここでは定義及びMinkowski容量との関係を証明なしで述べる.

(Hausdorff測度)

$\Omega \subset \Rr^d,~s,\delta > 0$に対し
$$ H_{\delta}^s(\Omega) = \inf\left\{\frac{\omega_s}{2^s}\sum_{k = 1}^{\infty}(\mathrm{diam}~U_k)^s:\Omega \subset \bigcup_{k = 1}^{\infty}U_k,~\mathrm{diam}~U_k \le \delta\right\} $$
とする. ここで$\mathrm{diam}~U_k = \sup_{x,y \in U_k}|x - y|$, $\inf$$\Omega$の被覆$\{U_k\}_{k \in \Nn}$全体を考えたときの下限である.

$\Omega,s$を固定した時, $\delta$に対し$H_{\delta}^s(\Omega)$は単調減少になるため
$$ H^s(\Omega) := \lim_{\delta \searrow 0}H_{\delta}^s(\Omega) $$
が($+\infty$の場合も含めて)存在する. $H^s:2^{\Rr^d} \to [0,\infty]$は外測度となっていることがわかるので, これを$s$次元Hausdorff外測度という. 測度論の一般論から, $H^s$は定義域を適切な$\sigma$-加法族に制限することで測度になる. これを$s$次元Hausdorff測度という. 以後, (記号の濫用ではあるが)$H^s$$s$次元Haussdorff測度を指すものとする.

この測度で$s = d - 1$とすれば, 多面体や錐体のような角張った表面を持つ図形を含む形で図形の表面積を扱うことが出来る. 正確には, area formulaと呼ばれる定理によってHausdorff測度と通常の面積・体積が結び付けられる. 詳細はmathpediaを参照.

十分滑らかな図形に対しては, Hausdorff測度とMinkowski容量は一致することがわかる. 具体的には修正可能(rectifiable)という性質を考える.

$n \in \Nn$に対して$\Omega \subset \Rr^d$が以下を満たすとき, $\Omega$$n$次修正可能($n$-rectifiable)であるという:

  • $H^n(\Omega) < \infty$.
  • $\Rr^n$から$\Rr^d$へのLipschitz連続関数の族$\{f_i\}_{i \in \Nn}$であって
    $$ H^n\left(\Omega~\backslash \bigcup_{i \in \Nn}f_i(\Rr^n)\right) = 0 $$
    を満たすものが存在する.

球や多面体, 錐体は全て修正可能である. Rademacherの定理からLipschitz連続関数はほとんどいたるところ微分可能になるため, 修正可能性は滑らかさを保証する. この性質の下で, 以下が成り立つ.

$\Omega \subset \Rr^d$$n$次修正可能な閉集合なら, $\Omega$$n$次元Minkowski容量が存在して
$$ H^n(\Omega) = M^n(\Omega). $$

これにより, $M^{d - 1}$$M_*^{d - 1}$は表面積の一般化になっていることがわかる. 証明はHerを参照.

等周不等式

等周不等式は次のような不等式で, $M_*^{d - 1}$を評価することにより表面積と体積の関係を与えるものである.

(等周不等式)

$\Omega \subset \Rr^d$$L^d(\Omega) < \infty$を満たす開集合なら
$$ M_*^{d - 1}(\partial\Omega) \ge d \cdot \omega_d^{\frac{1}{d}} \cdot L^d(\Omega)^{\frac{d - 1}{d}}. $$

この不等式で$r > 0,~L^d(\Omega) = \omega_dr^d$とすると, 不等式の右辺は半径$r$$d$次元球の体積の$\frac{d}{r}$倍となるが, これはその球の表面積に一致していることがわかる(適当な微積分の本を参照).

いくつか命題を用意した後, これを証明する.

Brunn-Minkowskiの不等式

等周不等式の証明にあたっては, Brunn-Minkowskiの不等式を用いる. 空でない集合$A,B \subset \Rr^d$に対し
$$ A + B = \{a + b:a \in A,~b \in B\} $$
と定義する. $A,B$のLebesgue測度と$A + B$のLebesgue測度の関係を記述するのがBrunn-Minkowskiの不等式である. ここで, $A,B$がLebesgue可測でも$A + B$はLebesgue可測とは限らないことを注意しておく. $A + B$がLebesgue可測になる十分条件としては, $A,B$のいずれかが開集合であることが挙げられる. この場合, $A + B$は開集合になる.

(Brunn-Minkowski)

$A,B,A + B \subset \Rr^d$は全てLebesgue可測とすると
$$ L^d(A + B)^{\frac{1}{d}} \ge L^d(A)^{\frac{1}{d}} + L^d(B)^{\frac{1}{d}}. $$

  1. $A,B$がともに1つの左半開矩形であるとき, 各辺の長さを$a_i,b_i~(i = 1,\cdots,d)$とすると, 示すべき不等式は
    $$ \left(\prod_{i = 1}^{d}(a_i + b_i)\right)^{\frac{1}{d}} \ge \left(\prod_{i = 1}^{d}a_i\right)^{\frac{1}{d}} + \left(\prod_{i = 1}^{d}b_i\right)^{\frac{1}{d}}. $$
    両辺を左辺で割れば
    $$1 \ge \left(\prod_{i = 1}^{d}\frac{a_i}{a_i + b_i}\right)^{\frac{1}{d}} + \left(\prod_{i = 1}^{d}\frac{b_i}{a_i + b_i}\right)^{\frac{1}{d}}. $$
    これは相加相乗平均の不等式から従う.

  2. $A$$n_A$個, $B$$n_B$個の互いに素な左半開矩形の和集合のとき, 目的の不等式を$n = n_A + n_B$に関する帰納法で示す. $n = 2$の場合は(i)で証明されている. 以下$n \ge 3$とする. $n_A \ge 2$としてよい. 目的の不等式は矩形の合計が$n$個未満の場合に成立しているとする. 矩形は互いに素という仮定から, $A$から任意で矩形を2つ取ると, 適切な平行移動によりある$i \in \{1,\cdots,d\}$によって一方は$A_+ := A\cap\{x_i \ge 0\}$に含まれ, もう一方は$A_-:= A\cap\{x_i < 0\}$に含まれるようにできる. 定義から$A_{\pm}$を構成する矩形の数は$n_A - 1$個以下であり, $A = A_+ \sqcup A_-$となっている.
    次に, $B$を適切に平行移動し, $B_+ := B\cap\{x_i \ge 0\},~B_- := B\cap\{x_i < 0\}$
    $$ \frac{L^d(B_{\pm})}{L^d(B)} = \frac{L^d(A_{\pm})}{L^d(A)} $$
    を満たすようにする. ここで$A + B \supset (A_+ + B_+) \sqcup (A_- + B_-)$である. また$B_{\pm}$を構成する矩形の数は$n_B$個以下であり, $A_+ + B_+$及び$A_- + B_-$を構成する矩形の数は$n_A - 1 + n_B = n - 1$個以下になっている. よって帰納法の仮定から
    \begin{align*} L^d(A + B) &\ge L^d(A_+ + B_+) + L^d(A_- + B_-)\\ &\ge \left(L^d(A_+)^{\frac{1}{d}} + L^d(B_+)^{\frac{1}{d}}\right)^d + \left(L^d(A_-)^{\frac{1}{d}} + L^d(B_-)^{\frac{1}{d}}\right)^d\\ &= L^d(A_+)\left(1 + \left(\frac{L^d(B)}{L^d(A)}\right)^{\frac{1}{d}}\right)^d + L^d(A_-)\left(1 + \left(\frac{L^d(B)}{L^d(A)}\right)^{\frac{1}{d}}\right)^d\\ &= L^d(A)\left(1 + \left(\frac{L^d(B)}{L^d(A)}\right)^{\frac{1}{d}}\right)^d\\ &= \left(L^d(A)^{\frac{1}{d}} + L^d(B)^{\frac{1}{d}}\right)^d. \end{align*}

  3. 左半開矩形からなる集合の増大列を考えることで, 目的の不等式が開集合の場合に対しても成り立つことがわかる. $A_+(\delta) := \{x \in \Rr^d:\mathrm{dist}(x,A) < \delta\}$$B_+(\delta)$を考えて$\delta \searrow 0$とすることによって任意のコンパクト集合に対しての成立がわかり, Lebesgue測度の内正則性から任意のLebesgue可測集合に対しての成立もわかる.

等周不等式の証明

準備

準備として補題を用意しておく. 集合$\Omega$に対し, $\Omega^c, \Omega^i, \Omega^e, \partial\Omega$$\Omega$の補集合, 内部, 外部, 境界とする. また$B(x,r)$を中心が$x$で半径が$r$$d$次元開球とする. $x = 0$のときは$B(r)$と略記する.

$\Omega,U \subset \Rr^d$で, $U$は連結開集合とする. $U$$\Omega$の元と$\Omega^c$の元を両方持つなら, $U$$\partial\Omega$の元も持つ.

$U \cap \partial\Omega = \emptyset$とすると$U = (U\cap\Omega^i)\sqcup(U\cap\Omega^e)$であるが, これは$U$が2つの空でない開集合に分離されることを意味し, $U$の連結性に矛盾する.

$\Omega \subset \Rr^d,~x \in \overline{\Omega}$に対し
$$ \mathrm{dist}(x,\Omega^c) = \mathrm{dist}(x,\partial\Omega). $$

$\partial\Omega = \overline{\Omega}\cap\overline{\Omega^c}$より$\mathrm{dist}(x,\overline{\Omega^c}) = \mathrm{dist}(x,\Omega^c) \le \mathrm{dist}(x,\partial\Omega)$. 逆について, $x \in \partial\Omega$なら明らか. $x \in \Omega^i$のとき, $\mathrm{dist}(x,\partial\Omega) > 0$である. 任意の$r \in (0,\mathrm{dist}(x,\partial\Omega))$について, $B(x,r)\cap\Omega^c \neq \emptyset$とすると, $B(x,r)$には$\Omega$の元と$\Omega^c$の元が両方あり, partialomegaから$\partial\Omega$の元も存在する. その元と$x$の距離は$r$未満になるが, これは$r$の取り方に矛盾する. よって$B(x,r) \subset \Omega,~\mathrm{dist}(x,\Omega^c) \ge r$. $r \nearrow \mathrm{dist}(x,\partial\Omega)$として$\mathrm{dist}(x,\Omega^c) \ge \mathrm{dist}(x,\partial\Omega)$を得る.

等周不等式の証明

示すべき主張は次である:開集合$\Omega \subset \Rr^d$$L^d(\Omega) < \infty$を満たすなら
$$ M_*^{d - 1}(\partial\Omega) := \liminf_{\delta \searrow 0}\frac{L^d(\{x \in \Rr^d:\mathrm{dist}(x,\partial\Omega) < \delta\})}{2\delta} \ge d \cdot \omega_d^{\frac{1}{d}} \cdot L^d(\Omega)^{\frac{d - 1}{d}}. $$

$\delta > 0$に対し
\begin{align*} \Omega_+(\delta) &= \{x \in \Rr^d:\mathrm{dist}(x,\Omega) < \delta\}\\ \Omega_-(\delta) &= \{x \in \Rr^d:\mathrm{dist}(x,\Omega^c) \ge \delta\}\\ \partial\Omega(\delta) &= \{x \in \Rr^d:\mathrm{dist}(x,\partial\Omega) < \delta\} \end{align*}
とする.

  1. $\Omega \subset \Omega_+(\delta),~\Omega^c \subset \Omega_-(\delta)^c$より$\Omega_-(\delta) \subset \Omega \subset \Omega_+(\delta)$である. また
    $$ \Omega_+(\delta) = \Omega_-(\delta) \sqcup \partial\Omega(\delta) $$
    が次のようにしてわかる. 右辺の2つの集合は$\Omega_+(\delta)$に含まれているから右辺は左辺に含まれる. 逆の包含について, $x \in (\Omega_-(\delta)\cup\partial\Omega(\delta))^c = \Omega_-(\delta)^c\cap\partial\Omega(\delta)^c$をとると, distより$x \notin \overline{\Omega},~x \in \Omega^e \subset \Omega^c$である. よって
    $$ \mathrm{dist}(x,\Omega) = \mathrm{dist}(x,(\Omega^c)^c) = \mathrm{dist}(x,\partial(\Omega^c)) = \mathrm{dist}(x,\partial\Omega) \ge \delta. $$
    従って$x \in \Omega_+(\delta)^c,~(\Omega_-(\delta)\cup\partial\Omega(\delta))^c \subset \Omega_+(\delta)^c$. $\Omega_-(\delta)\cap\partial\Omega(\delta) = \emptyset$については, distにより$x \in \Omega_-(\delta) \Rightarrow x \notin \partial\Omega(\delta)$となることから従う.

  2. また
    \begin{align*} &\Omega_+(\delta) \supset \Omega + B(\delta)\\ &\Omega \supset \Omega_-(\delta) + B(\delta) \end{align*}
    となっている. 実際, 上段について$x \in \Omega,~y \in B(\delta)$とすると
    $$ \mathrm{dist}(x + y,\Omega) = \inf_{z \in \Omega}|x + y - z| < \inf_{z \in \Omega}|x - z| + \delta = \mathrm{dist}(x,\Omega) + \delta = \delta $$
    より$x + y \in \Omega_+(\delta)$. また下段について, $x \in \Omega_-(\delta),~y \in B(\delta)$とすると
    $$ \mathrm{dist}(x + y,\Omega^c) = \inf_{z \in \Omega^c}|x + y - z| > \inf_{z \in \Omega^c}|x - z| - \delta = \mathrm{dist}(x,\Omega^c) - \delta \ge 0 $$
    より$\mathrm{dist}(x + y,\partial\Omega) \ge \mathrm{dist}(x + y,\Omega^c) > 0$であり, $x + y$$\Omega$の内点である.

  3. 上段の包含とBrunn-Minkowskiの不等式から
    \begin{align*} L^d(\Omega_+(\delta)) &\ge L^d(\Omega + B(\delta))\\ &\ge \left(L^d(\Omega)^{\frac{1}{d}} + L^d(B(\delta))^{\frac{1}{d}}\right)^d\\ &\ge L^d(\Omega) + d \cdot L^d(B(\delta))^{\frac{1}{d}} \cdot L^d(\Omega)^{\frac{d - 1}{d}}\\ &= L^d(\Omega) + d \cdot \omega_d^{\frac{1}{d}}\delta \cdot L^d(\Omega)^{\frac{d - 1}{d}}. \end{align*}
    同様に下段の包含から
    $$ L^d(\Omega) \ge L^d(\Omega_-(\delta)) + d \cdot \omega_d^{\frac{1}{d}}\delta \cdot L^d(\Omega_-(\delta))^{\frac{d - 1}{d}}. $$
    よって
    $$ L^d(\Omega_+(\delta)) - L^d(\Omega_-(\delta)) \ge d \cdot \omega_d^{\frac{1}{d}}\delta \left(L^d(\Omega)^{\frac{d - 1}{d}} + L^d(\Omega_-(\delta))^{\frac{d - 1}{d}}\right). $$
    (i)から
    $$ \frac{L^d(\partial\Omega(\delta))}{2\delta} \ge d \cdot \omega_d^{\frac{1}{d}} \cdot \frac{L^d(\Omega)^{\frac{d - 1}{d}} + L^d(\Omega_-(\delta))^{\frac{d - 1}{d}}}{2}. $$

  4. 最後に$\liminf_{\delta \searrow 0}\Omega_-(\delta) = \Omega$を示す. $\Omega_-(\delta)$は単調減少するので$\bigcup_{\delta > 0}\Omega_-(\delta) = \Omega$を示せばよい. $\bigcup_{\delta > 0}\Omega_-(\delta) \subset \Omega$は明らか. 逆の包含について, $\Omega$は開集合であるから$x \in \Omega$に対し$B(x,r) \subset \Omega$なる$r > 0$が取れる. よって$\mathrm{dist}(x,\Omega^c) \ge r$であり, $\delta \le r$なら$x \in \Omega_-(\delta)$.

参考文献

[2]
Herbert Federer, Geometric Measure Theory
[3]
Elias M. Stein, Rami Shakarchi, プリンストン解析学講義III 実解析
投稿日:3日前
更新日:2日前
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投稿者

解析学を修士までやっていた社会人です。

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