$n>0$に対して, $f^{(n)}$は$f$の$n$次導関数とする.
$n=0$に対して, $f^{(n)}\equiv f$
$n<0$に対して, $f^{(n)}$は積分定数をすべて$0$とした$f$の$n$階積分とする.
一般化二項係数を次のように定義する.
$$
\binom{\alpha}{n}=\prod_{k=1}^n \frac{\alpha-k+1}{k}
$$
$n,\,m\in\mathbb{Z},\,0\leq m\leq n$とするとき, $\displaystyle{}_n \mathrm{C}_m=\binom{n}{m}$が成り立つ.
また$\dps \binom{\alpha}{n}=\frac{\Gamma(\alpha+1)}{\Gamma(k+1)\Gamma(\alpha-k+1)}$と一般化される.
$\ceil{\cdot}$は実数$x$に対して
$$
\ceil{x}=\min\{n\in\mathbb{Z}\mid x\leq n\}
$$
と定められ, 性質として$\ceil{x}-1< x\leq\ceil{x}$を満たす.
$z\in\mathbb{C},\,\Re(z)>0$とする.
$$
\Gamma(z)=\int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}\,\d t
$$
をガンマ関数といい, $\Gamma(z)=z\Gamma(z-1)$が成り立つ.
$n\in\mathbb{N}$に対して, $\Gamma(n)=(n-1)!$が成り立つ.
$x,\,y\in\mathbb{C},\,\Re(x)>0,\,\Re(y)>0$とする.
$$
\mathrm{B}(x,\,y)=\int_0^1 t^{x-1}(1-t)^{y-1}\,\d t
$$
をベータ関数という. 性質として
$$
\int_a^b (t-a)^{x-1}(b-t)^{y-1}\,\d t=\frac{\Gamma(x)\Gamma(y)}{\Gamma(x+y)}(b-a)^{x+y-1}
$$
微分方程式ではしばしば計算法として, 演算子$\D\,(\equiv\frac{\d}{\d x})$を導入してこれを文字のように扱う微分演算子法がある.
$\D^n$は$n$階微分, $D^{-1}$は不定積分を表す.
伝統的に分数階微分積分学と書いてあるが, 分数だけでなく複素数にも適応可能である.
この定義は微分から始める定義である.
$$ f'(x)=\lim_{h\to0} \frac{f(x+h)-f(x)}{h} $$
$$
f''(x)=\lim_{h_1\to0} \frac{f'(x+h_1)-f'(x)}{h_1}=\lim_{h_1,\,h_2\to0} \frac{(f(x+h_1+h_2)-f(x+h_1))-(f(x+h_2)-f(x))}{h_1 h_2}
$$
ここで$h_1,\,h_2$を同時に収束するとすると
$$
f''(x)=\lim_{h\to0} \frac{f(x+2h)-2f(x+h)+f(x)}{h^2}
$$
以下, $n$次導関数$f^{(n)}$に対して次のように拡張できる.
$$
f^{(n)}(x)=\lim_{h\to0} \frac{1}{h^n}\sum_{k=0}^n (-1)^k\binom{n}{k}f(x+(n-k)h)
$$
総和の順を逆に取ると
$$
=\lim_{h\to0} \frac{(-1)^n}{h^n}\sum_{k=0}^n (-1)^k\binom{n}{k}f(x+kh)
$$
$h\to-h$にすると
$$
=\lim_{h\to0} \frac{1}{h^n}\sum_{k=0}^n (-1)^k\binom{n}{k}f(x-kh)
$$
$n\in\mathbb{N}$を$\alpha\in\mathbb{R}$に拡張することで, Grünwald–Letnikovによる定義を得られる. 総和における自然数から実数への一般化では解析的に上限は無限大になる.
$$
f^{(\alpha)}(x)=\lim_{h\to0} \frac{1}{h^\alpha}\sum_{k=0}^\infty (-1)^k\binom{\alpha}{k}f(x-kh)
$$
$$ \gld{x}{\alpha} f(x)=\lim_{h\to0} \frac{1}{h^\alpha}\sum_{k=0}^\infty (-1)^k\binom{\alpha}{k}f(x-kh) $$
この定義は$k$を$0$から$\infty$まで和を取った後$h\to0$とするため, $kh$がどのような値になるのか予測しづらく実際の計算にあまり向いていない.
別の定義として総和の上限を定めることもある. 今記事では上限を$\floor{\frac{x-a}{|h|}}\quad(a\leq x)$とする. また, $h^\alpha$が
$h\neq0$に対して
$$
\frac{x-a}{|h|}-1<\floor{\frac{x-a}{|h|}}<\frac{x-a}{|h|}+1
\Leftrightarrow \Abs{\floor{\frac{x-a}{|h|}}-\frac{x-a}{|h|}}<1
\Leftrightarrow \Abs{h\floor{\frac{x-a}{|h|}}-(x-a)}<|h|
$$
$$
\therefore \lim_{h\to0} h\floor{\frac{x-a}{|h|}}=x-a
$$
よって, $k=\floor{\frac{x-a}{|h|}},\,h\to0$のとき $f(x-kh)=f(x-(x-a))=f(a)$となるので計算しやすくなる.
$$ \gldd{a}{x}{\alpha} f(x)=\lim_{h\to0} \frac{1}{h^\alpha}\sum_{k=0}^{\floor{\frac{x-a}{|h|}}} (-1)^k\binom{\alpha}{k}f(x-kh) $$
$a< x,\,n\in\mathbb{N}$に対して, 次が成り立つ.
$$
\frac{1}{(n-1)!}\int_a^x (x-t)^{n-1}f(t)\,\d t=f^{(-n)}(x)-\sum_{k=1}^n \frac{f^{(-k)}(a)}{(n-k)!}(x-a)^{n-k}
$$
$$
\frac{1}{(n-1)!}\int_a^x (x-t)^{n-1}f(t)\,\d t
$$
微分する関数を$(x-t)^{n-1}$, 積分する関数$f(t)$とした部分積分を$n$回すると
$$
=\frac{1}{(n-1)!}\left[\sum_{k=1}^n (-1)^{k-1}\left\{(-1)^{k-1}\frac{(n-1)!}{(n-k)!}(x-t)^{n-k}\right\}f^{(-k)}(t)\right]_{t=a}^{t=x}+(-1)^n\int_a^x 0\cdot f^{(-n)}(t)\,\d t
=\left[\sum_{k=1}^n \frac{(x-t)^{n-k}}{(n-k)!}f^{(-k)}(t)\right]_{t=a}^{t=x}
$$
$$
=\left[\frac{(x-t)^{n-1}}{(n-1)!}f^{(-1)}(t)+\cdots+\frac{(x-t)^1}{1!} f^{(-n+1)}(t)+\frac{(x-t)^0}{0!} f^{(-n)}(t)\right]_{t=a}^{t=x}
$$
$$
=f^{(-n)}(x)-\sum_{k=1}^n \frac{f^{(-k)}(a)}{(n-k)!}(x-a)^{n-k}
$$
この公式の階乗をガンマ関数に拡張することで複素数階積分に一般化できる.
$f$: 区間$[a,\,x]$上可積分, $\alpha\in\mathbb{C},\Re(\alpha)>0$
$$
\frci{a}{x}{\alpha}f(x)=\frac{1}{\Gamma(\alpha)}\int_a^x (x-t)^{\alpha-1}f(t)\,\d t
$$
$\alpha,\,\beta\in\mathbb{C},\Re(\alpha)>0,\,Re(\beta)>0$に対して
線形性
$$
\frci{a}{x}{\alpha}(k f(x)+l g(x))=\frac{1}{\Gamma(\alpha)}\int_a^x (x-t)^{\alpha-1}(k f(t)+l g(t))\,\d t
$$
積分の線形性から
$$
=\frac{k}{\Gamma(\alpha)}\int_a^x (x-t)^{\alpha-1}f(t)\,\d t+\frac{l}{\Gamma(\alpha)}\int_a^x (x-t)^{\alpha-1}g(t)\,\d t
=k\,\frci{a}{x}{\alpha}f(x)+l\,\frci{a}{x}{\alpha} g(x)
$$
となる.
結合法則
$$
\frci{a}{x}{\beta}(\frci{a}{x}{\alpha}f(x))
=\frac{1}{\Gamma(\beta)}\int_a^x (x-t)^{\beta-1}\left\{\frac{1}{\Gamma(\alpha)}\int_a^t (t-s)^{\alpha-1}f(s)\,\d s\right\}\d t
=\frac{1}{\Gamma(\alpha)\Gamma(\beta)}\int_a^x \int_a^t (x-t)^{\beta-1}(t-s)^{\alpha-1}f(s)\,\d s\d t
$$
積分順序を入れ替えて
$$
=\frac{1}{\Gamma(\alpha)\Gamma(\beta)}\int_a^x \int_s^x (x-t)^{\beta-1}(t-s)^{\alpha-1}f(s)\,\d t\d s
$$
ベータ関数の性質より
$$
=\frac{1}{\Gamma(\alpha)\Gamma(\beta)}\int_a^x \frac{\Gamma(\alpha)\Gamma(\beta)}{\Gamma(\alpha+\beta)}(x-s)^{\alpha+\beta-1}f(s)\,\d s
=\frac{1}{\Gamma(\alpha+\beta)}\int_a^x (x-s)^{\alpha+\beta-1}f(s)\,\d s
=\frci{a}{x}{\alpha+\beta}f(x)
$$
となる. 逆も同様に示せる.
$F(s)=\mathcal{L}\{f(t)\}$とする. このとき, $0\leq t<\infty$におけるラプラス変換は
$$
\mathcal{L}\{\frci{0}{t}{\alpha}f(t)\}=s^{-\alpha}F(s)
$$
である.
$$
\mathcal{L}\{\frci{0}{t}{\alpha}f(t)\}
=\mathcal{L}\left\{\frac{1}{\Gamma(\alpha)}\int_0^t (t-x)^{\alpha-1}f(x)\,\d x\right\}
$$
畳み込みのラプラス変換より
$$
=\frac{1}{\Gamma(\alpha)}\mathcal{L}\{t^{\alpha-1}\ast f(t)\}
=\frac{1}{\Gamma(\alpha)}\mathcal{L}\{t^{\alpha-1}\}\mathcal{L}\{f(t)\}
=s^{-\alpha}F(s)
$$
$f$: 区間$[a,\,x]$上可積分, $\alpha\in\mathbb{R},\,n=\max\{0,\,\ceil{\alpha}\}$
$$
\frcd{a}{x}{\alpha}f(x)=\frac{1}{\Gamma(n-\alpha)}\frac{\d^n}{\d x^n}\int_a^x (x-t)^{n-\alpha-1}f(t)\,\d t
$$
$\max$関数が入って分かりにくいが場合分けをすると次のようになる.
$$
\frcd{a}{x}{\alpha}f(x)=\begin{cases}
\frac{\d^\ceil{\alpha}}{\d x^\ceil{\alpha}}\frci{a}{x}{\ceil{\alpha}-\alpha}f(x) & \text{if $\alpha>0$,}\\
f(x) & \text{if $\alpha=0$,}\\
\frci{a}{x}{-\alpha}f(x) & \text{if $\alpha<0$.}
\end{cases}
$$
ここでは省略するが, この演算子は線形性と結合法則を満たす.
積分の定義はRL分数階積分と同じである.
$f$: 区間$[a,\,x]$上可積分, $\alpha\in\mathbb{R},\,n=\max\{0,\,\ceil{\alpha}\}$
$$
\cptd{a}{x}{\alpha}f(x)=\frac{1}{\Gamma(n-\alpha)}\int_a^x (x-t)^{n-\alpha-1}f^{(n)}(t)\,\d t
$$
Riemann–LiouvilleとCaputoの違いは微分を先にするか後にするかであるが, 微分方程式を解く上では必要な初期値が異なる.
RLの定義は$n-\alpha$階積分をした関数を微分する.
$$
\to \text{初期値:}\,\frci{}{}{n-\alpha}f(t)\mid_{t=0},\,\frac{\d}{\d t}\frci{}{}{n-\alpha}f(t)\mid_{t=0},\,\cdots,\,\frac{\d^{n-1}}{\d t^{n-1}}\frci{}{}{n-\alpha}f(t)\mid_{t=0}
$$
Caputoの定義は関数を微分した後で積分する.
$$
\to \text{初期値:}\,f(0),\,f'(0)\,\cdots,\,f^{(n)}(0)
$$
このように必要な初期値に違いがあり, 整数階の初期値を使うCaputoの定義がよく好まれる.
$$
\cptd{a}{x}{\alpha}f(x)=\frcd{a}{x}{\alpha}f(x)-\sum_{k=0}^{n-1} \frac{(x-a)^{k-\alpha}}{\Gamma(k-\alpha+1)}f^{(k)}(a)
$$
$\alpha\leq 0\,(n\leq 0)$のとき総和は空和とする.
Cauchyの反復積分に関する公式より
$$
\frci{a}{x}{n}f^{(n)}(x)=f(x)-\sum_{k=0}^{n-1} \frac{f^{(k)}(a)}{k!}(x-a)^k
$$
$$
f(x)=\sum_{k=0}^{n-1} \frac{f^{(k)}(a)}{k!}(x-a)^k+\frci{a}{x}{n}f^{(n)}(x)
$$
これより$f$の点$a$周りのテイラー展開を得られた. $\frcd{a}{x}{\alpha}$を作用させて
$$
\frcd{a}{x}{\alpha}f(x)
=\frac{1}{\Gamma(n-\alpha)}\frac{\d^n}{\d x^n}\int_a^x (x-t)^{\ceil{\alpha}-\alpha-1}\sum_{k=0}^{\ceil{\alpha}-1} \frac{f^{(k)}(a)}{k!}(t-a)^k\d t+\frcd{a}{x}{\alpha}\frci{a}{x}{n}f^{(n)}(x)
$$
和の各項にベータ関数を適応して
$$
=\frac{\d^\ceil{\alpha}}{\d x^\ceil{\alpha}}\sum_{k=0}^{n-1}\frac{f^{(k)}(a)}{\Gamma(k+\ceil{\alpha}-\alpha+1)}(x-a)^{k+\ceil{\alpha}-\alpha}+\frci{a}{x}{n-\alpha}f^{(n)}(x)
$$
$\frci{a}{x}{n-\alpha}f^{(n)}(x)=\cptd{a}{x}{\alpha}f(x)$より, 総和の各項をそれぞれ$x$で$n$階微分して
$$
=\sum_{k=0}^{n-1}\frac{f^{(k)}(a)}{\Gamma(k-\alpha+1)}(x-a)^{k-\alpha}+\cptd{a}{x}{\alpha}f(x)
$$
よって
$$
\cptd{a}{x}{\alpha}f(x)=\frcd{a}{x}{\alpha}f(x)-\sum_{k=0}^{n-1} \frac{(x-a)^{k-\alpha}}{\Gamma(k-\alpha+1)}f^{(k)}(a)
$$
となる.
RL微分の意味で分数階微分を定義する. $n=\max\{0,\,\ceil{\alpha}\}$とする.
$$
(fg)^{(\alpha)}(x)=\sum_{k=0}^\infty \binom{\alpha-n+k-1}{k} f^{(k)}(x)g^{(\alpha-k)}(x)
$$
$$
\frcd{a}{x}{\alpha}(fg)(x)=\frac{1}{\Gamma(n-\alpha)}\frac{\d^n}{\d x^n}\int_a^x (x-t)^{n-\alpha-1}f(t)g(t)\,\d t
$$
積分について$f(t)$を$x$周りでテイラー展開すると
$$
\int_a^x (x-t)^{n-\alpha-1}f(t)g(t)\,\d t
=\int_a^x (x-t)^{n-\alpha-1}\left(\sum_{k=0}^\infty \frac{f^{(k)}(x)}{k!}(t-x)^k\right)g(t)\,\d t
=\sum_{k=0}^\infty \frac{(-1)^k f^{(k)}(x)}{k!}\int_a^x (x-t)^{n+k-\alpha-1}g(t)\,\d t
$$
$$
\frcd{a}{x}{\alpha}(fg)(x)=\sum_{k=0}^\infty \frac{(-1)^k f^{(k)}(x)}{k!}\frac{\d^n}{\d x^n}\frac{1}{\Gamma(n-\alpha)}\int_a^x (x-t)^{n+k-\alpha-1}g(t)\,\d t
$$
$$
=\sum_{k=0}^\infty \frac{(-1)^k f^{(k)}(x)}{\Gamma(k+1)}\frac{\Gamma(n-\alpha+k)}{\Gamma(n-\alpha)}\frac{\d^n}{\d x^n}\frci{a}{x}{n-\alpha+k}g(x)
$$
$$
=\sum_{k=0}^\infty \binom{\alpha-n+k-1}{k} f^{(k)}(x)g^{(\alpha-k)}(x)
$$
$\alpha\to\mathbb{Z}$とすると, 和は途中から$0$になるので有限和となり, $\alpha$: 正の整数ならば通常のライプニッツの定理に一致し, $\alpha$: 負の整数ならば部分積分の繰り返しになります.
非整数階微分方程式を解くときに現れる関数を導入する.
$|\arg(\alpha)|<\pi/2$とする.
$$
E_{\alpha,\,\beta}(x)=\sum_{n=0}^\infty \frac{x^n}{\Gamma(\alpha n+\beta)}
$$
$\Re(s)>0,\,\lambda\in\mathbb{C},\,|\lambda s^{-\alpha}|<1$とする.
$$
\mathcal{L}\{t^{\beta-1}E_{\alpha,\,\beta}(t^\alpha)\}=\frac{s^{\alpha-\beta}}{s^\alpha-\lambda}
$$
$$
\mathcal{L}\{t^{\beta-1}E_{\alpha,\,\beta}(t^\alpha)\}=\int_0^\infty t^{\beta-1}E_{\alpha,\,\beta}(\lambda t^\alpha)e^{-st}\,\d t
=\int_0^\infty \sum_{n=0}^\infty \frac{1}{\Gamma(\alpha n+\beta)} \lambda^n t^{\alpha n+\beta-1}e^{-st}\,\d t
$$
$$
=\sum_{n=0}^\infty \frac{\lambda^n}{\Gamma(\alpha n+\beta)}\int_0^\infty t^{\alpha n+\beta-1}e^{-st}\,\d t
=\frac{1}{s^\beta}\sum_{n=0}^\infty \left(\frac{\lambda}{s^{\alpha}}\right)^n
$$
$|\lambda/s^\alpha|<1$のとき
$$
=\frac{1}{s^\beta}\cdot\frac{1}{1-\lambda/s^\alpha}
=\frac{s^{\alpha-\beta}}{s^\alpha-\lambda}
$$
$x^p\,(p>-1)$をRLの定義で$\alpha$階微分をせよ.
$\alpha$が非負整数であるとき, RL分数階微分は適応できない.
$\alpha=0,\,1,\,2,\,\cdots$のとき
$$
\frac{\d^\alpha}{\d x^\alpha}x^p
=\frac{\Gamma(p+1)}{\Gamma(p-\alpha+1)}x^{p-\alpha}
=\frac{p!}{(p-\alpha)!}x^{p-\alpha}
$$
$\alpha\neq 0,\,1,\,2,\,\cdots$のとき $n=\max\{0,\,\ceil{\alpha}\}$とする.
一応, 場合分けをしたが解答の式に$p-\alpha=-1,\,-2,\,\cdots$を代入すると
$$
\frac{\Gamma(p+1)}{\Gamma(p-\alpha+1)}x^{p-\alpha}\to\frac{\Gamma(p+1)}{\pm\infty}x^{p-\alpha}=0
$$
となる.
$\alpha>0$のとき, 次の式を示せ.
$$
\cptd{-\infty}{x}{\alpha} e^{\lambda x}=\lambda^\alpha e^{\lambda x}
$$
Caputoの定義で解く.
$$
\frac{1}{\Gamma(\ceil{\alpha}-\alpha)}\int_{-\infty}^x (x-t)^{\ceil{\alpha}-\alpha-1}\frac{\d^\ceil{\alpha}}{\d t^\ceil{\alpha}}e^{\lambda t}\,\d t
=\frac{1}{\Gamma(\ceil{\alpha}-\alpha)}\int_{-\infty}^x (x-t)^{\ceil{\alpha}-\alpha-1}\lambda^{\ceil{\alpha}}e^{\lambda t}\,\d t
$$
$s=x-t$とおくと, $s:\infty\to0,\,\d s=-\d t$より
$$
=\frac{\lambda^{\ceil{\alpha}}}{\Gamma(\ceil{\alpha}-\alpha)}\int_0^\infty s^{\ceil{\alpha}-\alpha-1}e^{\lambda(x-s)}\,\d s
=e^{\lambda x}\cdot\frac{\lambda^{\ceil{\alpha}}}{\Gamma(\ceil{\alpha}-\alpha)}\int_0^\infty s^{\ceil{\alpha}-\alpha-1}e^{-\lambda s}\,\d s
$$
$u=\lambda s$とおくと
$$
=e^{\lambda x}\cdot\frac{\lambda^{\ceil{\alpha}+(\alpha-\ceil{\alpha})}}{\Gamma(\ceil{\alpha}-\alpha)}\int_0^\infty u^{\ceil{\alpha}-\alpha-1}e^{-u}\,\d u
$$
ガンマ関数を用いて
$$
=e^x\cdot\frac{\lambda^\alpha}{\Gamma(\ceil{\alpha}-\alpha)}\cdot\Gamma(\ceil{\alpha}-\alpha)
=\lambda^\alpha e^{\lambda x}
$$
この結果より$\sin,\,\cos$の複素数を用いた表示から
$$
\cptd{-\infty}{x}{\alpha}\sin x=\cptd{-\infty}{x}{\alpha}\frac{e^{ix}-e^{-ix}}{2}=\frac{i^\alpha e^{ix}-(-i)^\alpha e^{-ix}}{2}=\sin(x+\frac{\alpha\pi}{2})
$$
$$
\cptd{-\infty}{x}{\alpha}\cos x=\cptd{-\infty}{x}{\alpha}\frac{e^{ix}+e^{-ix}}{2}=\frac{i^\alpha e^{ix}+(-i)^\alpha e^{-ix}}{2}=\cos(x+\frac{\alpha\pi}{2})
$$
を得られる.
次の微分方程式を解け.($0\leq t<\infty$)
$$
\frac{\d^{1/2}}{\d x^{1/2}}y=y
$$
Caputoの定義で解く. ラプラス変換を取ると
$$
\mathcal{L}\left\{\frac{\d^{1/2}}{\d x^{1/2}}y\right\}=\mathcal{L}\{\cptd{0}{t}{1/2} y\}=s^{1/2}\tilde{y}-s^{-1/2}\tilde{y}(0),\,\mathcal{L}\{y\}=\tilde{y}
$$
$$
s^{1/2}\tilde{y}-s^{-1/2}\tilde{y}(0)=\tilde{y}\Longleftrightarrow
\tilde{y}(s^{1/2}-1)=s^{-1/2}\tilde{y}(0)\Longleftrightarrow
\tilde{y}=\frac{\tilde{y}(0)}{s-s^{1/2}}=\frac{\tilde{y}(0)s^{-1/2}}{s^{1/2}-1}
$$
$1< s$のとき $\dps\mathcal{L}\{t^{\beta-1}E_{\alpha,\,\beta}(t^\alpha)\}=\frac{s^{\alpha-\beta}}{s^\alpha-\lambda}$より$\alpha=1/2,\,\beta=1,\,\lambda=1$として
$$
y=y(0)E_{1/2,\,1}(t^{1/2})=\sum_{n=0}^\infty \frac{t^{n/2}}{\Gamma(n/2+1)}=e^t(1+\erf\sqrt{t})y(0)
$$
物理学の微分方程式のモデルとして稀に使われることがある分数階微積分学の導入を個人的にまとめた. 活用先は特にないが, なんでも複素数に拡張しておくといざというときに便利と思う.