나무모에 미러 (일반/어두운 화면)
최근 수정 시각 : 2024-06-19 06:06:11

유계 집합

해석학·미적분학
Analysis · Calculus
{{{#!wiki style="margin: 0 -10px -5px; min-height: calc(1.5em + 5px)"
{{{#!folding [ 펼치기 · 접기 ]
{{{#!wiki style="margin: -5px -1px -11px"
<colbgcolor=#26455A>실수와 복소수실수(실직선 · 아르키메데스 성질) · 복소수(복소평면 · 극형식 · 편각) · 근방 · 유계 · 콤팩트성 · 완비성
함수함수 · 조각적 정의 · 항등함수 · 역함수 · 멱함수 · 다변수함수(동차함수 · 음함수) · 다가 함수 · 함수의 그래프 · 좌표계 · 닮은꼴 함수 · 극값 · 볼록/오목 · 증감표
초등함수(대수함수 · 초월함수 · 로그함수 · 지수함수 · 삼각함수) · 특수함수 · 범함수(변분법 · 오일러 방정식) · 병리적 함수
극한·연속 함수의 극한 · 수열의 극한 · 연속함수 · ε-δ 논법 · 수렴(균등수렴) · 발산 · 부정형 · 점근선 · 무한대 · 무한소 · 특이점 · 0.999…=1
중간값 정리 · 최대·최소 정리 · 부동점 정리 · 스털링 근사 · 선형근사(어림)
수열·급수 수열(규칙과 대응) · 급수(멱급수 · 테일러 급수(/목록) · 조화급수 · 그란디 급수(라마누잔합) · 망원급수(부분분수분해)) · 그물
오일러 수열 · 베르누이 수열 · 월리스 곱
단조 수렴 정리 · 슈톨츠-체사로 정리 · 축소구간정리 · 급수의 수렴 판정 · 리만 재배열 정리 · 바젤 문제 · 파울하버의 공식 · 오일러-매클로린 공식 · 콜라츠 추측미해결
미분 미분 · 도함수(이계도함수 · 도함수 일람) · 곱미분 · 몫미분 · 연쇄 법칙 · 임계점(변곡점 · 안장점) · 매끄러움
평균값 정리(롤의 정리) · 테일러 정리 · 역함수 정리 · 다르부 정리 · 로피탈 정리
립시츠 규칙 · 뉴턴-랩슨 방법 · 유율법 · 경사하강법
적분 적분 · 정적분(/예제) · 스틸체스 적분 · 부정적분(부정적분 일람) · 부분적분(LIATE 법칙 · 도표적분법 · /예제) · 치환적분 · 이상적분(코시 주요값)
미적분의 기본정리 · 적분의 평균값 정리
리시 방법 · 2학년의 꿈
다변수·벡터 미적분 편도함수 · 미분형식 · · 중적분(선적분 · 면적분 · 야코비안) ·야코비 공식
라그랑주 승수법 · 오일러 동차함수 정리 · 선적분의 기본정리 · 스토크스 정리(발산 정리 · 그린 정리변분법
미분방정식 미분방정식(/풀이) · 라플라스 변환
측도론 측도 · 가측함수 · 곱측도 · 르베그 적분 · 절대 연속 측도 · 라돈-니코딤 도함수
칸토어 집합 · 비탈리 집합
복소해석 코시-리만 방정식 · 로랑 급수(주부) · 유수 · 해석적 연속 · 오일러 공식(오일러 등식 · 드 무아브르 공식) · 리우빌의 정리 · 바이어슈트라스 분해 정리 · 미타그레플레르 정리
함수해석 공간 위상 벡터 공간 · 국소 볼록 공간 · 거리공간 · 프레셰 공간 · 노름공간 · 바나흐 공간 · 내적공간 · 힐베르트 공간 · Lp 공간
작용소 수반 작용소 · 에르미트 작용소 · 정규 작용소 · 유니터리 작용소 · 컴팩트 작용소
대수 C*-대수 · 폰 노이만 대수
정리 한-바나흐 정리 · 스펙트럼 정리 · 베르 범주 정리
이론 디랙 델타 함수(분포이론)
조화해석 푸리에 해석(푸리에 변환 · 아다마르 변환)
관련 분야 해석 기하학 · 미분 기하학 · 해석적 정수론(1의 거듭제곱근 · 가우스 정수 · 아이젠슈타인 정수 · 소수 정리 · 리만 가설미해결) · 확률론(확률 변수 · 중심극한정리) · 수치해석학 · 카오스 이론 · 분수계 미적분학 · 수리물리학(양-밀스 질량 간극 가설미해결 · 나비에 스토크스 방정식의 해 존재 및 매끄러움미해결) · 수리경제학(경제수학) · 공업수학
기타 퍼지 논리 · 합성곱
}}}}}}}}} ||

<rowcolor=#fff> '기하학·위상수학
'
{{{#!wiki style="margin: 0 -10px -5px; min-height: calc(1.5em + 5px)"
{{{#!folding [ 펼치기 · 접기 ]
{{{#!wiki style="margin: -5px -1px -11px"
평면기하학에 대한 내용은 틀:평면기하학 참고.
기본 대상
공리 유클리드 기하학 · 비유클리드 기하학
도형 기본 도형 평면 · 부피 · 꼬인 위치 · 각기둥 · 각뿔 · 원기둥 · 원뿔 · (공 모양) · 전개도 · 겨냥도 · 다면체 (정다면체) · 정사영 · 대칭(선대칭 · 점대칭)
곡면 타원면 · 타원포물면 · 쌍곡포물면 · 원환면
프랙털 도형 시에르핀스키 삼각형 · 시에르핀스키 사각형(멩거 스펀지) · 망델브로 집합 · 코흐 곡선 · 드래곤 커브
기타 다포체 · 초구 · 준구 · 일각형 · 이각형
다루는 대상과 주요 토픽
대수기하학 대수다양체 · · 스킴 · 에탈 코호몰로지 · 모티브 · 타원곡선
미분기하학 미분다양체 · 측지선 · 곡률(스칼라 곡률 · 리만-크리스토펠 곡률 텐서 · 리치 텐서) · 열률 · 텐서 · 쌍곡 공간(쌍곡삼각형 · 푸앵카레 원반) · 타원 공간(구면삼각형) · 아핀접속
위상수학 위상 공간 유계 · 옹골 집합 · 다양체 · 택시 거리 공간 · 연결 공간 · 위상수학자의 사인곡선
위상도형 사영평면 · 뫼비우스의 띠 · 클라인의 병 · 매듭(/목록)
주요 성질·정리 분리공리 · 우리손 거리화정리(우리손 보조정리) · 베르 범주 정리
대수적 위상수학 호모토피 · 사슬 복합체 · 호몰로지 이론(호몰로지 · 코호몰로지) · 사상류 군 · 닐센-서스턴 분류
기타 차원 · 좌표계 · 거리함수 · 그물 · 쾨니히스베르크 다리 건너기 문제 · 사이클로이드
정리·추측
실베스터-갈라이 정리 · 해안선 역설 · 바나흐-타르스키 역설 · 라이데마이스터 변환 · 오일러 지표 · 푸앵카레 정리 · 페르마의 마지막 정리 · 호지 추측미해결 · 버츠와 스위너톤-다이어 추측미해결
분야
논증기하학 · 대수기하학 · 미분기하학 · 해석 기하학 · 매듭이론 · 프랙털 이론 · 정보기하학 · 위상 데이터분석 }}}}}}}}}

1. 개요2. 정의
2.1. 실수 집합의 유계 집합2.2. 거리 공간의 유계 집합2.3. 위상 벡터 공간의 유계 집합2.4. 순서 집합의 유계 집합
3. 예시4. 기타5. 관련 문서

1. 개요

유계 집합(, bounded set)은 거리, 순서, 위상 등에 의해 그 크기 또는 범위가 제한된 집합을 의미한다.

2. 정의

2.1. 실수 집합의 유계 집합

실수 전체의 집합 [math(\R)]의 부분집합 [math(X)]에 대해서 집합 [math(X)]에 속하는 모든 원소보다 크거나 같은 실수를 [math(X)]의 상계(, upper bound)라 하고 [math(X)]에 속하는 모든 원소보다 작거나 같은 실수를 [math(X)]의 하계(界, lower bound)라고 한다. 예를 들어 열린 구간 [math((0, 1))]의 상계는 구간 [math([1, \infty))]의 임의의 원소이다. 마찬가지로 구간 [math((-\infty, 0])]에 속하는 각 원소는 구간 [math((0, 1))]의 하계이다. [math(X)]의 원소이면서 동시에 [math(X)]의 상계 또는 하계가 되는 것도 가능하다. 예를 들어 1은 닫힌 구간 [math([0, 1])]의 모든 원소보다 크거나 같고, 따라서 상계가 된다.

상한(최소 상계, 上限, supremum, least upper bound)과 하한(최소 하계, 下限, infimum, greatest lower bound)은 각각 상계의 최솟값과 하계의 최댓값을 말한다. 즉, 집합 [math(X)]의 상한은 [math(X)]의 모든 원소보다 크거나 같은 수들 중 가장 작은 수를, 하한은 [math(X)]의 모든 원소보다 작거나 같은 수들 중 가장 큰 수이다. [math(X)]의 상한과 하한을 각각 [math(\sup X, \inf X)]로 나타낸다. 열린 구간에서 볼 수 있듯이 모든 집합에 대해 최솟값과 최댓값이 존재하는 것은 아니다. 하지만 상한과 하한은 최대/최솟값을 갖지 않는 유한 열린구간에도 존재하며, 따라서 상한과 하한을 최대, 최솟값의 일반화라 볼 수 있다. 예를 들어 [math((0, 1))]는 최댓값과 최솟값이 존재하지 않지만 상계 [math([1, \infty))]의 최솟값과 하계 [math((-\infty, 0])] 최댓값은 각각 [math(1)]과 [math(0)]으로 존재한다.

집합 [math(X)]가 상계(하계)를 가지면 [math(X)]는 위로(아래로) 유계(bounded above, bounded below)라고 하며, [math(X)]가 위로 유계인 동시에 아래로 유계인 경우 [math(X)]를 유계 집합(bounded set)이라고 한다.

2.2. 거리 공간의 유계 집합

거리공간 [math((X, d))]에 대해 [math(X)]의 부분집합 [math(A)]가 유계라 함은 [math(A\subset B_d(x, r))]을 만족시키는 점 [math(x\in X)]와 실수 [math(r>0)]이 존재함을 뜻한다. 이때 점 [math(x)]는 반드시 집합 [math(A)]의 점일 필요가 없음에 주의하자. 동치인 명제로 [math(\forall a, b \in A \subset X)]에 대하여 실수 [math(\exist r\in \R^{+}\cup\{0\})]이 존재하여 [math(\sup(d(a,b))\le r)]이라는 명제가 있다.

2.3. 위상 벡터 공간의 유계 집합

[math(\mathbb{K})]-위상 벡터 공간 [math(X)]([math(\mathbb{K\in\{R,C\}})])의 부분집합 [math(A)]가 [math(X)]의 임의의 열린 집합 [math(U)]에 대하여 [math(rA\subseteq U)]인 [math(r\in\mathbb{K})]을 가지면 [math(A)]를 [math(X)]의 (폰노이만) 유계 집합이라고 한다.

2.4. 순서 집합의 유계 집합

순서 집합 [math(X)]의 부분집합 [math(A)]에 대하여, 집합 [math(A)]에 속하는 모든 원소보다 크거나 같은 수 [math(x(\in X))]가 존재하면 [math(x)]를 상계라 하고 집합 [math(A)]는 위로 유계라 한다. 반대로, 집합 [math(A)]에 속하는 모든 원소보다 작거나 같은 수 [math(x(\in X))]가 존재하면 [math(x)]를 하계라 하고 집합 [math(A)]는 아래로 유계라 한다. [math(A)]가 위로 유계이면서 동시에 아래로 유계인 경우, '집합 [math(A)]는 유계(bounded)'라고 한다. 집합 [math(A)]의 상계 중 최솟값이 존재하는 경우 이를 최소 상계 또는 상한이라 하고 [math(\operatorname{lub}A)] 또는 [math(\sup A)]라고 표기한다. 마찬가지로, 하계 중 최댓값이 존재하는 경우 이를 최대 하계 또는 하한이라 하고 [math(\operatorname{glb}A)] 또는 [math(\inf A)]라고 표기한다.

3. 예시

[math((x, y)\le(z,w)\Longleftrightarrow
\begin{cases}x\le z,& y=w\\
y\le w,& y\ne w\end{cases})]}}}순서 공간 [math((\R^2, \le))]에서 집합 [math(A=\{(1,y):y\in\R\})]는 유계 집합이다.

4. 기타

일상에서는 상한선, 하한선이라는 용어를 사용하는데, 근본적으로는 유계 집합을 염두에 둔 것이라고 볼 수 있다.

대표적인 용례로 진급 상한선이 있다.

5. 관련 문서