메르텐스 정리 (수론)
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1. 개요
메르텐스 정리는 소수와 관련된 세 개의 정리로 구성되며, 소수의 분포에 대한 정보를 제공한다. 제1정리는 소수 p에 대해 ∑(log p)/p를 log n으로 근사할 수 있음을 나타내며, 제2정리는 소수 p에 대해 ∑1/p를 log log n으로 근사할 수 있음을 보여준다. 제3정리는 소수 p에 대해 ∏(1 - 1/p)를 log n으로 근사할 수 있음을 나타내며, 오일러-마스케로니 상수와 관련이 있다. 각 정리는 란다우 기호를 사용하여 표현되며, 메르텐스 제2정리와 제3정리에서는 부호 변화에 대한 연구 결과도 제시된다.
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소수 정리
소수 정리는 소수 계량 함수 π(x)와 함수 x / ln x의 비율이 x가 무한히 커질수록 1에 수렴한다는 것을 나타내는, 소수의 분포에 대한 점근적 법칙이다.
2. 메르텐스의 제1정리
메르텐스 제1 정리는 다음과 같다.
:
위 식의 값은 임의의 에 대해 절댓값이 2를 초과하지 않는다.
가 소수를 나타낼 때, 메르텐스의 제1정리는 다음 평가식으로 표현될 수도 있다.
:
여기서 O는 란다우 기호이다.
3. 메르텐스의 제2정리
마이셀-메르텐스 상수 은 다음과 같이 정의된다.
메르텐스 제2정리는 이 상수를 이용하여 다음과 같이 표현할 수 있다.
:
이는 이 커짐에 따라 합 과 의 차이가 0에 수렴함을 의미한다. 메르텐스는 이 차이의 절댓값이 임의의 에 대해 다음 값을 넘지 않음을 증명했다.
:
메르텐스의 세 가지 정리는 소수의 분포에 관한 중요한 결과들을 담고 있으며, 점근적인 형태로 표현된다. 가 소수를 나타낼 때, 각 정리는 다음과 같이 요약될 수 있다. 여기서 O와 o는 란다우 기호이다.
* 제1정리:
* 제2정리:
* 제3정리: (여기서 는 오일러-마스케로니 상수이다.)
3.1. 메르텐스 제2정리의 부호 변화
1983년에 발표된 논문에서 가이 로빈은 메르텐스 제2정리에서 나타나는 차이
:
가 무한히 자주 부호를 바꾼다는 사실을 증명했다. 여기서 은 마이셀-메르텐스 상수이다. 또한, 메르텐스 제3정리에서 나타나는 차이
:
역시 무한히 자주 부호를 바꾼다는 것을 증명했다. 여기서 는 오일러-마스케로니 상수이다.
로빈의 이러한 결과는 소수 정리와 관련된 함수 의 차이가 무한히 자주 부호를 바꾼다는 리틀우드의 유명한 정리와 유사하다. (는 소수 계량 함수, 는 로그 적분 함수이다.) 하지만 메르텐스 제2정리와 제3정리의 경우, 스큐어스 수 (를 만족하는 첫 번째 자연수 의 상한)와 같은 구체적인 부호 변경 지점에 대한 결과는 아직 알려져 있지 않다.
4. 메르텐스의 제3정리
메르텐스 제3 정리는 다음과 같이 표현된다.
:
여기서 는 소수를 나타내고, 는 오일러-마스케로니 상수이다.
메르텐스의 정리들은 소수의 분포에 관한 세 가지 주요 평가식을 포함한다. 가 소수를 나타낼 때, 충분히 큰 에 대해 다음 평가가 성립한다.
:
:
:
여기서 와 는 란다우 기호이다. 이 세 부등식을 순서대로 메르텐스의 제1정리, 제2정리, 제3정리라고 부른다. 제2정리에 나타나는 상수 는 마이셀-메르텐스 상수(Meissel–Mertens constant영어)라고 한다.
4.1. 메르텐스 제3정리의 부호 변화
를 소수라 하고, 를 오일러-마스케로니 상수라 하면, 다음 등식이 성립한다.
:
5. 증명
메르텐스의 세 가지 정리에 대한 증명은 각각 아래의 하위 섹션에서 자세히 다룬다.
5.1. 메르텐스 제1정리의 증명
소수 p가 n의 팩토리얼 n!을 나누는 횟수를 e(p, n)이라고 하면, 르장드르 공식에 의해 다음 식이 성립한다.
: e(n, p)=\sum_{i=1}^{\infty} \left \lfloor \frac{n}{p^i} \right \rfloor
이 식으로부터 e(n, p)에 대한 다음 부등식을 얻는다.
: \frac{n}{p}-1\leq e(n, p)<\frac{n}{p-1}
한편, \log n!은 소수들의 거듭제곱으로 인수분해하여 다음과 같이 표현할 수 있다.
: \log n!=\sum_{p\leq n} e(n, p)\log p
위의 e(n, p)에 대한 부등식을 이용하면 \log n!에 대해 다음 부등식이 성립한다.
: \sum_{p\leq n}\log p\left(\frac{n}{p}-1\right)\leq \log n! < \sum_{p\leq n}\frac{n\log p}{p-1}
이 부등식의 좌변과 우변을 각각 정리하여 \sum_{p\leq n}\frac{\log p}{p}에 대한 상계와 하계를 유도할 수 있다.
상계 유도:
좌변 부등식 \sum_{p\leq n}\log p\left(\frac{n}{p}-1\right)\leq \log n! 을 정리하면 다음과 같다.
: n\sum_{p\leq n}\frac{\log p}{p} - \sum_{p\leq n}\log p \leq \log n!
: \sum_{p\leq n}\frac{\log p}{p} \leq \frac{1}{n} \left(\log n! + \sum_{p\leq n}\log p\right)
여기서 체비쇼프 함수의 초등적인 평가에 의해 제1 체비쇼프 함수 \theta(n) = \sum_{p\leq n}\log p 에 대해 다음이 성립한다.
: \theta(n) = \sum_{p\leq n}\log p < 2n\log 2
또한, 팩토리얼의 증가 정도에 대한 근사식 (스털링 공식보다 약하지만 유도하기 쉬운 형태)은 다음과 같다.
: \log n! = \sum_{k=1}^n \log k = n\log n - n + O(\log n)
이 두 결과를 위 부등식에 대입하면,
: \sum_{p\leq n}\frac{\log p}{p} \leq \frac{1}{n} (n\log n - n + O(\log n) + 2n\log 2) = \log n - 1 + 2\log 2 + O(\frac{\log n}{n})
따라서 충분히 큰 n에 대해 \sum_{p\leq n}\frac{\log p}{p} \leq \log n + C_1 를 만족하는 상수 C_1 (예: 2\log 2 - 1 + \epsilon)이 존재한다.
하계 유도:
원래 부등식의 우변 \log n! < \sum_{p\leq n}\frac{n\log p}{p-1} 을 이용한다.
: \log n! < n \sum_{p\leq n}\frac{\log p}{p-1} = n \sum_{p\leq n}\frac{\log p}{p} + n \sum_{p\leq n}\frac{\log p}{p(p-1)}
여기서 \sum_{p\leq n}\frac{\log p}{p(p-1)} 부분은 n이 무한대로 갈 때 수렴하는 값이다. 왜냐하면,
: \sum_{p}\frac{\log p}{p(p-1)} < \sum_{k=2}^\infty \frac{\log k}{k(k-1)}
이고, 우변의 급수는 예를 들어 \sum_{k=2}^\infty \frac{2\log k}{k^2} 와 비교하여 수렴함을 알 수 있다. 따라서 \sum_{p\leq n}\frac{\log p}{p(p-1)} = C_2 - \delta_n 형태이며, 여기서 C_2 = \sum_{p}\frac{\log p}{p(p-1)} 는 상수이고 \delta_n \to 0 이다.
이를 다시 부등식에 적용하고 \log n! = n\log n - n + O(\log n) 을 대입하면,
: n\log n - n + O(\log n) < n \sum_{p\leq n}\frac{\log p}{p} + n(C_2 - \delta_n)
양변을 n으로 나누고 정리하면,
: \log n - 1 + O(\frac{\log n}{n}) < \sum_{p\leq n}\frac{\log p}{p} + C_2 - \delta_n
: \sum_{p\leq n}\frac{\log p}{p} > \log n - 1 - C_2 + O(\frac{\log n}{n}) + \delta_n
따라서 충분히 큰 n에 대해 \sum_{p\leq n}\frac{\log p}{p} \geq \log n - C_3 를 만족하는 상수 C_3 (예: 1 + C_2 + \epsilon)가 존재한다.
결론:
위에서 유도한 상계와 하계 \log n - C_3 \leq \sum_{p\leq n}\frac{\log p}{p} \leq \log n + C_1 로부터 다음이 성립한다.
: \sum_{p\leq n}\frac{\log p}{p} = \log n + O(1)
이는 메르텐스 제1정리의 내용이다. 즉, \log n - \sum_{p < n} \frac{\ln p}{p}는 n\to\infty일 때 O(1)이며, 어떤 상수로 수렴한다. 이 수렴값은 약 1.3325822757..(OEIS,A083343)이다.
5.2. 메르텐스 제2정리의 증명
메르텐스 제2정리의 증명의 주요 단계는 다음과 같다.
:O(n)+n\log n=\log n! =\sum_{p^k\le n} \lfloor n/p^k\rfloor\log p =
\sum_{p^k\le n} \left(\frac{n}{p^k}+O(1)\right)\log p= n \sum_{p^k\le n}\frac{\log p}{p^k}\ + O(n)
여기서 마지막 등식은 \sum_{p^k\le n}\log p =O(n)을 필요로 하는데, 이는 \sum_{p\in (n,2n]}\log p\le \log{2n\choose n}=O(n)에서 따른다.
따라서 다음을 증명했다.
:\sum_{p^k\le n}\frac{\log p}{p^k}=\log n+O(1).
k \ge 2인 소수 거듭제곱에 대한 합은 수렴하므로, 이는 다음을 의미한다.
:\sum_{p\le n}\frac{\log p}{p}=\log n+O(1).
부분합 공식을 적용하면 다음과 같다.
:\sum_{p\le n} \frac1{p} = \log\log n+M+O(1/\log n).
S(x)=\sum_{p\leq x}\frac{\log p}{p}, R(x)=S(x)-\log x라 하자. 제1정리에 의해 R(x)=O(1)이다. 따라서 적분
:\int_{2}^{x} \frac{R(t)dt}{t\log^2 t}
는 x\rightarrow\infty일 때 수렴한다. 따라서, 아벨의 부분합 공식에 의해
: \begin{align} \sum_{p\leq n}\frac{1}{p}
&= \frac{S(n)}{\log n}+\int_{2}^{n} \frac{S(t)}{t\log^2 t}dt\\
&= 1+\frac{R(n)}{\log n}+\int_{2}^{n} \frac{dt}{t\log t}+\int_{2}^{n} \frac{R(t)dt}{t\log^2 t}\\
&= \log\log n+1-\log\log 2+\frac{R(n)}{\log n}+\int_{2}^{\infty} \frac{R(t)dt}{t\log^2 t}-\int_{n}^{\infty} \frac{R(t)dt}{t\log^2 t} \\
&= \log\log n+1-\log\log 2+\int_{2}^{\infty} \frac{R(t)dt}{t\log^2 t}+\frac{R(n)}{\log n}+O\left(\int_{n}^{\infty} \frac{dt}{t\log^2 t}\right)\\
&= \log\log n+1-\log\log 2+\int_{2}^{\infty} \frac{R(t)dt}{t\log^2 t}+O\left(\frac{1}{\log n}\right)
\end{align}
가 되므로, 제2정리는
: b=1-\log\log 2+\int_{2}^{\infty} \frac{R(t)dt}{t\log^2 t}
에 대해 성립한다.
5.3. 메르텐스 제3정리의 증명
:p를 소수, \gamma를 오일러-마스케로니 상수라 하면, 메르텐스 제3정리는 다음과 같이 표현된다.
:\lim_{n\to\infty}\ln n\prod_{p
이 식은 제타 함수와 관련된 유명한 식이다. 또는 점근적 형태로 다음과 같이 쓸 수도 있다.
:\prod_{p\leq n}\left(1-\frac{1}{p}\right) \sim \frac{e^{-\gamma}}{\ln n}
이 정리의 수렴성은 다음 식과
:\sum_{p\leq n} -\log\left(1-\frac{1}{p}\right)=\sum_{p\leq n}\frac{1}{p}+\sum_{p\leq n}\sum_{m\geq 2}\frac{1}{mp^m}
다음의 점근적 분석
:\sum_{p>n}\sum_{m\geq 2}\frac{1}{mp^m}=O\left(\sum_{p>n}\frac{1}{p^2}\right)=O\left(\frac{1}{n}\right)
을 통해 메르텐스 제2정리로부터 바로 유도된다.
상수 부분이 e^{-\gamma} 임을 증명하는 과정은 다음과 같이 개략적으로 설명할 수 있다. 먼저 다음 함수들을 정의한다.
:h(s)=\sum_p \frac{1}{p^s}, \quad g(s)=h(s)+\log \zeta(s)=\sum_p \left( \frac{1}{p^s}-\log\left(1-\frac{1}{p^s}\right) \right), \quad P(x)=\sum_{p\leq x}\frac{1}{p}
여기서 g(s)에 대한 등식은 리만 제타 함수의 오일러 곱 표현으로부터 얻어진다. 아벨의 부분합 공식을 이용하면 다음을 얻는다.
:h(s)=(s-1)\int_{1}^{\infty}\frac{P(t)}{t^s}dt
여기서 t=e^{u/(s-1)}로 치환하고 오일러-마스케로니 상수의 적분 표현을 이용하면 다음 관계를 얻는다.
:(s-1)\int_{1}^{\infty}\frac{\log\log t}{t^s}dt=\int_{0}^{\infty}e^{-u}\log\frac{u}{s-1}du=-\gamma-\log (s-1)
이 결과와 메르텐스 제2정리를 함께 사용하면 s\rightarrow 1+0일 때 다음 극한을 증명할 수 있다 (여기서 M은 메르텐스 상수).
:h(s)+\log (s-1)+\gamma-M \rightarrow 0
또한, 리만 제타 함수의 성질인 \lim_{s\rightarrow 1+0} (s-1)\zeta(s) = 1을 이용해 g(1)의 값을 계산하면 다음과 같다.
:g(1)=\lim_{s\rightarrow 1+0} g(s)=\lim_{s\rightarrow 1+0} (h(s)+\log \zeta(s))=M-\gamma
한편, g(1)은 테일러 급수를 이용하여 다음과 같이 표현될 수 있다.
:g(1) = \sum_p \left( \frac{1}{p} + \log\left(1-\frac{1}{p}\right) \right)
따라서, \sum_{p\leq x} \left( \frac{1}{p} + \log\left(1-\frac{1}{p}\right) \right) \approx M-\gamma 이고, 이를 정리하면 다음과 같다.
:\sum_{p\leq x}\log\left(1-\frac{1}{p}\right) = (M-\gamma) - \sum_{p\leq x}\frac{1}{p} + o(1)
다시 메르텐스 제2정리 (\sum_{p\leq x}\frac{1}{p} \approx \log \log x + M)를 사용하면 다음을 얻는다.
:\sum_{p\leq x}\log\left(1-\frac{1}{p}\right) = (M-\gamma) - (\log \log x + M) + o(1) = -\gamma - \log \log x + o(1)
양변에 지수 함수를 취하면 \prod_{p\leq x}\left(1-\frac{1}{p}\right) \approx \frac{e^{-\gamma}}{\log x} 이므로, 메르텐스 제3정리가 증명된다.