최근 수정 시각 : 2024-09-30 11:23:26

코시-슈바르츠 부등식

절대부등식
Inequalities
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코시-슈바르츠 부등식 산술·기하 평균 부등식
[math(\left({a_n})({b_n}\right)\ge\left({a_n}{b_n}\right))] [math(\frac{a_n+b_n}{n}\ge\sqrt[n]{{a_n}{b_n}})]
젠센 부등식 영 부등식
[math(\lambda_n f\left(x_n\right)\ge f\left({\lambda_n}{x_n}\right))] [math(ab \leq \frac{a^p}{p}+\frac{b^q}{q})]
횔더 부등식 민코프스키 부등식
[math(\|fg\|_1\le\|f\|_p\|g\|_q)] [math(\|f+g\|_p\le\|f\|_p+\|g\|_p)]
마르코프 부등식 체비쇼프 부등식
[math(\frac{E(X)}k\ge{\rm P}(X\ge k))] [math(P(|X-\mu|<k\sigma)\geq1-\frac1{k^2})]
슈르 부등식
[math(a\left(x-y\right)\left(x-z\right)+b\left(y-z\right)\left(y-x\right)+c\left(z-x\right)\left(z-y\right)\geq0)]
합 기호는 아인슈타인 합 규약을 일부 사용해 단축하였다. }}}}}}}}}

1. 개요2. 증명
2.1. 판별식을 이용한 증명
2.1.1. 복소수 벡터의 내적 위에서의 증명
2.2. 산술·기하 평균 부등식을 이용한 증명2.3. 소거하여 증명
3. 확장4. 따름 정리
4.1. 네스빗(Nesbitt) 부등식
4.1.1. 증명
4.2. Titu's Lemma(T2의 도움정리)4.3. 권방화(权方和) 부등식(Radon's Inequality)
5. 관련 문서

1. 개요

Cauchy–Schwarz inequality

프랑스의 수학자 오귀스탱루이 코시가 만들고 이후 독일의 수학자 헤르만 아만두스 슈바르츠가 수정한 절대부등식이다.[1] 고등학교 과정에서는 변수가 유한 개인

[math(({a_1}^2+{a_2}^2+\cdots+{a_n}^2)({b_1}^2+{b_2}^2+\cdots+{b_n}^2) \ge (a_1b_1+a_2b_2+\cdots+a_nb_n)^2)]

일 때를 다루고, 적분형태로는

[math(\displaystyle \int_a^b \{f(x)\}^2 \,{\rm d}x \int_a^b \{g(x)\}^2 \,{\rm d}x \ge \left( \int_a^b f(x)g(x) \,{\rm d}x \right)^{\!2})]

로, 확률론에서는

[math(E(X^2) \,E(Y^2) \ge E(XY)^2)]

로 등장한다.

고등학교 과정에서 이걸 잠깐 보면 후술할 2.3.의 과정과 같이 양변을 빼서 완전제곱식의 합으로 만든 다음 '에이 쉽네'하고 넘어가겠지만, 사실 이 부등식은 수학에선 매우 중요한 부등식이다. 코시-슈바르츠 부등식의 가장 일반적인 형태는 다음과 같다.

[math(\left\Vert v\right\Vert^2\left\Vert w\right\Vert^2\ge\left\vert v\cdot w\right\vert^2)]

여기서 [math(\left\Vert\right\Vert)]는 벡터의 노름, [math(\cdot)]는 벡터의 내적이다. 물론 이 벡터는 3차원 벡터 뿐만이 아니라 선형대수학의 일반적인 내적공간의 벡터이다.

이 코시-슈바르츠 부등식이 적용되는 확률론 분산/ 공분산, 해석학의 [math(L^2)] 공간 등의 다양한 상황이 거의 내적으로 설명된다는 것을 확인한다면, 선형대수학의 범용성과 이 절대부등식의 심오함을 다시 한번 깨닫게 될 것이다.

이걸로 하이젠베르크 불확정성 원리까지 증명할 수 있다.

2. 증명

2.1. 판별식을 이용한 증명

많은 곳에서 이 증명이 유용한데, 보면 알겠지만 성분 같은 거 생각 안 하고 벡터와 내적(그리고 딸린 노름)만 가지고 다루며 따라서 주어진 벡터 공간의 차원이 얼마가 됐든, 즉 유한 차원이든 무한 차원이든 전혀 상관 없이 작동하기 때문이다. 따라서 이걸 힐베르트 공간 같은 곳에서도 문제 없이 써먹을 수 있다.

실수 [math(t)]에 대한[2] 이차식 [math(\left\Vert v+tw\right\Vert^2=0)] 의 판별식이 0 이하라는 것이 이 부등식과 동치가 됨을 쉽게 확인할 수 있다.

[math(0\le\left\Vert v+tw\right\Vert^2=(v+tw)\cdot(v+tw)=\left\Vert w\right\Vert^2t^2+2(v\cdot w)t+\left\Vert v\right\Vert^2)]

에서

[math(D/4=(v\cdot w)(v\cdot w)-\left\Vert w\right\Vert^2\left\Vert v\right\Vert^2\le 0)][3]

[math(\therefore\left\Vert v\right\Vert^2\left\Vert w\right\Vert^2\ge\left\vert v\cdot w\right\vert^2)]

등호 조건은 판별식이 0이 되는 건데, 이는 곧 [math(\left\Vert v+tw\right\Vert^2 = 0)]이도록 하는 [math(t)]가 (딱) 하나 존재한다는 것으로, 노름의 성질에 따라 이게 성립할 필요충분조건은 [math(v+tw = 0)]인 것이다. 즉 두 벡터 [math(\vec{v})]와 [math(\vec{w})]가 평행인 것이다.

위 증명을 벡터를 쓰지 않고 증명한다면, 다음과 같다. 이차함수 [math(f(x))]를 다음과 같이 정의하면,

[math(f(x)=(a_1x-b_1)^2+(a_2x-b_2)^2+\cdots+(a_nx-b_n)^2)]

[math(f(x))]는 완전제곱식의 합이므로 임의의 실수 [math(x)]에 대하여, 판별식값이 [math(0)] 이하이다. 위 [math(f(x))]를 전개하면,

[math(f(x)=(a_1^2+a_2^2+\cdots+a_n^2)x^2-2(a_1b_1+a_2b_2+\cdots+a_nb_n)x+(b_1^2+b_2^2+\cdots+b_n^2))]

이므로 판별식을 세워보면

[math(\dfrac{D}{4}=\left({a_1}{b_1}+\cdots+{a_n}{b_n}\right)^2-\left({a_1}^2+\cdots+{a_n}^2\right)\left({b_1}^2+\cdots+{b_n}^2\right)\le 0)]

이 되어 코시-슈바르츠 부등식을 증명할 수 있다.

등호성립조건은 판별식값이 [math(0)]일 때, 즉 [math(f(x)=0)]가 근이 존재할 때인데, 그 필요충분조건은 [math(a_1x-b_1=a_2x-b_2=\cdots=a_nx-b_n=0)]인 실수 [math(x)]가 존재할 때이다. 따라서 등호성립조건의 필요충분조건은

[math(\dfrac{a_1}{b_1}=\dfrac{a_2}{b_2}=\cdots=\dfrac{a_n}{b_n})]

일 때이다. 단, a계열과 b계열 중 적어도 한쪽이 모조리 0이 아닌 이상, 분모가 0이면 분자도 0이다.

2.1.1. 복소수 벡터의 내적 위에서의 증명

위 증명을 응용하여 복소수 벡터 위의 내적에서도 똑같은 코시-슈바르츠 부등식이 성립함을 볼 수 있다.[4]

이를 위해 [math(\left\Vert v + tw \right\Vert^2)]를 생각하되, 이를 다음과 같이 변형하겠다.

[math(\displaystyle \left\Vert v + (t e^{i\theta})w \right\Vert^2)].


여기서 [math(t)]는 위와 같이 임의의 실수, [math(\theta)]는 역시 실수인데, 나중에 상황 봐서 값이 정해질 녀석이다. 이제 전개해 보자. 여기서 임의의 복소수 [math(a)]에 대하여 [math((v, aw) = a (v, w))]이고 [math((av, w) = a^* (v, w))]임을 사용하자.

[math(\displaystyle \left\Vert v + (t e^{i\theta})w \right\Vert^2 = \left( v + (t e^{i\theta}) w, v + (t e^{i\theta}) w \right))]
[math(\displaystyle = (v, v) + \left( (t e^{i\theta}) w, v \right) + \left( v, (t e^{i\theta}) w \right) + \left( (t e^{i\theta}) w, (t e^{i\theta}) w \right))]
[math(\displaystyle = (v, v) + (t e^{i\theta})^* \left( v, w \right)^* + (t e^{i\theta}) \left( v, w \right) + (t e^{i\theta})^* (t e^{i\theta}) \left( w, w \right))]
[math(\displaystyle = (v, v) + 2t \mathfrak{Re}\left( e^{i\theta} (v, w) \right) + t^2 (w, w))].


여기서 [math(\mathfrak{Re}\left( e^{i\theta} (v, w) \right))]는 [math(e^{i\theta} (v, w))]의 실수부이다. 한편 내적의 성질에 따라 위 식은 항상 0보다 크거나 같아야 하므로, 위와 같은 이유로 다음이 성립하여야 한다.

[math(\displaystyle D := \left( 2\mathfrak{Re}\left( e^{i\theta} (v, w) \right) \right)^2 - 4 (w, w) (v, v) \le 0)]


또는

[math(\displaystyle \Vert v \Vert^2 \Vert w \Vert^2 \ge \left( \mathfrak{Re}\left( e^{i\theta} (v, w) \right) \right)^2)].


그러고 보면 이 식은 [math(\theta)]에 상관 없이 성립하는 식이다. 따라서 입맛에 맞춰 [math(\theta)]를 정해주면 그만이다. 지금 원하는 코시-슈바르츠 부등식을 얻기 위해서는 [math(e^{i\theta} (v, w) = |(v, w)|)]이도록 [math(\theta)]를 얻는 것이 좋을 것이다. 일단 [math((v, w) = 0)]이면 더 할 게 없을 것이다. 만약 [math((v, w) \ne 0)]이면 [math(e^{i\theta} = \frac{|(v, w)|}{(v, w)})]이도록 [math(\theta)]를 잡아주자. 그러면 두 경우 모두에서 [math(\mathfrak{Re}\left( e^{i\theta} (v, w) \right) = |(v, w)|)]가 나올 것이고, 그렇게 해서 다음을 얻는다.

[math(\displaystyle \Vert v \Vert^2 \Vert w \Vert^2 \ge \left| (v, w) \right|^2)].


한편, 위와 같은 이유로 등호가 성립하기 위한 필요충분조건은 [math(D = 0)]인 것이고 이는 [math(\left\Vert v + (t e^{i\theta})w \right\Vert^2 = 0)]이도록 하는 [math(t)]가 (딱) 하나 존재해야 한다는 것과 동치이다. 위와 똑같이, 이는 곧 [math(v + (t e^{i\theta})w = 0)]이도록 하는 [math(t)]가 존재한다는 것, 즉 [math(v)]와 [math(w)]가 평행하다는 것임일 알 수 있다.

이렇게 해서 내적이 주어진 복소수 위에서의 벡터 공간에서도 코시-슈바르츠 부등식이 성립하는 것을 확인하였다. 한편 [math(\theta)]를 마음대로 놓아도 부등식이 성립한다는 점을 생각하면, [math(\theta = 0)] 또는 [math(\theta = -\frac{\pi}{2})]로 놓아서 다음 부등식들을 얻을 수 있을 것이다.

[math(\displaystyle \Vert v \Vert^2 \Vert w \Vert^2 \ge \left( \mathfrak{Re}(v, w) \right)^2)],
[math(\displaystyle \Vert v \Vert^2 \Vert w \Vert^2 \ge \left( \mathfrak{Im}(v, w) \right)^2)].


여기서 [math(\mathfrak{Re}(v, w))], [math(\mathfrak{Im}(v, w))]는 각각 [math((v, w))]의 실수부, 허수부이다. 다시 한 번, 이 세 부등식들은 주어진 벡터 공간이 무엇이든 복소수 위의 벡터 공간이고 내적만 잘 주어져 있으면 항상 성립한다. 그래서 (무한 차원) 힐베르트 공간에서도 잘 성립한다. 이를 이용하여, 특히 마지막 부등식을 이용하여 하이젠베르크 불확정성 원리를 손쉽게 유도할 수 있다.

2.2. 산술·기하 평균 부등식을 이용한 증명

이 방법은 코시 슈바르츠 부등식의 확장을 위한 유용한 증명 방법이다.

[math(A=a_1^2+a_2^2+\cdots+a_n^2,\quad B=b_1^2+b_2^2+\cdots+b_n^2)]

라 하면,
[math(\begin{aligned}2=1+1&=\dfrac{a_1^2+a_2^2+\cdots+a_n^2}{A}+\dfrac{b_1^2+b_2^2+\cdots+b_n^2}{B}\\&=\left(\dfrac{a_1^2}{A}+\dfrac{b_1^2}{B}\right)+\left(\dfrac{a_2^2}{A}+\dfrac{b_2^2}{B}\right)+\cdots+\left(\dfrac{a_n^2}{A}+\dfrac{b_n^2}{B}\right)\\&\ge\dfrac{2a_1b_1}{\sqrt{AB}}+\dfrac{2a_2 b_2}{\sqrt{AB}}+\cdots+\dfrac{2a_nb_n}{\sqrt{AB}}\end{aligned})]
위 식에서 양변에 [math(\dfrac{\sqrt{AB}}{2})]를 곱하고 제곱해주면 증명이 된다.

단 위의 증명은 [math(AB\neq 0)]일 때이고, [math(AB=0)]이면 어차피 임의의 양의 정수 [math(n)]에 대해 [math(a_nb_n)]값도 [math(0)]이므로 부등식이 성립한다.
산술.기하 평균 부등식을 이용하여 증명할때, 코시 슈바르츠 부등식에서 등호가 성립하는 조건을 보여야 하는데 보일 수 없다.
중간에 root a^2b^2이 a,b 부호에 관계없이 근호를 벗겼는데, 엄밀히 말하면 근호를 벗길 때는 절댓값을 취하고 다시 절댓값을 벗기는 식으로 두번에 나눠서 해야한다.

2.3. 소거하여 증명

[math(\left(a_1^2+a_2^2+\cdots+a_n^2\right)\left(b_1^2+b_2^2+\cdots+b_n^2\right)-\left(a_1b_1+a_2 b_2+\cdots+a_nb_n\right)^2=\displaystyle\sum_{1\le i<j\le n}(a_ib_j-a_jb_i)^2\ge 0)]

3. 확장

코시-슈바르츠 부등식은 다양한 방법으로 확장이 가능하다. 그 중 대표적인 예가 헬더 부등식이고, 헬더 부등식의 여러 형태 중 (소위 [math(n)]차 코시라고 일컬어지는) 하나는 다음과 같다.

[math(i=1,2,\dots,n)]이고, [math(j=1,2,\dots,m)]일 때, [math(n)]이 짝수이면 [math(a_{i,j})]가 실수, [math(n)]이 홀수이면 [math(a_{i,j})]가 음이 아닌 실수라고 하자. 그러면, 다음 부등식이 성립한다.
[math(\begin{aligned}&\left(a_{1,1}^n+a_{1,2}^n+\cdots+a_{1,m}^n\right)\left(a_{2,1}^n+a_{2,2}^n+\cdots+a_{2,m}^n\right)\cdots\left(a_{n,1}^n+a_{n,2}^n+\cdots+a_{n,m}^n\right)\\\ge&\left(a_{1,1}a_{2,1}\cdots a_{n,1}+a_{1,2}a_{2,2}\cdots a_{n,2}+\cdots+a_{1,m}a_{2,m}\cdots a_{n,m}\right)^n\end{aligned})]
증명은 위 2.2와 마찬가지로 하면 된다. 즉,

[math(A_i=a_{i,1}^n+a_{i,2}^n+\cdots+a_{i,m}^n)]

라 하면,

[math(n=\underbrace{1+1+\cdots+1}_{n\text{개의 }1}=\displaystyle\sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^m\frac{a_{i,j}^n}{A_i}=\sum_{j=1}^m\sum_{i=1}^n\frac{a_{i,j}^n}{A_i}\ge\sum_{j=1}^m\frac{na_{1,j}a_{2,j}\cdots a_{n,j}}{\sqrt[n]{A_1A_2\cdots A_n}})]

이고, 이 부등식에서 양변에 [math(\dfrac{\sqrt[n]{A_1A_2\cdots A_n}}{n})]을 곱한 후 [math(n)]제곱하면 증명이 된다.

4. 따름 정리

4.1. 네스빗(Nesbitt) 부등식

네스빗 부등식(Nesbitt's inequality)
임의의 양의 실수 [math(a,b,c)]에 대하여, 다음 부등식이 성립한다.

[math(\dfrac{a}{b+c}+\dfrac{b}{c+a}+\dfrac{c}{a+b}\ge\dfrac{3}{2})]

4.1.1. 증명

일단 알아두어야 할 것이 있다.

[math((a^2+b^2+c^2)^2=(a^2+b^2+c^2)(b^2+c^2+a^2)\ge(ab+bc+ca)^2)]

[math(\therefore a^2+b^2+c^2\ge ab+bc+ca)]

[math(\therefore (a+b+c)^2=a^2+b^2+c^2+2(ab+bc+ca)\ge 3(ab+bc+ca))]

이 성질은 여러 부등식을 증명할 때 많이 사용하므로 알아두면 좋다. 한국수학올림피아드에서도 이 공식이 많이 도움이 된다.

4.2. Titu's Lemma(T2의 도움정리)

파일:상세 내용 아이콘.svg   자세한 내용은 T2의 도움정리 문서
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[math(T_2)]의 도움정리(Titu's lemma)
임의의 [math(n)]개의 실수 [math(a_1,a_2,\dots,a_n)]과 [math(n)]개의 양의 실수 [math(b_1,b_2,\dots,b_n)]에 대하여, 다음 부등식이 성립한다.

[math(\dfrac{a_1^2}{b_1}+\dfrac{a_2^2}{b_2}+\cdots+\dfrac{a_n^2}{b_n}\ge\dfrac{(a_1+a_2+\cdots+a_n)^2}{b_1+b_2+\cdots+b_n})]

4.3. 권방화(权方和) 부등식(Radon's Inequality)

권방화(权方和) 부등식
임의의 [math(2n)]개의 양의 실수 [math(x_1,x_2,\dots,x_n,y_1,y_2,\dots,y_n)]과 주어진 실수 [math(m)]에 대하여, 다음 부등식이 성립한다.
||<tablealign=center><tablebordercolor=#fff,#313234><bgcolor=#fff,#313234>
[math(\dfrac{x_1^{m+1}}{y_1^m}+\dfrac{x_2^{m+1}}{y_2^m}+\cdots+\dfrac{x_n^{m+1}}{y_n^m}\begin{cases}\ge\dfrac{(x_1+x_2+\cdots+x_n)^{m+1}}{(y_1+y_2+\cdots+y_n)^m}&(m>0\text{ 또는 }m<-1\text{일 때})\\\le\dfrac{(x_1+x_2+\cdots+x_n)^{m+1}}{(y_1+y_2+\cdots+y_n)^m}&(-1<m<0\text{일 때})\end{cases})]
||


참고 자료

5. 관련 문서



[1] CBS 부등식이라고도 하는데, C는 코시, S는 슈바르츠, B는 러시아 수학자인 빅토르 야코블레비치 부냐콥스키(Viktor Bunyakovsky)를 뜻한다. 아래의 적분형 버전은 부냐코프스키가 증명한 것. [2] 증명을 찬찬히 보면 알겠지만 주어진 벡터들이 실수체 [math(\R)] 말고도 다른 순서체(ordered field) 위의 벡터 공간에 있어도 상관 없이 이 증명을 써먹을 수 있다는 것을 알 수 있다. 물론 판별식의 부호에 따른 근의 개수 판별 역시 잘 작동한다. [3] [math(0\le\left\Vert v+tw\right\Vert^2)]이기 때문에 위에서 얻은 이차방정식의 실근은 아예 없거나 중근이어야 하는데, 이는 [math(D\le 0)]이어야 함과 동치이다. [4] 위에서 소개한 코시-슈바르츠 부등식을 보면 내적에 절댓값이 씌워져 있는데, 그 덕에 저 부등식은 복소수 위의 내적에서도 잘 성립한다. 실수 위의 벡터만 다뤘으면 절댓값을 안 씌워도 잘 성립한다.