수학 개념 지도
기초(Basics)

함수(Function)

입력 하나에 출력 하나를 정해 주는 규칙. 그래프는 모든 (입력, 출력) 쌍을 한꺼번에 그린 그림이다.

x  ⟼  f(x)x \;\longmapsto\; f(x)

함수는 기계처럼 생각하면 편합니다. 입력 xx를 넣으면 규칙에 따라 출력 f(x)f(x) 하나가 나옵니다. f(x)=f(x) = 이고 x=x = 일 때 출력은 입니다.

가로축의 입력에서 세로로 곧장 가서 곡선에 닿고, 거기서 옆으로 가면 세로축에 출력이 찍힙니다.

입력을 하나씩 넣는 대신 모든 입력을 한꺼번에 넣고 결과를 점으로 찍으면 그래프가 됩니다. 그래프는 함수를 "한눈에 보는" 방법입니다. 이 생각은 계속 쓰입니다. 모든 점에서 기울기⁠(slope)⁠를 모으면 도함수⁠(derivative function)⁠, 모든 끝점까지의 넓이⁠(area)⁠를 모으면 넓이 함수⁠(area function)⁠가 됩니다.

입력과 출력이 꼭 수 하나일 필요는 없습니다. 평면의 점을 평면의 점으로 보내는 함수가 선형변환⁠(linear transformation)⁠이고, 복소수⁠(complex number)⁠를 복소수로 보내는 함수는 그래프를 그릴 공간이 모자라 색으로 칠해서 봅니다.

함수를 정확히 말하는 언어는 집합⁠(set)⁠입니다. 입력이 올 수 있는 집합과 출력이 놓일 집합을 정해 두고, 입력 하나마다 출력 하나를 짝지어 주는 것이 함수입니다. 서로 다른 입력이 언제나 서로 다른 출력으로 가면 단사⁠(injective)⁠, 출력 쪽 집합의 원소⁠(element)⁠가 하나도 빠짐없이 어떤 입력의 짝이 되면 전사라 하고, 둘 다이면 전단사⁠(bijective)⁠입니다. 출력에서 입력으로 거꾸로 가는 함수(역함수⁠, inverse function⁠)는 전단사일 때만 있습니다. 예를 들어 실수⁠(real number)⁠ 전체에서 x↦x2x \mapsto x^2은 2와 −2를 모두 4로 보내니 단사가 아니고, 4에서 어느 쪽으로 돌아갈지 정할 수 없습니다. 입력과 출력을 모두 0 이상의 실수로 좁히면 전단사가 되고, 그때의 역함수가 x\sqrt{x}입니다.

함수 두 개를 차례로 적용하는 것을 합성이라 합니다. 먼저 제곱하고 이어서 사인⁠(sine)⁠을 취하는 sin⁡(x2)\sin(x^2)이 그 예입니다. 합성한 함수의 변화율은 연쇄법칙⁠(chain rule)⁠이 알려 줍니다. 합성은 결합법칙⁠(associativity)⁠ h∘(g∘f)=(h∘g)∘fh \circ (g \circ f) = (h \circ g) \circ f를 따르고, 합성해도 아무것도 바꾸지 않는 항등함수 x↦xx \mapsto x가 있습니다. 이 두 성질만 남기고 집합과 함수 대신 온갖 구조와 그 사이의 대응에 쓰는 것이 범주론⁠(category theory)⁠입니다.

1930년대 미국의 논리학자 알론조 처치가 만든 람다 계산⁠(lambda calculus)⁠은 함수를 만드는 일과 함수에 값을 넣는 일, 이 두 가지만으로 튜링 기계⁠(Turing machine)⁠가 할 수 있는 모든 계산을 적을 수 있음을 보여 줍니다. 여기에 모든 변수와 함수에 종류(타입⁠(type)⁠, 예: "수를 받아 수를 내는 함수")를 붙인 것이 단순 타입 람다 계산⁠(simply typed lambda calculus)⁠입니다. 여기서는 모든 계산이 반드시 끝나는 대신, 표현할 수 있는 계산이 줄어듭니다. 프로그래밍 언어의 타입 검사도 이 생각과 뿌리가 닿아 있습니다.

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미분에서 회전까지 · 1편 · 미분 순간의 속도 속도계는 '지금 이 순간'의 속도를 보여 준다. 순간에는 시간이 흐르지 않는데, 무엇을 재는 걸까? 정수론과 암호 나머지로 지키는 비밀 한 번도 만난 적 없는 두 사람이 모두가 엿듣는 통신망에서 비밀 열쇠를 맞출 수 있을까? 답은 시계의 산수와 1640년 페르마의 정리에 있다. 집합론 무한에도 크기가 있다 자연수와 짝수는 어느 쪽이 많을까? 칸토어는 무한을 세는 법을 찾았고, 무한이 하나가 아님을 보였다. 삼각함수 원에서 파동으로 별의 위치를 재던 현의 표가 사인이 되고, 열의 흐름을 풀던 푸리에가 모든 파동을 사인으로 쪼갰다. 계산 이론 기계가 풀 수 없는 문제 모든 수학 문제를 기계적으로 풀 수 있을까? 러셀의 역설에서 괴델과 튜링까지, 그 질문에 대한 답은 '아니오'였고, 그 증명이 컴퓨터를 낳았다. 신경망과 기계 학습 배우는 기계 예를 보여 주면 규칙을 스스로 찾는 기계. 1958년의 퍼셉트론에서 오늘의 심층 신경망까지, 그 밑바닥에는 미분과 연쇄법칙이 있다. 타입 이론과 범주론 증명은 프로그램이다 러셀의 역설을 막으려던 '타입'이 프로그램의 실수를 막는 장치가 되었다. 명제를 타입으로, 증명을 프로그램으로 읽으면 둘이 규칙 하나하나까지 맞아떨어진다. 오늘날 수학자들은 그 사실로 컴퓨터에게 증명을 검사받는다. 범주론 화살표만으로 본 수학 최대공약수와 교집합과 '그리고'는 같은 것이고, 화살표를 뒤집으면 최소공배수와 합집합과 '또는'이 된다. 무엇으로 만들었는지 묻지 않고 어떻게 이어지는지만 보는 언어로, '자연스럽다'는 말의 뜻, 관계만으로 대상을 알아보는 요네다의 생각, 함자로 본 연쇄법칙, 어디에나 있는 수반까지 사이트의 여러 분야를 가로지른다.

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