1차원 가우시안 적분
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간단한 소개
\(\int_{-\infty}^\infty e^{-x^2}\,dx = \sqrt{\pi}\) 의 적분을 Gaussian integral 이라고 한다.
\(e^{-x^2}\) 라는 함수는, 시도해 보면 알겠지만, 부정적분이 잘 되지 않는다. 이에 대해서는 부정적분의 초등함수 표현(Integration in finite terms)
하지만 우리는 부정적분을 알지 못해도 \((-\infty,\infty)\) 에서의 정적분을 계산할 수 있다.
1. \(\int\int_{\mathbb{R}^2}e^{-x^2-y^2}dA\)
\(\int\int_{\mathbb{R}^2}e^{-x^2-y^2}dA= \int_{0}^{2\pi}\int_{0}^{\infty}e^{-r^2}rdrd\theta=2\pi\int_{0}^{\infty}re^{-r^2}dr=2\pi[-\frac{1}{2}e^{r^2}]_{0}^{\infty}=\pi\)
극좌표 치환이 사용되었다.
2. \(\int_{-\infty}^{\infty}e^{-\frac{x^2}{2}}dx\)
\(\int\int_{\mathbb{R}^2}e^{-x^2-y^2}dA= \int_{-\infty}^{\infty}\int_{-\infty}^{\infty}e^{-x^2-y^2}dxdy=(\int_{-\infty}^{\infty}e^{-x^2}dx)(\int_{-\infty}^{\infty} e^{-y^2}dy)=(\int_{-\infty}^{\infty}e^{-x^2}dx)^2\)
\(\int_{-\infty}^{\infty}e^{-x^2}dx =\sqrt{\pi}\)
\(x=\frac{t}{\sqrt{2}}\),
\(\int_{-\infty}^{\infty}e^{-\frac{x^2}{2}}dx=\sqrt{2\pi}\)
역사
메모
함수 \(e^{-x^2}\) 는 정규분포함수에도 등장한다.
평균이 \(\mu\) 이고 분산이 \(\sigma^2\) 인 정규분포를 따르는 확률변수의 확률밀도함수는 \(f(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi} \sigma}e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}\) 와 같이 쓸 수 있다.
계수에서 등장하는 \((2\pi)^{-\frac{1}{2}}\) 는, 확률밀도함수의 정규화(전사건의 확률이 1이 되도록 해 주는 것)를 위한 것이다. 즉, \(e^{- \frac{x^2}{2\sigma^2}}\) 를 실수 전체에서 적분하면 \(\sqrt{2\pi}\sigma\) 가 된다.
관련된 항목들
수학용어번역
사전 형태의 자료
- http://ko.wikipedia.org/wiki/
- http://en.wikipedia.org/wiki/
- http://www.wolframalpha.com/input/?i=
- NIST Digital Library of Mathematical Functions
- The On-Line Encyclopedia of Integer Sequences
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