f (x ) = e −x 2 的图像,这个函数与 x 轴之间的面积等于
π π -->
{\displaystyle \scriptstyle {\sqrt {\pi }}}
。
高斯积分 (英語:Gaussian integral ),有时也被称为概率积分 ,是高斯函数 (e −x 2 )在整个實數線 上的积分 。它得名于德国 数学家 兼物理学家 卡爾·弗里德里希·高斯 之姓氏。
∫ ∫ -->
− − -->
∞ ∞ -->
∞ ∞ -->
e
− − -->
x
2
d
x
=
π π -->
{\displaystyle \int _{-\infty }^{\infty }e^{-x^{2}}dx={\sqrt {\pi }}}
高斯积分用处很广。例如,利用换元积分法,它可以用来计算正态分布 的归一化常数 。在极限为有限值的时候,高斯积分与正态分布 的误差函数 和累积分布函数 密切相关。在物理学中,这种积分也经常出现:例如在量子力学 中,谐振子基态的概率密度;在路径积分公式中,谐振子的传播子;以及统计力学 中的配分函数,以上的计算都要用到这个积分。
我们可以通过Risch算法 证明误差函数不具有初等函数 形式;尽管如此,高斯积分可以通过多元微积分 方法分析求解。虽然不定积分
∫ ∫ -->
e
− − -->
x
2
d
x
{\displaystyle \int e^{-x^{2}}\,dx}
无法用初等函数表示,但定积分
∫ ∫ -->
− − -->
∞ ∞ -->
∞ ∞ -->
e
− − -->
x
2
d
x
{\displaystyle \int _{-\infty }^{\infty }e^{-x^{2}}\,dx}
是可以计算的。
任意高斯函数 的定积分为
∫ ∫ -->
− − -->
∞ ∞ -->
∞ ∞ -->
e
− − -->
a
(
x
+
b
)
2
d
x
=
π π -->
a
.
{\displaystyle \int _{-\infty }^{\infty }e^{-a(x+b)^{2}}\,dx={\sqrt {\frac {\pi }{a}}}.}
计算方式
通过极限计算
要想找到高斯积分的闭合形式,首先定义一个近似函数:
I
(
a
)
=
∫ ∫ -->
− − -->
a
a
e
− − -->
x
2
d
x
{\displaystyle I(a)=\int _{-a}^{a}e^{-x^{2}}dx}
,
高斯积分可以通过它的极限来运算:
lim
a
→ → -->
∞ ∞ -->
I
(
a
)
=
∫ ∫ -->
− − -->
∞ ∞ -->
+
∞ ∞ -->
e
− − -->
x
2
d
x
.
{\displaystyle \lim _{a\to \infty }I(a)=\int _{-\infty }^{+\infty }e^{-x^{2}}\,dx.}
对
I
{\displaystyle I}
取平方获得
I
2
(
a
)
=
(
∫ ∫ -->
− − -->
a
a
e
− − -->
x
2
d
x
)
⋅ ⋅ -->
(
∫ ∫ -->
− − -->
a
a
e
− − -->
y
2
d
y
)
=
∫ ∫ -->
− − -->
a
a
(
∫ ∫ -->
− − -->
a
a
e
− − -->
y
2
d
y
)
e
− − -->
x
2
d
x
=
∫ ∫ -->
− − -->
a
a
∫ ∫ -->
− − -->
a
a
e
− − -->
(
x
2
+
y
2
)
d
x
d
y
.
{\displaystyle I^{2}(a)=\left(\int _{-a}^{a}e^{-x^{2}}\,dx\right)\cdot \left(\int _{-a}^{a}e^{-y^{2}}\,dy\right)=\int _{-a}^{a}\left(\int _{-a}^{a}e^{-y^{2}}\,dy\right)\,e^{-x^{2}}\,dx=\int _{-a}^{a}\int _{-a}^{a}e^{-(x^{2}+y^{2})}\,dx\,dy.}
根据富比尼定理 ,以上的双重积分可以被看作是直角坐标系 上一个正方形的面积积分
∫ ∫ -->
e
− − -->
(
x
2
+
y
2
)
d
(
x
,
y
)
{\displaystyle \int e^{-(x^{2}+y^{2})}\,d(x,y)}
,其顶点 为
{
(
− − -->
a
,
a
)
,
(
a
,
a
)
,
(
a
,
− − -->
a
)
,
(
− − -->
a
,
− − -->
a
)
}
{\displaystyle \{(-a,a),(a,a),(a,-a),(-a,-a)\}}
。
不论
x
{\displaystyle x}
为任何实数,指数函数
e
x
{\displaystyle e^{x}}
均大于0,所以这个正方形的内切圆 的积分必须小于
I
(
a
)
2
{\displaystyle I(a)^{2}}
。同理,正方形的外接圆 积分必须大于
I
(
a
)
2
{\displaystyle I(a)^{2}}
。通过从直角坐标系转化到极坐标系
x
=
r
cos
-->
θ θ -->
{\displaystyle x=r\,\cos \theta }
,
y
=
r
sin
-->
θ θ -->
{\displaystyle y=r\,\sin \theta }
,
d
(
x
,
y
)
=
r
d
(
r
,
θ θ -->
)
{\displaystyle d(x,y)=r\,d(r,\theta )}
,可以计算出这两个圆面的积分:
∫ ∫ -->
0
2
π π -->
∫ ∫ -->
0
a
r
e
− − -->
r
2
d
r
d
θ θ -->
<
I
2
(
a
)
<
∫ ∫ -->
0
2
π π -->
∫ ∫ -->
0
a
2
r
e
− − -->
r
2
d
r
d
θ θ -->
{\displaystyle \int _{0}^{2\pi }\int _{0}^{a}re^{-r^{2}}\,dr\,d\theta <I^{2}(a)<\int _{0}^{2\pi }\int _{0}^{a{\sqrt {2}}}re^{-r^{2}}\,dr\,d\theta }
,
得到
π π -->
(
1
− − -->
e
− − -->
a
2
)
<
I
2
(
a
)
<
π π -->
(
1
− − -->
e
− − -->
2
a
2
)
.
{\displaystyle \pi (1-e^{-a^{2}})<I^{2}(a)<\pi (1-e^{-2a^{2}}).}
使用夹擠定理 获得高斯积分
∫ ∫ -->
− − -->
∞ ∞ -->
∞ ∞ -->
e
− − -->
x
2
d
x
=
π π -->
.
{\displaystyle \int _{-\infty }^{\infty }e^{-x^{2}}\,dx={\sqrt {\pi }}.}
利用沃利斯积分计算
在这里,对于n 为自然数时,沃利斯积分 定义为:
I
n
=
∫ ∫ -->
0
π π -->
2
sin
n
-->
x
d
x
=
{
n
− − -->
1
n
⋅ ⋅ -->
n
− − -->
3
n
− − -->
2
⋯ ⋯ -->
3
4
⋅ ⋅ -->
1
2
⋅ ⋅ -->
π π -->
2
2
|
n
n
− − -->
1
n
⋅ ⋅ -->
n
− − -->
3
n
− − -->
2
⋯ ⋯ -->
4
5
⋅ ⋅ -->
2
3
⋅ ⋅ -->
1
2
∤ ∤ -->
n
{\displaystyle I_{n}=\int _{0}^{\frac {\pi }{2}}\sin ^{n}x\mathrm {d} x={\begin{cases}{\dfrac {n-1}{n}}\cdot {\dfrac {n-3}{n-2}}\cdots {\dfrac {3}{4}}\cdot {\dfrac {1}{2}}\cdot {\dfrac {\pi }{2}}&2|n\\{\dfrac {n-1}{n}}\cdot {\dfrac {n-3}{n-2}}\cdots {\dfrac {4}{5}}\cdot {\dfrac {2}{3}}\cdot 1&2\nmid n\end{cases}}}
因此有
n
+
1
n
+
2
=
I
n
+
2
I
n
{\displaystyle {\frac {n+1}{n+2}}={\frac {I_{n+2}}{I_{n}}}}
的关系,并且根据
I
n
+
2
⩽ ⩽ -->
I
n
+
1
⩽ ⩽ -->
I
n
{\displaystyle I_{n+2}\leqslant I_{n+1}\leqslant I_{n}}
以及夹挤定理 得到
lim
n
→ → -->
∞ ∞ -->
I
n
+
1
I
n
=
1
{\displaystyle \lim _{n\to \infty }{\frac {I_{n+1}}{I_{n}}}=1}
,另外也可以得到
(
n
+
2
)
I
n
+
1
I
n
+
2
(
n
+
1
)
I
n
I
n
+
1
=
1
{\displaystyle {\frac {(n+2)I_{n+1}I_{n+2}}{(n+1)I_{n}I_{n+1}}}=1}
,因此总有
(
n
+
1
)
I
n
I
n
+
1
=
I
0
I
1
=
π π -->
2
{\displaystyle (n+1)I_{n}I_{n+1}=I_{0}I_{1}={\frac {\pi }{2}}}
,于是可以得到:
lim
n
→ → -->
∞ ∞ -->
(
n
+
1
)
I
n
+
1
n
I
n
=
lim
n
→ → -->
∞ ∞ -->
(
n
+
1
)
I
n
I
n
+
1
n
I
n
2
=
lim
n
→ → -->
∞ ∞ -->
π π -->
2
n
I
n
2
=
1
lim
n
→ → -->
∞ ∞ -->
n
I
n
=
π π -->
2
{\displaystyle {\begin{aligned}\lim _{n\to \infty }{\frac {(n+1)I_{n+1}}{nI_{n}}}&=\lim _{n\to \infty }{\frac {(n+1)I_{n}I_{n+1}}{nI_{n}^{2}}}=\lim _{n\to \infty }{\frac {\pi }{2nI_{n}^{2}}}=1\\\lim _{n\to \infty }{\sqrt {n}}I_{n}&={\sqrt {\frac {\pi }{2}}}\end{aligned}}}
考虑到
e
t
=
∑ ∑ -->
k
=
0
∞ ∞ -->
t
k
k
!
{\displaystyle \mathrm {e} ^{t}=\sum _{k=0}^{\infty }{\frac {t^{k}}{k!}}}
以及
1
1
− − -->
t
=
∑ ∑ -->
k
=
0
∞ ∞ -->
t
k
{\displaystyle {\frac {1}{1-t}}=\sum _{k=0}^{\infty }t^{k}}
,因此当
t
⩾ ⩾ -->
0
{\displaystyle t\geqslant 0}
时该不等式成立:
1
1
− − -->
t
⩾ ⩾ -->
e
t
⩾ ⩾ -->
1
+
t
{\displaystyle {\frac {1}{1-t}}\geqslant \mathrm {e} ^{t}\geqslant 1+t}
当
t
=
x
2
{\displaystyle t=x^{2}}
并且不等式各边取倒数之后,变成:
1
− − -->
x
2
⩽ ⩽ -->
e
− − -->
x
2
⩽ ⩽ -->
1
1
+
x
2
{\displaystyle 1-x^{2}\leqslant \mathrm {e} ^{-x^{2}}\leqslant {\frac {1}{1+x^{2}}}}
各边同时乘方运算与积分,并且最右边的部分积分区间大于左边与中间部分,变成:
∫ ∫ -->
0
1
(
1
− − -->
x
2
)
n
d
x
⩽ ⩽ -->
∫ ∫ -->
0
1
e
− − -->
n
x
2
d
x
⩽ ⩽ -->
∫ ∫ -->
0
∞ ∞ -->
d
x
(
1
+
x
2
)
n
{\displaystyle \int _{0}^{1}(1-x^{2})^{n}\mathrm {d} x\leqslant \int _{0}^{1}\mathrm {e} ^{-nx^{2}}\mathrm {d} x\leqslant \int _{0}^{\infty }{\frac {\mathrm {d} x}{(1+x^{2})^{n}}}}
最左边变量代换为
x
=
sin
-->
θ θ -->
{\displaystyle x=\sin \theta }
得
d
x
=
cos
-->
θ θ -->
d
θ θ -->
{\displaystyle \mathrm {d} x=\cos \theta \mathrm {d} \theta }
;当中变量代换为
x
=
y
n
{\displaystyle x={\frac {y}{\sqrt {n}}}}
;最右边变量代换为
x
=
tan
-->
θ θ -->
{\displaystyle x=\tan \theta }
得
d
x
=
sec
2
-->
θ θ -->
d
θ θ -->
=
d
θ θ -->
cos
2
-->
θ θ -->
{\displaystyle \mathrm {d} x=\sec ^{2}\theta \mathrm {d} \theta ={\frac {\mathrm {d} \theta }{\cos ^{2}\theta }}}
,变成:
∫ ∫ -->
0
π π -->
2
cos
2
n
+
1
-->
θ θ -->
d
θ θ -->
⩽ ⩽ -->
1
n
∫ ∫ -->
0
n
e
− − -->
y
2
d
y
⩽ ⩽ -->
∫ ∫ -->
0
π π -->
2
cos
2
n
− − -->
2
-->
θ θ -->
d
θ θ -->
{\displaystyle \int _{0}^{\frac {\pi }{2}}\cos ^{2n+1}\theta \mathrm {d} \theta \leqslant {\frac {1}{\sqrt {n}}}\int _{0}^{\sqrt {n}}\mathrm {e} ^{-y^{2}}\mathrm {d} y\leqslant \int _{0}^{\frac {\pi }{2}}\cos ^{2n-2}\theta \mathrm {d} \theta }
利用诱导公式
cos
-->
(
π π -->
2
− − -->
θ θ -->
)
=
sin
-->
θ θ -->
{\displaystyle \cos \left({\frac {\pi }{2}}-\theta \right)=\sin \theta }
,并且同时乘系数
n
{\displaystyle {\sqrt {n}}}
,变成:
n
∫ ∫ -->
0
π π -->
2
sin
2
n
+
1
-->
θ θ -->
d
θ θ -->
⩽ ⩽ -->
∫ ∫ -->
0
n
e
− − -->
y
2
d
y
⩽ ⩽ -->
n
∫ ∫ -->
0
π π -->
2
sin
2
n
− − -->
2
-->
θ θ -->
d
θ θ -->
{\displaystyle {\sqrt {n}}\int _{0}^{\frac {\pi }{2}}\sin ^{2n+1}\theta \mathrm {d} \theta \leqslant \int _{0}^{\sqrt {n}}\mathrm {e} ^{-y^{2}}\mathrm {d} y\leqslant {\sqrt {n}}\int _{0}^{\frac {\pi }{2}}\sin ^{2n-2}\theta \mathrm {d} \theta }
此时即为
n
I
2
n
+
1
⩽ ⩽ -->
∫ ∫ -->
0
n
e
− − -->
y
2
d
y
⩽ ⩽ -->
n
I
2
n
− − -->
2
{\displaystyle {\sqrt {n}}I_{2n+1}\leqslant \int _{0}^{\sqrt {n}}\mathrm {e} ^{-y^{2}}\mathrm {d} y\leqslant {\sqrt {n}}I_{2n-2}}
,当
n
→ → -->
∞ ∞ -->
{\displaystyle n\to \infty }
时通过夹挤定理 可以得到共同极限为
π π -->
2
{\displaystyle {\frac {\sqrt {\pi }}{2}}}
,最终有
∫ ∫ -->
− − -->
∞ ∞ -->
∞ ∞ -->
e
− − -->
x
2
d
x
=
2
∫ ∫ -->
0
∞ ∞ -->
e
− − -->
x
2
d
x
=
π π -->
{\displaystyle \int _{-\infty }^{\infty }\mathrm {e} ^{-x^{2}}\mathrm {d} x=2\int _{0}^{\infty }\mathrm {e} ^{-x^{2}}\mathrm {d} x={\sqrt {\pi }}}
。
与Γ函数的关系
由于被积分的函数是一个偶函数 ,
∫ ∫ -->
− − -->
∞ ∞ -->
∞ ∞ -->
e
− − -->
x
2
d
x
=
2
∫ ∫ -->
0
∞ ∞ -->
e
− − -->
x
2
d
x
{\displaystyle \int _{-\infty }^{\infty }e^{-x^{2}}dx=2\int _{0}^{\infty }e^{-x^{2}}dx}
通过替代变量它可以变成一个欧拉积分
∫ ∫ -->
0
∞ ∞ -->
e
− − -->
t
t
− − -->
1
2
d
t
=
Γ Γ -->
(
1
2
)
{\displaystyle \int _{0}^{\infty }e^{-t}\ t^{-{\frac {1}{2}}}dt\,=\,\Gamma \left({\frac {1}{2}}\right)}
这里
Γ Γ -->
{\displaystyle ~\Gamma }
是Γ函数 。这说明了为什么一个半整数的階乘 是
π π -->
{\displaystyle {\sqrt {\pi }}}
的倍数。更广义地,
b
∫ ∫ -->
0
∞ ∞ -->
e
− − -->
a
x
b
d
x
=
a
− − -->
1
b
Γ Γ -->
(
1
b
)
.
{\displaystyle b\int _{0}^{\infty }e^{-ax^{b}}dx=a^{-{\frac {1}{b}}}\,\Gamma \left({\frac {1}{b}}\right).}
推广
高斯函数的积分
任一高斯函数 的积分都可以用以下的公式计算:
∫ ∫ -->
− − -->
∞ ∞ -->
∞ ∞ -->
e
− − -->
a
(
x
+
b
)
2
d
x
=
π π -->
a
{\displaystyle \int _{-\infty }^{\infty }e^{-a(x+b)^{2}}\,dx={\sqrt {\frac {\pi }{a}}}}
更为广泛的形式为:
∫ ∫ -->
− − -->
∞ ∞ -->
∞ ∞ -->
e
− − -->
a
x
2
+
b
x
+
c
d
x
=
π π -->
a
e
b
2
4
a
+
c
{\displaystyle \int _{-\infty }^{\infty }e^{-ax^{2}+bx+c}\,dx={\sqrt {\frac {\pi }{a}}}\,e^{{\frac {b^{2}}{4a}}+c}}
这一公式在计算有关正态分布 的一些连续概率分布 的数学期望值的时候特别有用,例如对数正态分布 。
n维和泛函推广
令
A
{\displaystyle A}
为一个对称的、正定 的(因而可逆 )
n
× × -->
n
{\displaystyle n\times n}
精密矩阵 (即协方差矩阵 的逆矩阵),则
∫ ∫ -->
− − -->
∞ ∞ -->
∞ ∞ -->
e
(
− − -->
1
2
∑ ∑ -->
i
,
j
=
1
n
A
i
j
x
i
x
j
)
d
n
x
=
∫ ∫ -->
− − -->
∞ ∞ -->
∞ ∞ -->
e
(
− − -->
1
2
x
T
A
x
)
d
n
x
=
(
2
π π -->
)
n
det
A
=
1
det
(
A
/
2
π π -->
)
=
det
(
2
π π -->
A
− − -->
1
)
{\displaystyle \int _{-\infty }^{\infty }e^{\left(-{\frac {1}{2}}\sum \limits _{i,j=1}^{n}A_{ij}x_{i}x_{j}\right)}\,d^{n}x=\int _{-\infty }^{\infty }e^{\left(-{\frac {1}{2}}x^{T}Ax\right)}\,d^{n}x={\sqrt {\frac {(2\pi )^{n}}{\det A}}}={\sqrt {\frac {1}{\det(A/2\pi )}}}={\sqrt {\det(2\pi A^{-1})}}}
这里的积分是对R n 的。上式被用于研究多元正态分布 。
同样,
∫ ∫ -->
x
k
1
⋯ ⋯ -->
x
k
2
N
e
(
− − -->
1
2
∑ ∑ -->
i
,
j
=
1
n
A
i
j
x
i
x
j
)
d
n
x
=
(
2
π π -->
)
n
det
A
1
2
N
N
!
∑ ∑ -->
σ σ -->
∈ ∈ -->
S
2
N
(
A
− − -->
1
)
k
σ σ -->
(
1
)
k
σ σ -->
(
2
)
⋯ ⋯ -->
(
A
− − -->
1
)
k
σ σ -->
(
2
N
− − -->
1
)
k
σ σ -->
(
2
N
)
{\displaystyle \int x^{k_{1}}\cdots x^{k_{2N}}\,e^{\left(-{\frac {1}{2}}\sum \limits _{i,j=1}^{n}A_{ij}x_{i}x_{j}\right)}\,d^{n}x={\sqrt {\frac {(2\pi )^{n}}{\det A}}}\,{\frac {1}{2^{N}N!}}\,\sum _{\sigma \in S_{2N}}(A^{-1})_{k_{\sigma (1)}k_{\sigma (2)}}\cdots (A^{-1})_{k_{\sigma (2N-1)}k_{\sigma (2N)}}}
这里的 σ 表示的是有序集 {1, ..., 2N } 的不同排列 。等式右边的系数是对
N
{\displaystyle N}
个重复的 A-1 的 {1, ..., 2N } 中所有的组合的求和(the sum over all combinatorial pairings of {1, ..., 2N } of N copies of A −1 )。[來源請求]
或者,
∫ ∫ -->
f
(
x
→ → -->
)
e
(
− − -->
1
2
∑ ∑ -->
i
,
j
=
1
n
A
i
j
x
i
x
j
)
d
n
x
=
(
2
π π -->
)
n
det
A
e
(
1
2
∑ ∑ -->
i
,
j
=
1
n
(
A
− − -->
1
)
i
j
∂ ∂ -->
∂ ∂ -->
x
i
∂ ∂ -->
∂ ∂ -->
x
j
)
f
(
x
→ → -->
)
|
x
→ → -->
=
0
{\displaystyle \int f({\vec {x}})e^{\left(-{\frac {1}{2}}\sum \limits _{i,j=1}^{n}A_{ij}x_{i}x_{j}\right)}d^{n}x={\sqrt {(2\pi )^{n} \over \det A}}\,\left.e^{\left({1 \over 2}\sum \limits _{i,j=1}^{n}(A^{-1})_{ij}{\partial \over \partial x_{i}}{\partial \over \partial x_{j}}\right)}f({\vec {x}})\right|_{{\vec {x}}=0}}
以上积分中的
f
{\displaystyle f}
是解析函数 ,且函数值的增长必须满足某些边界条件以及另一些特定要求。微分算子的幂可以理解为幂级数 。
虽然泛函积分 没有严格的定义,但是我们仍然可以依照有限维的情况“定义”高斯泛函积分。[來源請求] 然而,
(
2
π π -->
)
∞ ∞ -->
{\displaystyle (2\pi )^{\infty }}
无穷大的问题依然存在,且大部分的泛函行列式 也是无穷大的。如果只考虑比例:
∫ ∫ -->
f
(
x
1
)
⋯ ⋯ -->
f
(
x
2
N
)
e
− − -->
∬ ∬ -->
1
2
A
(
x
2
N
+
1
,
x
2
N
+
2
)
f
(
x
2
N
+
1
)
f
(
x
2
N
+
2
)
d
d
x
2
N
+
1
d
d
x
2
N
+
2
D
f
∫ ∫ -->
e
− − -->
∬ ∬ -->
1
2
A
(
x
2
N
+
1
,
x
2
N
+
2
)
f
(
x
2
N
+
1
)
f
(
x
2
N
+
2
)
d
d
x
2
N
+
1
d
d
x
2
N
+
2
D
f
=
1
2
N
N
!
∑ ∑ -->
σ σ -->
∈ ∈ -->
S
2
N
A
− − -->
1
(
x
σ σ -->
(
1
)
,
x
σ σ -->
(
2
)
)
⋯ ⋯ -->
A
− − -->
1
(
x
σ σ -->
(
2
N
− − -->
1
)
,
x
σ σ -->
(
2
N
)
)
.
{\displaystyle {\frac {\int f(x_{1})\cdots f(x_{2N})e^{-\iint {\frac {1}{2}}A(x_{2N+1},x_{2N+2})f(x_{2N+1})f(x_{2N+2})d^{d}x_{2N+1}d^{d}x_{2N+2}}{\mathcal {D}}f}{\int e^{-\iint {\frac {1}{2}}A(x_{2N+1},x_{2N+2})f(x_{2N+1})f(x_{2N+2})d^{d}x_{2N+1}d^{d}x_{2N+2}}{\mathcal {D}}f}}={\frac {1}{2^{N}N!}}\sum _{\sigma \in S_{2N}}A^{-1}(x_{\sigma (1)},x_{\sigma (2)})\cdots A^{-1}(x_{\sigma (2N-1)},x_{\sigma (2N)}).}
则可以解决这个问题。在德维特标记法 下,此公式与有限维的情况一致。
带线性项的n维
如果A是一个对称的正定矩阵,则有(假设均为列向量)
∫ ∫ -->
e
− − -->
1
2
∑ ∑ -->
i
,
j
=
1
n
A
i
j
x
i
x
j
+
∑ ∑ -->
i
=
1
n
B
i
x
i
d
n
x
=
∫ ∫ -->
e
− − -->
1
2
x
→ → -->
T
A
x
→ → -->
+
B
→ → -->
T
x
→ → -->
d
n
x
=
(
2
π π -->
)
n
det
A
e
1
2
B
→ → -->
T
A
− − -->
1
B
→ → -->
.
{\displaystyle \int e^{-{\frac {1}{2}}\sum \limits _{i,j=1}^{n}A_{ij}x_{i}x_{j}+\sum \limits _{i=1}^{n}B_{i}x_{i}}d^{n}x=\int e^{-{\frac {1}{2}}{\vec {x}}^{T}\mathbf {A} {\vec {x}}+{\vec {B}}^{T}{\vec {x}}}d^{n}x={\sqrt {\frac {(2\pi )^{n}}{\det {A}}}}e^{{\frac {1}{2}}{\vec {B}}^{T}\mathbf {A} ^{-1}{\vec {B}}}.}
形式相似的积分
∫ ∫ -->
0
∞ ∞ -->
x
2
n
e
− − -->
x
2
a
2
d
x
=
π π -->
a
2
n
+
1
(
2
n
− − -->
1
)
!
!
2
n
+
1
{\displaystyle \int _{0}^{\infty }x^{2n}e^{-{\frac {x^{2}}{a^{2}}}}\,dx={\sqrt {\pi }}{\frac {a^{2n+1}(2n-1)!!}{2^{n+1}}}}
∫ ∫ -->
0
∞ ∞ -->
x
2
n
+
1
e
− − -->
x
2
a
2
d
x
=
n
!
2
a
2
n
+
2
{\displaystyle \int _{0}^{\infty }x^{2n+1}e^{-{\frac {x^{2}}{a^{2}}}}\,dx={\frac {n!}{2}}a^{2n+2}}
∫ ∫ -->
0
∞ ∞ -->
x
2
n
e
− − -->
a
x
2
d
x
=
(
2
n
− − -->
1
)
!
!
a
n
2
n
+
1
π π -->
a
{\displaystyle \int _{0}^{\infty }x^{2n}e^{-ax^{2}}\,dx={\frac {(2n-1)!!}{a^{n}2^{n+1}}}{\sqrt {\frac {\pi }{a}}}}
∫ ∫ -->
0
∞ ∞ -->
x
2
n
+
1
e
− − -->
a
x
2
d
x
=
n
!
2
a
n
+
1
{\displaystyle \int _{0}^{\infty }x^{2n+1}e^{-ax^{2}}\,dx={\frac {n!}{2a^{n+1}}}}
∫ ∫ -->
0
∞ ∞ -->
x
n
e
− − -->
a
x
2
d
x
=
Γ Γ -->
(
n
+
1
2
)
2
a
n
+
1
2
{\displaystyle \int _{0}^{\infty }x^{n}e^{-ax^{2}}\,dx={\frac {\Gamma ({\frac {n+1}{2}})}{2a^{\frac {n+1}{2}}}}}
其中,n 为正整数,“!!”表示双阶乘 。
这类积分的一种简单的计算方式是应用莱布尼兹积分规则 对参数进行微分:
∫ ∫ -->
− − -->
∞ ∞ -->
∞ ∞ -->
x
2
n
e
− − -->
α α -->
x
2
d
x
=
(
− − -->
1
)
n
∫ ∫ -->
− − -->
∞ ∞ -->
∞ ∞ -->
∂ ∂ -->
n
∂ ∂ -->
α α -->
n
e
− − -->
α α -->
x
2
d
x
=
(
− − -->
1
)
n
∂ ∂ -->
n
∂ ∂ -->
α α -->
n
∫ ∫ -->
− − -->
∞ ∞ -->
∞ ∞ -->
e
− − -->
α α -->
x
2
d
x
=
π π -->
(
− − -->
1
)
n
∂ ∂ -->
n
∂ ∂ -->
α α -->
n
α α -->
− − -->
1
2
=
π π -->
α α -->
(
2
n
− − -->
1
)
!
!
(
2
α α -->
)
n
{\displaystyle {\begin{aligned}\int _{-\infty }^{\infty }x^{2n}e^{-\alpha x^{2}}\,dx&=\left(-1\right)^{n}\int _{-\infty }^{\infty }{\frac {\partial ^{n}}{\partial \alpha ^{n}}}e^{-\alpha x^{2}}\,dx~=\left(-1\right)^{n}{\frac {\partial ^{n}}{\partial \alpha ^{n}}}\int _{-\infty }^{\infty }e^{-\alpha x^{2}}\,dx\\&={\sqrt {\pi }}\left(-1\right)^{n}{\frac {\partial ^{n}}{\partial \alpha ^{n}}}\alpha ^{-{\frac {1}{2}}}~={\sqrt {\frac {\pi }{\alpha }}}{\frac {(2n-1)!!}{\left(2\alpha \right)^{n}}}\end{aligned}}}
也可以先分部积分 ,然后找出递推关系 之后求解。
另见
参考资料
埃里克·韦斯坦因 . Gaussian Integral . MathWorld .
Griffiths, David. Introduction to Quantum Mechanics 2nd.
Abramowitz, M.; Stegun, I. A. Handbook of Mathematical Functions. New York: Dover Publications.