ガウス積分とは?

∫₋∞^∞ e^(−x²) dx = √π
√π ≈ 1.7724538509。証明には 2 次元での極座標変換を用いる。

関数 e^(−x²) は釣鐘曲線であり、x = 0 で 1 に達し、左右対称に 0 へ落ちていく。この曲線の下面積を実数全体で積分すると、正確に √π ≈ 1.7724 になる。ふつう別々に現れる e と π が、ここでは 1 つの積分の中で結びつく。

釣鐘曲線 e^(−x²):面積は √π
1.2e-40.330.671e^(−x²)-3-113x

e^(−x²) を全実数で積分すると √π ≈ 1.7725 になる。これがガウス積分である。これを √(2π) で割ると標準正規分布が得られる。

証明は数学でもっとも美しい技巧の一つである。I = ∫e^(−x²)dx とおき、I² を x と y に関する二重積分として書く。そこから極座標 r, θ に変換すると、被積分関数は e^(−r²)、面積要素は r·dr·dθ になる。角度の積分で π が生まれ、半径方向の積分は 1/2 になり、最終的に I² = π、したがって I = √π が得られる。

正規分布の公式
f(x) = (1/σ√(2π)) · e^(−(x−μ)²/2σ²)
σ = 標準偏差、 μ = 平均
1/√(2π) という正規化因子は、ガウス積分 ∫e^(−x²)dx = √π から直接現れる。

正規分布、中心極限定理、量子力学のガウス波束、階乗のスターリング近似などは、すべてこの積分に支えられている。e^(−x²) を積分する場面では、ほとんど必ず √π が現れる。

二乗するトリック:∫e^(−x²)dx = √π
I² = ∫∫ e^(−x²−y²) dx dy = ∫₀^∞ e^(−r²) 2πr dr = π
第1段階:I を二乗して平面上の二重積分にする
第2段階:極座標 (r, θ) に変換する — θ の積分が 2π を与える
第3段階:u = r² と置換する — r の積分は 1/2。したがって I² = π、ゆえに I = √π。
関連トピック
π e 微積分学の基本定理
ガウス積分の要点

ガウス積分は ∫_{−∞}^{∞} e^(−x^2) dx = √π という公式である。証明では積分を二乗し、極座標へ変換して正確に評価する。この計算は正規分布の正規化に不可欠で、確率密度 (1/√(2π))e^(−x^2/2) が 1 に積分される理由を与える。ガウス関数は量子力学、熱拡散、スターリング近似、統計学に広く現れる。

使用分野
数学
物理学
工学
🧬生物学
💻計算機科学
📊統計学
📈金融
🎨芸術
🏛建築
音楽
🔐暗号学
🌌天文学
化学
🦉哲学
🗺地理学
🌿生態学
Want to test your knowledge?
Question
FeynmanはGauss積分の変形を物理学でどのように使いましたか?
tap · space
1 / 10