前言:
眼前看官们对“高斯积分系数”都比较关心,小伙伴们都想要分析一些“高斯积分系数”的相关资讯。那么小编也在网络上汇集了一些关于“高斯积分系数””的相关资讯,希望大家能喜欢,看官们快快来了解一下吧!高斯积分几乎出现在数学和物理的所有领域,甚至在你意想不到的地方。高斯函数和维中的球体的体积有密切关系。高斯积分很强大,我希望在阅读完这篇文章后,你会同意。
高斯积分是以伟大的德国数学家卡尔·弗里德里希的名字命名的
它描述了位于=附近的钟形曲线下的面积,下方绘制的宽度对应于
高斯积分是钟形高斯函数下的面积
我经常看到这个积分,但我总是记不住把这些常数放在哪里。前面的因数是2还是?是在平方根里面还是外面?指数是1还是1/2?
首先,让我们做一个最简单的高斯积分例子。
计算的诀窍是先计算,然后取平方根。解出来后,就很容易计算
只需要做替换→,重复使用更简单的积分,
同样,我们得到
代换→。只是稍微复杂一点的是
要做到这一点,只需计算
重新使用上面计算的积分:
同时,我们现在知道了高斯函数的傅里叶变换。只需替换前面结果中的→。几乎不经过计算,但经过论证,就得到了广义多维版本
是一些(正)对称×矩阵(不一定对角线)和是列向量
论证如下。由于是一个对称矩阵,我们可以找到一个正交矩阵O,其det O=1
其中是一个对角矩阵。然后我们有
现在我们的替代
所以
是替换变换的雅可比矩阵。但是这个替换的雅可比矩阵是正交矩阵的行列式是1。由于是一个对角矩阵,我们有
其中_是行和列的值。所以我们有
似乎我们将问题简化为从矩阵确定对角矩阵。但我们甚至不需要它。因为det=det O^T = 1
这就是广义的-维l例子的最终结果。可能有点复杂,但我认为这是一个很酷的计算。
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