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ヤコビアンとはなんですか?
数学が苦手でなかなか理解できないのでできるだけわかりやすく解説してください。
どうやって出しているのかもできたら教えてください。

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A 回答 (3件)

例えば、dxdyというものをx、y→r、θのように変数変換したとき、後者は次元が一個落ちる。

それを補う際の比率をヤコビアンが与えるという意味かな。

円筒座標ならr、球座標ならr^2sinθといったようになる。
一般の変数変換ときにも成り立つように、偏微分を使った行列式(ヤコビアン)を使ってあらわされるんだよ。

この回答への補足

後者は次元が一個落ちる。
というのがどういうことなのか理解できません。
もう少し詳しく教えてもらえますか?

補足日時:2012/10/20 14:25
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多重積分で変数変換するときにかかってくる係数。


#他にも用途はあるけど
ー変数の場合はちょっと変換式を微分すれば求まるけど、
多変数で絡まっている時はヤコビアンで計算します。
多変数の微積分の教科書には必ず載っていますよ。
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次元が落ちるとは、微分量を掛け合わせたdxdyのときは長さの2乗の次元。


変換後も同じようにしてdrdθにすると長さの次元になってしまうから、dxdy=drdθとはならない。だから、長さの次元を一つ付け足してスケールを補正する必要がある。それをヤコビアンを使って計算するとrになる。座標軸を回転させるだけの簡単な場合はそんなに大げさではないが、任意の座標系に変換する場合に重宝するものだという認識をすればいいと思う。

dx、dy、dr、dθが全て関係するので、ヤコビアンはこれらを全て含んだものになっている(組み合わせ)。3次元を扱う場合も同じで、ヤコビアンは変換前と変換後の変数の偏微分の組み合わせで表される。
(変換前が分子、変換後が分母)

例えば、xをrとθで表そうとした場合、dx=(dx/dr)dr+(dx/dθ)dθとなる。同じように、dy=(dy/dr)dr+(dy/dθ)dθ。
これを行列で表す。詳しくは→http://homepage1.nifty.com/kumabox/Jacobi_1.htm
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Q偏微分の記号∂の読み方について教えてください。

偏微分の記号∂(partial derivative symbol)にはいろいろな読み方があるようです。
(英語)
curly d, rounded d, curved d, partial, der
正統には∂u/∂x で「partial derivative of u with respect to x」なのかもしれません。
(日本語)
ラウンドディー、ラウンドデルタ、ラウンド、デル、パーシャル、ルンド
MS-IMEはデルで変換します。JIS文字コードでの名前は「デル、ラウンドディー」です。

そこで、次のようなことを教えてください。
(1)分野ごと(数学、物理学、経済学、工学など)の読み方の違い
(2)上記のうち、こんな読み方をするとバカにされる、あるいはキザと思われる読み方
(3)初心者に教えるときのお勧めの読み方
(4)他の読み方、あるいはニックネーム

Aベストアンサー

こんちには。電気・電子工学系です。

(1)
工学系の私は,式の中では「デル」,単独では「ラウンドデルタ」と呼んでいます。あとは地道に「偏微分記号」ですか(^^;
その他「ラウンドディー」「パーシャル」までは聞いたことがあります。この辺りは物理・数学系っぽいですね。
申し訳ありませんが,あとは寡聞にして知りません。

(3)
初心者へのお勧めとは,なかなかに難問ですが,ひと通り教えておいて,式の中では「デル」を読むのが無難かと思います。

(4)
私はちょっと知りません。ごめんなさい。ニックネームは,あったら私も教えて欲しいです。

(2)
専門家に向かって「デル」はちょっと危険な香りがします。
キザになってしまうかどうかは,質問者さんのパーソナリティにかかっているでしょう(^^

*すいません。質問の順番入れ替えました。オチなんで。

では(∂∂)/

Qヤコビアン(関数行列式)について 高度な数学の質問になります

座標変換のことについての質問です。
現在、テンソル解析をしていて、
y=f(x1,x2,x3)
x=g(y1,y2,y3)
の座標変換を考えています。

この二つの座標変換が、可逆で、一対一対応していることを説明したいのですが・・・。

この際、関数行列式(ヤコビアン)が0になってしまうと、逆行列が存在せず、
逆変換が、出来なくなってしまうようなのですが、これはどうしてなのでしょうか?

そもそもヤコビアンが0になってしまうと逆変換が出来なくなると言う認識は正しいでしょうか?

ヤコビアンが0になると、逆行列が出来なくなる理由、逆変換が出来なくなる理由を、簡単でもかまいませんので、
教えてください。

Aベストアンサー

>ヤコビアンが0になってしまうと逆変換が出来なくなると言う認識

ヤコビアン≠0は、逆変換が存在する十分条件であって、必要条件ではありません。
例えば、実3次元の変換 f : (u, v, w) → (u^3, v^3, w^3) は可逆ですが、
(u, v, w) = (0, 0, 0) で ヤコビアン=0 になります。
可逆な座標変換について考察するときは、そういうモノまで含めると煩瑣になるので、
ヤコビアン≠0 を仮定して、対象を限定してしまうことが多いのです。

>逆変換が出来なくなってしまうようなのですが、これはどうしてなのでしょうか?

逆変換ができないのは、もとの変換が一対一対応でない場合です。
次数を落として1次元の場合を考えると、わかり易いのでは?
y = f (x) のヤコビアンは f ' (x) ですが、
f ' (x) = 0 となる x を含む区間では、f () の逆関数はどうなるでしょうか。
f (x) = x^2 などの具体例で考えましょう。

>逆行列が出来なくなる理由、逆変換が出来なくなる理由を

逆行列が出来なくなる理由は、ヤコビアン(=ヤコビ行列式)が0のとき
ヤコビ行列が正則でないからです。ここが難しいなら、線型代数を復習しましょう。
高校の教科書でも十分だと思います。

逆変換が出来なくなる理由は、極大雑把には、座標変換は一点の近傍では
その点でのヤコビ行列を掛ける一次変換のようなもの(~で近似できる)なので、
ヤコビ行列が不可逆なら変換も不可逆だということです。正式な定理は参考URLを。

参考URL:http://en.wikipedia.org/wiki/Inverse_function_theorem

>ヤコビアンが0になってしまうと逆変換が出来なくなると言う認識

ヤコビアン≠0は、逆変換が存在する十分条件であって、必要条件ではありません。
例えば、実3次元の変換 f : (u, v, w) → (u^3, v^3, w^3) は可逆ですが、
(u, v, w) = (0, 0, 0) で ヤコビアン=0 になります。
可逆な座標変換について考察するときは、そういうモノまで含めると煩瑣になるので、
ヤコビアン≠0 を仮定して、対象を限定してしまうことが多いのです。

>逆変換が出来なくなってしまうようなのですが、これはどうして...続きを読む

Qe^-2xの積分

e^-2xの積分はどうしたらよいのでしょうか…。e^xやe^2xsinxなどはのってるのですがこれが見つかりません。お願いします。

Aベストアンサー

いささか、思い違いのようです。

e^-2x は、 t=-2x と置いて置換してもよいけれど、牛刀の感がします。

e^-2x を微分すると、(-2)*( e^-2x )となるので、

e^-2x の積分は、(-1/2)*( e^-2x )と判明します。

Q線形・非線形って何ですか?

既に同じようなテーマで質問が出ておりますが、
再度お聞きしたく質問します。

※既に出ている質問
『質問:線形、非線型ってどういう意味ですか?』
http://oshiete1.goo.ne.jp/kotaeru.php3?q=285400
結局これを読んでもいまいちピンと来なかった...(--;


1.線形と非線形について教えてください。
2.何の為にそのような考え方(分け方)をするのか教えてください。


勝手なお願いですが、以下の点に留意いただけると大変うれしいです。
何せ数学はそんなに得意ではない人間+歳なので...(~~;

・わかりやすく教えてください。(小学生に説明するつもりぐらいだとありがたいです)
・例をあげてください。(こちらも小学生でもわかるような例をいただけると助かります)
・数式はなるべく少なくしてください。

『そんな条件じゃ説明できないよー』という方もいると思いますが、どうぞよろしくお願いいたしますm(__)m

Aベストアンサー

昨日「線形の方がなんとなくてわかりやすくないですか」と書いたんですが、やっぱり理系の人間らしく、もうちょっときちんと説明してみます。昨日は数式をなるべく出さないように説明しようとがんばったんですが、今日は少しだけ出しますが、勘弁してください。m(__)m(あと、長文も勘弁してください)


数学的にはちょっとここまで言えるかわかりませんが、自然界の法則としては、「線形」が重要な意味を持つのは、xの値が変化するにつれて変化するyがあったときに、

(yの増加量)/(xの増加量)=A(一定)

という規則が成り立つからです。

xやyの例としては昨日の例で言う例1だとxがガムの個数、yが全体の金額、例2だとxが時間、yが走った距離です。

この規則が何で役に立つかというと、式をちょっと変形すると、

(yの増加量)=A×(xの増加量)・・(1)

ということがわかります。つまり、Aの値さえわかれば、xが増えたときのyの値が容易に推測できるようになるわけです。


ここで「Aの値さえわかれば」と書いていますが、この意味を今から説明します。

自然界の法則を調べるためには何らかの実験を行います。例えば、りんごが木から落ちる運動の測定を行います。
ここから質問者様がイメージできるかわかりませんが、りんごは時間が経つにつれて(下に落ちるにつれて)落下するスピードが速くなるんです。今、実験として、1秒ごとにりんごのスピードを測定したとします。そしてその結果をグラフにプロットしていくと、直線になることがわかります。(ここがわかりにくいかもしれませんが、実際に実験を行うとそのようになるのです)

数学の問題のように初めから「時速100kmで走る」とか「1個100円のガム」とかいうことが与えられていれば直線になることはすぐにわかります。
しかし、自然界の法則はそうもうまくいきません。つまり、実験を行ってその結果をプロットした結果が直線状になっていたときに初めて「何らかの法則があるのではないか」ということがわかり、上で書いた「Aの値さえわかれば」の「A」の値がプロットが直線状になった結果、初めてわかるのです。

そして、プロットが直線状になっているということは、永遠にそうなることが予想されます。つまり、今現在はりんごが木から落ちたときしか実験できませんが、その結果を用いて、もしりんごが雲の上から落としたときに地面ではどのくらいのスピードになるかが推測できるようになるわけです。ここで、このことがなぜ推測できるようになるかというと、(1)で書いた関係式があるからです。このように「なんらかの法則があることが推測でき、それを用いて別の事象が予言できるようになる」ことが「線形」が重要だと考えられる理由です。

しかし、実際に飛行機に乗って雲の上からりんごを落としたらここで推測した値にはならないのです。スカイダイビングを想像するとわかると思いますが、最初はどんどんスピードが上がっていきますが、ある程度でスピードは変わらなくなります。(ずっとスピードが増え続けたら、たぶんあんなに空中で動く余裕はないでしょうか??)つまり、「線形から外れる」のです。

では、なぜスピードが変わらなくなるかというと、お分かりになると思いますが、空気抵抗があるからなんですね。(これが昨日「世の中そううまくはいかない」と書いた理由です)つまり、初めは「線形」かと思われたりんごを落とすという実験は実際には「非線形」なんです。非線形のときは(1)の関係式が成り立たないので、線形のときほど容易には現象の予測ができないことがわかると思います。


では、非線形だと、全てのことにおいて現象の予測が難しいのでしょうか?実はそうでもありません。例えば、logは非線形だということをNo.5さんが書かれていますが、「片対数グラフ」というちょっと特殊な形のグラフを用いるとlogや指数関数のグラフも直線になるんです。つまり、普通のグラフでプロットしたときに「非線形」になるため一見何の法則もないように見えがちな実験結果が「片対数グラフ」を用いると、プロット結果が「線形」になってlogや指数関数の性質を持つことが容易にわかり、それを用いて現象の予測を行うことが(もちろん単なる線形よりは難しいですが)できるようになるわけです。


これが私の「線形」「非線形」の理解です。つまり、

1) 線形の結果の場合は同様の他の事象の推測が容易
2) 非線形の場合は同様の他の事象の推測が困難
3) しかし、一見非線形に見えるものも特殊な見方をすると線形になることがあり、その場合は事象の推測が容易である

このことからいろいろな実験結果は「なるべく線形にならないか」ということを目標に頑張ります。しかし、実際には先ほどの空気抵抗の例のように、どうしても線形にはならない事象の方が世の中多いんです。(つまり、非線形のものが多いんです)

わかりやすいかどうかよくわかりませんが、これが「線形」「非線形」を分ける理由だと思っています。

やっぱり、「線形の方がなんとなくわかりやすい」くらいの理解の方がよかったですかね(^^;;

昨日「線形の方がなんとなくてわかりやすくないですか」と書いたんですが、やっぱり理系の人間らしく、もうちょっときちんと説明してみます。昨日は数式をなるべく出さないように説明しようとがんばったんですが、今日は少しだけ出しますが、勘弁してください。m(__)m(あと、長文も勘弁してください)


数学的にはちょっとここまで言えるかわかりませんが、自然界の法則としては、「線形」が重要な意味を持つのは、xの値が変化するにつれて変化するyがあったときに、

(yの増加量)/(xの増加量)=...続きを読む

Q「ノルム、絶対値、長さ」の違いについて

あじぽんと申します。よろしくお願いします。

ベクトルや複素数などに出てくる「ノルムと絶対値と長さ」というのは同じことを違う言葉で表現しているのでしょうか?
手元にある書籍などには全てが同じ式で求められています。
同じ式で表現されていても意味は少しづつ違っていたりするのでしょうか?

よろしくお願いします。

Aベストアンサー

どれも同じような性質を持ちますが、違いの1つとして定義される空間が違います。

「絶対値」は、実数や複素数といった「数」に対して定義されます。
定義は、一通りしかありません。
ベクトルに対して、絶対値を求めるという言い方をする場合もあるかもしれませんが、それはベクトルの長さを表す記号に絶対値の記号を利用する場合があるからであり、参考書にも文章として「ベクトルの絶対値」という言い方はあまりされていないのではないでしょうか?



「長さ」というのは、空間にある「線」に対して定義できます。
数に対しては「長さ」という言い方はあまり聞かないと思います。
例えば、「3」の長さというような言い方は耳になじまないと思います。
一方、ベクトルの場合は、「矢印」という「線」になりますので「長さ」が定義できます。



最後の「ノルム」は、線形空間に対して定義できます。(もちろん実数、複素数やベクトルも線形空間です)
ノルムの条件を満たせばノルムになるため、複数のノルムが考えられます。
そのため、「(1,1)というベクトルに対するノルムは?」
という質問に対しては、「どのノルムを使うか?」という条件が欠けているため厳密に言うと「解答はできません」。
例としてよく扱われるノルムは「ユークリッドノルム」と言われ、通常のベクトルの長さと等しくなります。

ベクトルに対するノルムでは、「最大値ノルム」というのが他の例としてよく使われます。
これは、ベクトルの各要素の最大値で定義されます。
(例:(3,1,5)というベクトルの最大値ノルムは、3つの数字の最大値である5になります)

ノルムというと、線形空間であれば定義できるため、
f(x) = 3x^2+5x
という数式に対するノルムというのも考えられます。
(数式は、定数倍したり、足し算したりできますよね)
数式に対して「絶対値」とか「長さ」と言ってもピンと来ないですよね。

しかし、まだやられていないかもしれませんが、数式に対するノルムというのは存在します。


そうすると、なんでこんなんがあるねん。って話になると思います。

ここで、ベクトルに対してある定理があったとします。

それがさっきのような数式など他の線形空間でも成り立つんだろうか?
というのを考えるときに「ノルム」の登場です。

その定理の証明で、「ベクトル」として性質を使わずに「ノルム」の性質だけを使って証明ができれば、
それは「ベクトル」に対する証明でなくて「ノルムを持つもの」に対する証明になります。
(ちょっと難しいかな?)


このようにして、定理の応用範囲を広げるために「長さ」や「絶対値」の考え方をベクトルだけでなく「線形空間」という広い考え方に適用できるようにしたのが「ノルム」になります。

どれも同じような性質を持ちますが、違いの1つとして定義される空間が違います。

「絶対値」は、実数や複素数といった「数」に対して定義されます。
定義は、一通りしかありません。
ベクトルに対して、絶対値を求めるという言い方をする場合もあるかもしれませんが、それはベクトルの長さを表す記号に絶対値の記号を利用する場合があるからであり、参考書にも文章として「ベクトルの絶対値」という言い方はあまりされていないのではないでしょうか?



「長さ」というのは、空間にある「線」に対して...続きを読む

Qlogとln

logとln
logとlnの違いは何ですか??
底が10かeかということでいいのでしょうか?
大学の数学のテストでlogが出てきた場合は底が10と解釈してよいのでしょうか??
解説お願いします!!

Aベストアンサー

こんにちは。

>>>logとlnの違いは何ですか??

「自然対数」は、natural logarithm の訳語です。
「ln」というのは、「logarithm 。ただし、natural の。」ということで、つまり「自然対数」という意味です。
一方、log というのは、底がeなのか10なのかがはっきりしません。


>>>大学の数学のテストでlogが出てきた場合は底が10と解釈してよいのでしょうか??

数学であれば、底がeの対数(自然対数)です。底が10の対数(常用対数)ではありません。
一方、log は、数学以外であれば不明確な場合があります。

私の大学時代と仕事の経験から言いますと・・・

【eを用いるケース】
・数学全般(log と書きます)
・電子回路の信号遅延の計算(ln と書く人が多いです)
・放射能、および、放射性物質の減衰(log とも ln とも書きます。ただし、eではなく2を使うこともあります。)

【10を用いるケース】(log または log10 と書きます)
・一般に、実験データや工業のデータを片対数や両対数の方眼紙でまとめるとき(挙げると切りがないほど例が多い)
・pH(水溶液の水素イオン指数・・・酸性・中性・アルカリ性)
・デシベル(回路のゲイン、音圧レベル、画面のちらつきなど)

ご参考になれば。

こんにちは。

>>>logとlnの違いは何ですか??

「自然対数」は、natural logarithm の訳語です。
「ln」というのは、「logarithm 。ただし、natural の。」ということで、つまり「自然対数」という意味です。
一方、log というのは、底がeなのか10なのかがはっきりしません。


>>>大学の数学のテストでlogが出てきた場合は底が10と解釈してよいのでしょうか??

数学であれば、底がeの対数(自然対数)です。底が10の対数(常用対数)ではありません。
一方、log は、数学以外であれば不明確な場...続きを読む

Q剛体振り子の周期

剛体振り子の運動方程式 I(θの2回微分)=-Mghθ
から、普通に
周期T=2π√(I/Mgh)
と教科書に書いてあるのですけど、この周期Tはどうやって求めたのでしょう?計算の仕方がわからないので教えてください☆お願いします!
T=2π/ωと、ω=(θの微分)を用いるのはわかるんですけど・・・。

Aベストアンサー

これはθに関する微分方程式を解かなければいけません。
すなわち
dθ^2/dt^2 = -Aθ
(A=Mgh/I)
これは、よく教科書に書いてある形の微分方程式なのですが、解き方をここに書くのは、ちょっと面倒なのでご勘弁ください。

代わりに、方程式から周期を求める簡易な方法を紹介します。

θはtの三角関数になることは、わかっているものとします。

そうすると
θ = a・sin(ωt+c)
tで一回微分すると
dθ/dt = ab・cos(ωt+c)
もう1回tで微分すると
I = dθ^2/dt^2 = -a・ω^2・sin(ωt+c)

これらを当初の方程式に代入すれば
-a・ω^2・sin(ωt+c) = -A・a・sin(ωt+c)
よって
ω=√A=√(Mgh/I)
T=2π/ω=2π√(I/Mgh)

Qヤコビアンの解りやすい説明が書いてある参考書か、よければ此処で教えてください。

大学の微分積分を独学で勉強しているのですが、どうも、ヤコビアンがよくわかりません。今後、統計学も学ぼうと思っているのですが、どうも、線形変換、変数変換の理解ができていないと大きくつまずくような気がするのです。
特に、同時分布において確率密度関数から確率を求める場合、かならず2重積分が必要になるし、相関係数とか共分散を求める場合にも関係するのではないのかと思います。

特に、わからないと感じるのは全微分の逆と考えられるのか?とか、置換積分のように逆に計算できるのかなど今ひとつ直観的にわからない点です。どなたか良いアドバイスお願いします。

Aベストアンサー

 #3,4です。画像が見にくかったと思います。ここの画像アップの扱いは難しいですね・・・。

>上の説明ではj^-1だが2重積分においては|j|になるのか?・・・

 混乱しやすい所で、わかりにくい説明をして御免なさい。1変数の場合、置換積分は、

  ∫F(x)・dx=∫F(f(u))・df/du・du

になりますが(x=f(u))、df/duが、1変数の場合のdetJになるのは、おわかりだと思います。このとき考えている変換は、x→uではなくて、u→xです。なので、前回の記述では変換を、

>u=f(x,y),v=g(x,y)

ではなくて、

  x=f(u,v),y=g(u,v)

と書けば良かったと思います。これのヤコビ行列をJとすれば、

  ∬F(x,y)・dxdy=∬F(f(u,v),g(u,v))・detJ・dudv

となり、ご紹介したリンクの直感的意味も、納得頂けると思います。

 以下、余談です。
 線形代数を自力で学ぶ場合、線形代数における行列式論の「位置付け」がわかりにくいかも知れません。ふつうに言う線形代数の内容は、一部中途半端な面があります。というのは、それはテンソル(多重線形代数)を含まない事になっているからです。しかし、行列式の正体はじつはテンソルです。でも、ふつうの線形代数は何よりも、連立一次方程式の解法から始まったので、「線形代数の道具としての」行列式を導入せざる得ない事情もあります。
 線形代数における行列式論は、テンソルからの(そうだと言わない)密輸入という事になり、線形代数の理論構成上は、非常に「浮いた立場」にいます。なので、行列式の定義などでは、「これはこういうものなのだ」とある程度割り切って、読む必要が生じます。こういう事は大学に行けば、たぶん講義の余談として教えてもらえるのだと想像しますが、そこが独学の辛いところです。

 最後に、ヤコビアンの計算で固有値を持ち出す理由ですが、次の定理が理由と思います。

  行列式の値は、その行列の固有値の積になる.

 手計算を行う限り上記は、余り便利とは思えませんが、理論的にはこうなります。直接行列式を展開するのと、固有値を計算するのは、どっちもどっちという場合も多いですが、仰る例題は違うのかも知れまんね。例題を教えて頂ければ、お応えできると思います。

 #3,4です。画像が見にくかったと思います。ここの画像アップの扱いは難しいですね・・・。

>上の説明ではj^-1だが2重積分においては|j|になるのか?・・・

 混乱しやすい所で、わかりにくい説明をして御免なさい。1変数の場合、置換積分は、

  ∫F(x)・dx=∫F(f(u))・df/du・du

になりますが(x=f(u))、df/duが、1変数の場合のdetJになるのは、おわかりだと思います。このとき考えている変換は、x→uではなくて、u→xです。なので、前回の記述では変換を、

>u=f(x,y),v=g(x,y)

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Qe^(-x^2)の積分

e^(-x^2)の積分はどうやったらよいのでしょうか?
どなたか分かる方、よろしくお願いします。

eは自然対数の底でe^(-x^2)=exp{-x^2}

Aベストアンサー

ガウス分布に使いますね。
やりかたですね。一般的なものを参考程度までに、

xy座標の第一象限で原点を通る一辺aの正方形
と正方形に接する半径aの(1/4)円とr半径√2aを考えるんですね。
正方形の領域□でe^-x^2 をx方向に積分すると、
∫[0→a]e^-x^2dx
正方形の領域だからe^-y^2 をy方向に積分しても
同じ値になりますね。だから
∫[0→a]e^-x^2dx=∫[0→a]e^-y^2dy
ということは、x,yは独立に考えられるので、
∫[0→a]e^-(x^2+y^2)dxdy
={∫[0→a]e^-x^2dx}^2
という関係が出ますね。
だから、e^-(x^2)を積分する代わりにe^-(x^2+y^2)を積分してその√を取れば解が得られるという論法を利用するんですね。
四角形の領域で
I=∫[x,y:0→a]e^-(x^2+y^2)dxdy
を積分するにはちょっとなんで、四角形に接する大小の円で挟み撃ちを考えるんですね。
半径aの(1/4)円では、
極座標変換して、(x^2+y^2)=r^2, dxdy=rdrdθ
=∫[0→a]e^-(r^2)dr∫[0→π/2]dθ
=(1/2)(1-e^-a^2)(π/2)=(π/4)(1-e^-a^2)
同様に、半径√2aの(1/4)円では、
=(π/4){1-e^-(2a^2)}
だから、
x:0→a
√{(π/4)(1-e^-a^2)}<∫[0→a]e^-(x^2)dx
<√{(π/4){1-e^-(2a^2)}}
が回答ですね。これ以上は数値表を参照ですね。
a→∞ であれば、
∫[0→∞]e^-(x^2)dx=(√π)/2
が回答になりますね。
広域積分でも検索すれば参考になるかも。

ガウス分布に使いますね。
やりかたですね。一般的なものを参考程度までに、

xy座標の第一象限で原点を通る一辺aの正方形
と正方形に接する半径aの(1/4)円とr半径√2aを考えるんですね。
正方形の領域□でe^-x^2 をx方向に積分すると、
∫[0→a]e^-x^2dx
正方形の領域だからe^-y^2 をy方向に積分しても
同じ値になりますね。だから
∫[0→a]e^-x^2dx=∫[0→a]e^-y^2dy
ということは、x,yは独立に考えられるので、
∫[0→a]e^-(x^2+y^2)dxdy
={∫[0→a]e^-x^2dx}^2
という関係が出ますね。
...続きを読む

Q二重積分の意味について

こんばんわ。
いま大学1年なのですが、微積で二重積分∬というものを計算していて思ったのですが、この∬はx方向とy方向の双方向から積分していて今までやってきた積分を二回しているのと同じで、果たして意味があるのか?と思いました。

初めは教科書を見ていたら二重積分は立体の体積を求めているのかと思えば、三重積分で立体を求めていたので「??」となってしまいました。
どなたか簡単な例などを交えて二重積分の意味(図形のどこを求めているのか)を教えてください。m(__)m

Aベストアンサー

積分を使って曲線で囲まれた面積を求めるとき
平面図形をたくさんの細い帯に分けて考えますよね

これは例えばx方向の幅を細かくして面積をたくさんの長方形(帯)の集まりとして考えているのです

二重積分も同じことで曲面で囲まれた立体の体積を求めるのに使います
立体図形のx方向,y方向の幅を細かくし、立体を細長い柱の集まりとして考えるのです

ではなぜ三重積分でも体積が求まるかというと
それは先ほどの細い柱をさらに縦に細かく切って
立体を細かい立方体の集まりと考えるからです

体積だけなら二重積分で十分な場合も多いのですが
立体の質量を求めるとき密度が一様でなかったら
(二重積分における細い柱の真ん中と端っこが違う素材で出来ているような場合は)
立体をさらに細かくして、狭い範囲では密度が一定と考え質量を求めるのです

もし微積分の教科書を持っているならたいていのものには
二重積分で体積を求めるイメージをわかりやすくグラフや図で説明してあると思います、探してみるのもいいとおもいますよ


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