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神经网络|(十八)概率论基础知识-伽马函数溯源-阶乘的积分表达式

【1】引言

前序学习进程中,已经初步学习了伽马函数入门和伽马函数溯源初步,
今天继续溯源伽马函数。

【2】对数函数转换为指数函数

在伽马函数溯源初步中,我们已经证明:
sss为正整数nnn时,
∫01(−lnt)sdt=s!\int_{0}^{1}(-lnt)^sdt=s!01(lnt)sdt=s!
积分式和阶乘式相等,阶乘式和积分式的等价形式有了雏形。
但现实中的积分式却存在一种情况,当s≤−1s\leq-1s1时,积分∫01(−lnt)sdt\int_{0}^{1}(-lnt)^sdt01(lnt)sdt本身是发散的,因此有必要引入衰减因子,让积分函数的定义域覆盖面更广。
实际上我们最后见到的伽马函数式是积分式,所以如果着急,学到当前这一步依然令人迷惑。
我们回到之前提过的积分变换:
首先令u=−lntu=-ln tu=lnt,有:du=−1tdtdt=−tdut=e−udu=-\frac{1}{t}dt\\ dt=-tdu \\t=e^{-u}du=t1dtdt=tdut=eu
此时被积函数变换为:
(−lnt)s=us(-lnt)^s=u^s(lnt)s=us
t→0+t\rightarrow 0^+t0+时,u=−lnt=+∞u=-lnt=+\inftyu=lnt=+
t→1t\rightarrow 1t1时,u=−lnt=0u=-lnt=0u=lnt=0
将上述变换代入积分式:
∫01(−lnt)sdt=∫+∞0us(−t)du=∫+∞0us(−eu)du=∫0+∞use−udu\int_{0}^{1}(-lnt)^sdt=\int_{+\infty}^{0}u^s(-t)du=\\ \int_{+\infty}^{0}u^s(-e^u)du=\int_{0}^{+\infty}u^se^{-u}du01(lnt)sdt=+0us(t)du=+0us(eu)du=0+useudu
所以,此时非常重要的,阶乘的积分表示为:
x!=∫0+∞use−udux!=\int_{0}^{+\infty}u^se^{-u}dux!=0+useudu

【3】总结

说实话写到这一步有点醉,因为这个学习过程有点翻来覆去,这部分内容先讲到这里,理解到这里已经不耽误使用,大家大可放心继续向前学习其他新知识。


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