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Γ函数:修订间差异

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[[File:Gamma_plot zh.svg|thumb|200px|Γ函數在實軸上的函數圖形]]
[[File:Gamma_plot zh.svg|thumb|240x240像素|Γ函數在实数定义域上的[[函數圖形]]]]
{{微積分學}}
{{微積分學}}
在[[數學]]中,<math>\Gamma \,</math>'''函数'''('''伽瑪函數''';Gamma函数),是[[階乘]]函數在[[實數]]與[[复数 (数学)|複數]]域上的擴展。如果<math>n</math>為[[正整數]],則:
在[[數學]]中,<math>\Gamma \,</math>'''函数'''('''伽瑪函數''';Gamma函数),是[[階乘]]函數在[[實數]]與[[复数 (数学)|複數]]域上的擴展。如果<math>n</math>為[[正整數]],則:
:<math> \Gamma(n) = (n-1)!</math>
:<math> \Gamma(n) = (n-1)!</math>


對於實部份為正的[[复数 (数学)|複數]]<math>z</math>,伽瑪函數定義為
根据[[解析延拓]]原理,伽瑪函可以定義在除去[[非整數]]整個[[复数 (数学)|複數]]域上
:<math> \Gamma(z)=\int_{0}^{\infty}t^{z-1}\mathrm{e}^{-t}\rm{d}t</math>
:<math> \Gamma(z)=\int_{0}^{\infty}t^{z-1}\mathrm{e}^{-t}\rm{d}t,</math> <math> \Re(z)>0.</math>
数学家[[阿德里安-马里·勒让德|勒讓德]]首次使用了[[希腊字母]]Γ作为该函数的记号。在[[概率論|機率論]]和[[组合数学]]中此函數很常用。
此定義可以用[[解析延拓]]原理,拓展到除去[[非正整數]]的整個[[复数 (数学)|複數]]域上。

因為 Γ函數 沒有零點,所以倒數Γ函數是一個整函數,也就是在整個複數上都是有定義的函數。

在[[概率論|機率論]]中很常見到此函數,另外在[[組合數學]]中這個函數也非常常見。

在Γ函數的記號上,是源自於[[阿德里安-马里·勒让德|勒讓德]]。

== 動機 ==
Γ函數本身可以被看作是一個下列插值問題的解:

『找到一個光滑曲線連接那些由 <math>y = (x - 1)!</math> 所給定的點<math>(x, y)</math>,並要求<math>x</math>要為正整數』

由前幾個的階乘清楚表明這樣的曲線是可以被畫出來的,但是我們更希望有一個精確的公式去描述這個曲線,並讓階乘的操作不會依賴於<math>x</math>值的大小。而最簡單的階乘公式 <math>x! = 1 \times 2 \times \cdots \times x</math> 不能直接應用在應用在<math>x</math>值為有理數的時候,因為它被限定在<math>x</math>值為正整數而已。相對而言,並不存在簡單的階乘解決公式。不存在一個有限的關於加總、乘積、冪次、指數函數或是對數函數可以表達 <math>x!</math>,但是是有一個普遍的公式藉由微積分的積分與極限去表達階乘的,而 Γ函數就是那個公式。

階乘有無限多種的連續擴張方式將定義域擴張到非整數:可以通過任何一組孤立點畫出無限多的曲線。Γ函數是實務上最好的一個選擇,因為是[[解析函数|解析的]](除了正整數點),而且它可以被定義成很多種等價形式。然而,它並不是唯一一個擴張階乘意義的解析函數,只要給予任何解析函數,其在正整數上為零,像是 <math>k\sin (m\pi x)</math>,會給出其他函數有著階乘性質。



== 定義 ==
== 定義 ==
<math>\Gamma \,</math>函數可以通过[[尤拉]](Euler)第二类积分定義:
<math>\Gamma \,</math>函數可以通过[[尤拉|欧拉]](Euler)第二类积分定義:
:<math>\Gamma(z)=\int_{0}^{\infty}t^{z-1}\mathrm{e}^{-t}\rm{d}t</math>
:<math>\Gamma(z)=\int_{0}^{\infty}t^{z-1}\mathrm{e}^{-t}\rm{d}t</math>
对[[复数 (数学)|复数]]<math>z\,</math>,我们要求<math>\mathrm{Re}(z) > 0</math>。
对[[复数 (数学)|复数]]<math>z\,</math>,我们要求<math>\mathrm{Re}(z) > 0</math>。
第41行: 第24行:
这样定义的<math>\Gamma</math>函數在全平面除了<math>z=0,-1,-2,\ldots</math>以外的地方解析。
这样定义的<math>\Gamma</math>函數在全平面除了<math>z=0,-1,-2,\ldots</math>以外的地方解析。


<math>\Gamma</math>函數也可以用无穷乘积的方式表示:
<math>\Gamma</math>函數也可以用[[无穷乘积]]的方式表示:
:<math>\Gamma(z)=\frac{1}{z}\prod_{n=1}^{\infty} \left(1+\frac{z}{n}\right)^{-1}\left(1+\frac{1}{n}\right)^{z}</math>
:<math>\Gamma(z)=\frac{1}{z}\prod_{n=1}^{\infty} \left(1+\frac{z}{n}\right)^{-1}\left(1+\frac{1}{n}\right)^{z}</math>


这说明<math>\Gamma(z)</math>是亚纯函数,而<math>\frac{1}{\Gamma(z)}</math>是全纯函数
这说明<math>\Gamma(z)</math>是亚纯函数,而<math>\frac{1}{\Gamma(z)}</math>是全纯函数

== 历史動機 ==
Γ函數本身可以被看作是一個下列插值問題的解

『找到一個光滑曲線連接那些由 <math>y = (x - 1)!</math> 所給定的點<math>(x, y)</math>,並要求<math>x</math>要為正整數』

由前幾個的[[階乘]]清楚表明這樣的曲線是可以被畫出來的,但是我們更希望有一個精確的公式去描述這個曲線,並讓階乘的操作不會依賴於<math>x</math>值的大小。而最簡單的階乘公式 <math>x! = 1 \times 2 \times \cdots \times x</math> 不能直接應用在<math>x</math>值為[[分|分数]]的時候,因為它被限定在<math>x</math>值為正整數而已。相對而言,不存在一個有限的關於加總、乘積、冪次、指數函數或是對數函數可以表達 <math>x!</math>,但是是有一個普遍的公式藉由微積分的積分與極限去表達階乘的,而 Γ函數就是那個公式。<ref>{{Cite journal |last=P. J. |first=Davis |date=1959 |title=Leonhard Euler's Integral: A Historical Profile of the Gamma Function |url=https://www.maa.org/programs/maa-awards/writing-awards/leonhard-eulers-integral-an-historical-profile-of-the-gamma-function |journal=American Mathematical Monthly |doi=10.2307/2309786 |access-date=2023-01-01 |archive-date=2023-01-01 |archive-url=https://web.archive.org/web/20230101190952/https://www.maa.org/programs/maa-awards/writing-awards/leonhard-eulers-integral-an-historical-profile-of-the-gamma-function |dead-url=no }}</ref>

階乘有無限多種的連續擴張方式將定義域擴張到非整數:可以通過任何一組孤立點畫出無限多的曲線。Γ函數是實務上最好的一個選擇,因為是[[解析函数|解析的]](除了正整數點),而且它可以被定義成很多種等價形式。然而,它並不是唯一一個擴張階乘意義的解析函數,只要給予任何解析函數,其在正整數上為零,像是 <math>k\sin (m\pi x)</math>,會給出其他函數有著階乘性質。


== 無窮乘積 ==
== 無窮乘積 ==
第52行: 第44行:
其中<math>\gamma\,</math>是[[欧拉-马歇罗尼常数]]。
其中<math>\gamma\,</math>是[[欧拉-马歇罗尼常数]]。


== <math>\Gamma</math>積分 ==
== Γ積分 ==
:<math>1= \int_{0}^{\infty}\frac{x^{\alpha-1}\lambda^\alpha \mathrm{e}^{-\lambda x}}{\Gamma\left(\alpha \right)} {\rm{d}} x</math>
:<math>1= \int_{0}^{\infty}\frac{x^{\alpha-1}\lambda^\alpha \mathrm{e}^{-\lambda x}}{\Gamma\left(\alpha \right)} {\rm{d}} x</math>


第70行: 第62行:


=== 递推公式的推导 ===
=== 递推公式的推导 ===

<math>\Gamma(n + 1) = \int_0^\infty \mathrm{e}^{-x} x ^{n + 1 - 1} \mathrm{d}x = \int_0^\infty \mathrm{e}^{-x} x ^n {\rm{d}}x</math>
<math>\Gamma(n + 1) = \int_0^\infty \mathrm{e}^{-x} x ^{n + 1 - 1} \mathrm{d}x = \int_0^\infty \mathrm{e}^{-x} x ^n {\rm{d}}x</math>


我们用[[分部积分法]]来计算这个积分:
我们用[[分部積分法|分部积分法]]来计算这个积分:


<math>\int_0^\infty \mathrm{e}^{-x} x ^n \mathrm{d}x = \left[\frac{-x^n}{\mathrm{e}^x}\right]_0^\infty + n \int_0^\infty \mathrm{e}^{-x} x ^{n - 1} {\rm{d}} x</math>
<math>\int_0^\infty \mathrm{e}^{-x} x ^n \mathrm{d}x = \left[\frac{-x^n}{\mathrm{e}^x}\right]_0^\infty + n \int_0^\infty \mathrm{e}^{-x} x ^{n - 1} {\rm{d}} x</math>
第79行: 第70行:
当<math>x=0 \,</math>时,<math>\tfrac{-0^n}{\mathrm{e}^0} = \tfrac{0}{1} = 0</math>。当<math>x \,</math>趋于[[无穷大]]时,根据[[洛必达法则]],有:
当<math>x=0 \,</math>时,<math>\tfrac{-0^n}{\mathrm{e}^0} = \tfrac{0}{1} = 0</math>。当<math>x \,</math>趋于[[无穷大]]时,根据[[洛必达法则]],有:


<math>\lim_{x \rightarrow \infty} \frac{-x^n}{\mathrm{e}^x} = \lim_{x \rightarrow \infty} \frac{-n! \cdot 0}{\mathrm{e}^x} = 0</math>
<math>\lim_{x \rightarrow \infty} \frac{-x^n}{\mathrm{e}^x} = \lim_{x \rightarrow \infty} \frac{-n! \cdot 0}{\mathrm{e}^x} = 0</math>.


因此第一项<math>\left[\tfrac{-x^n}{\mathrm{e}^x}\right]_0^\infty </math>变成了零,所以:
因此第一项<math>\left[\tfrac{-x^n}{\mathrm{e}^x}\right]_0^\infty </math>变成了零,所以:
第85行: 第76行:
<math>\Gamma(n + 1) = n \int_0^\infty \frac{x ^{n - 1}}{\mathrm{e}^x} {\rm{d}}x</math>
<math>\Gamma(n + 1) = n \int_0^\infty \frac{x ^{n - 1}}{\mathrm{e}^x} {\rm{d}}x</math>


等式的右面正好是<math>n \Gamma(n)\,</math>因此,[[递推公式]]为:
等式的右面正好是<math>n \Gamma(n)\,</math>, 因此,[[递推公式]]为:


:<math>{\Gamma(n + 1) = n \Gamma(n)} \,</math>
:<math>{\Gamma(n + 1) = n \Gamma(n)} \,</math>.


== 重要性质 ==
== 重要性质 ==
* 當<math>z\to 0^+</math>時,<math>\Gamma(z)\to+\infty</math>
* 當<math>z\to 0^+</math>時,<math>\Gamma(z)\to+\infty</math>
* [[歐拉反射公式]](余元公式):
* [[歐拉反射公式]](余元公式):
: <math>\Gamma(z)\Gamma(1-z)=\frac{\pi}{\sin{\pi z}} \quad (0<\mathrm{Re}(z)<1)</math>
: <math>\Gamma(z)\Gamma(1-z)=\frac{\pi}{\sin{\pi z}} \quad (0<\mathrm{Re}(z)<1)</math>.
:由此可知当<math>\ z=\tfrac{1}{2}</math>时,<math>\Gamma\left(\tfrac{1}{2}\right)=\sqrt{\pi}</math>
:由此可知当<math>\ z=\tfrac{1}{2}</math>时,<math>\Gamma\left(\tfrac{1}{2}\right)=\sqrt{\pi}</math>.

* 伽马函数还是负[[自然指数函数]]的[[梅林变换]]: <math> \Gamma(z)=\mathcal{M}\{e^{-x}\}(z).</math>

* 乘法定理:
* 乘法定理:
:<math>\Gamma(z) \; \Gamma\left(z + \tfrac{1}{2}\right) = 2^{1-2z} \; \sqrt{\pi} \; \Gamma(2z)</math>。
:<math>\Gamma(z) \; \Gamma\left(z + \tfrac{1}{2}\right) = 2^{1-2z} \; \sqrt{\pi} \; \Gamma(2z)</math>。
:<math>\Gamma(z) \; \Gamma\left(z + \tfrac{1}{m}\right) \; \Gamma\left(z + \tfrac{2}{m}\right) \cdots
:<math>\Gamma(z) \; \Gamma\left(z + \tfrac{1}{m}\right) \; \Gamma\left(z + \tfrac{2}{m}\right) \cdots
\Gamma\left(z + \tfrac{m-1}{m}\right) =
\Gamma\left(z + \tfrac{m-1}{m}\right) =
(2 \pi)^{\frac{m-1}{2}} \; m^{\frac{1}{2} - mz} \; \Gamma(mz)</math>
(2 \pi)^{\frac{m-1}{2}} \; m^{\frac{1}{2} - mz} \; \Gamma(mz)</math>.
* 此外:
* 此外
:<math>\Gamma\left(n+\tfrac{1}{2}\right)=\frac{(2n)!\sqrt{\pi}}{n!4^n}</math>
:<math>\Gamma\left(n+\tfrac{1}{2}\right)=\frac{(2n)!\sqrt{\pi}}{n!4^n}</math>.
* 使用乘法定理推導的關係:
* 使用乘法定理推導的關係
:<math>\Gamma(1/6) = \Gamma(1/3)^2 / \sqrt{\pi} * 2^{2/3} * \sin({\pi/3}).</math>
:<math>\Gamma(1/6) = \Gamma(1/3)^2 / \sqrt{\pi} * 2^{2/3} * \sin({\pi/3}).</math>
:<math>\Gamma(5/6) = 1 / \Gamma(1/3)^2 * \sqrt{\pi}^3 * 2^{4/3} / \sqrt{3}.</math>
:<math>\Gamma(5/6) = 1 / \Gamma(1/3)^2 * \sqrt{\pi}^3 * 2^{4/3} / \sqrt{3}.</math>
第108行: 第102行:
:<math>\Gamma(7/10) = \Gamma(2/5) / \Gamma(1/5) * \sqrt{\pi} * 2^{3/5}.</math>
:<math>\Gamma(7/10) = \Gamma(2/5) / \Gamma(1/5) * \sqrt{\pi} * 2^{3/5}.</math>
:<math>\Gamma(9/10) = 1 / (\Gamma(1/5) * \Gamma(2/5)) * \sqrt{\pi}^3 / 2^{4/5} / (\sin(\pi/10) * \sin({2*\pi/5})).</math>
:<math>\Gamma(9/10) = 1 / (\Gamma(1/5) * \Gamma(2/5)) * \sqrt{\pi}^3 / 2^{4/5} / (\sin(\pi/10) * \sin({2*\pi/5})).</math>
<ref>{{cite web |url= https://github.com/discoleo/R/blob/master/Math/Integrals.Gamma.R|title= Relations of the Gamma function|last= Mada|first= L.|date= 2020-04-24|website= R code on Github|publisher= Code publicly available on Github [Personal Research]|access-date= 2020-04-24|quote=Relations of the Gamma function}}</ref>
<ref>{{cite web|url= https://github.com/discoleo/R/blob/master/Math/Integrals.Gamma.R|title= Relations of the Gamma function|last= Mada|first= L.|date= 2020-04-24|website= R code on Github|publisher= Code publicly available on Github [Personal Research]|access-date= 2020-04-24|quote= Relations of the Gamma function|archive-date= 2021-04-02|archive-url= https://web.archive.org/web/20210402055736/https://github.com/discoleo/R/blob/master/Math/Integrals.Gamma.R|dead-url= no}}</ref>


此式可用來協助計算[[t分布]]機率密度函數、[[卡方分布]]機率密度函數、[[F分布]]機率密度函數等的累計機率。
此式可用來協助計算[[t分布]]機率密度函數、[[卡方分布]]機率密度函數、[[F分布]]機率密度函數等的累計機率。
第124行: 第118行:
[[斯特靈公式]]能用以估計<math>\Gamma(z)</math>函数的增長速度。公式為:
[[斯特靈公式]]能用以估計<math>\Gamma(z)</math>函数的增長速度。公式為:
:<math>\Gamma(z+1)\sim\sqrt{2\pi z}\left(\frac{z}{e}\right)^z,</math>
:<math>\Gamma(z+1)\sim\sqrt{2\pi z}\left(\frac{z}{e}\right)^z,</math>
其中[[e (常)|e]]約等於{{複變運算|e}}。
其中[[E (数学)|e]]約等於{{複變運算|e}}。


=== 特殊值 ===
=== 特殊值 ===
第139行: 第133行:
\Gamma(4) &=& 3! &=& 6
\Gamma(4) &=& 3! &=& 6
\end{array}</math>
\end{array}</math>
'''<big>连分数表示</big>'''

伽马函数也可以在复数域表示为两个[[连分数]]之和<ref>{{Cite web|title=Exponential integral E: Continued fraction representations|url=https://functions.wolfram.com/GammaBetaErf/ExpIntegralE/10/0005/|access-date=2023-01-01|archive-date=2022-11-09|archive-url=https://web.archive.org/web/20221109153543/https://functions.wolfram.com/GammaBetaErf/ExpIntegralE/10/0005/|dead-url=no}}</ref>:

<math>\Gamma (z)=\cfrac{e^{-1}}{2+0-z+1\cfrac{z-1}{2+2-z+2\cfrac{z-2}{2+4-z+3\cfrac{z-3}{2+6-z+4\cfrac{z-4}{2+8-z+5\cfrac{z-5}{2+10-z+\ddots}}}}}}+\cfrac{e^{-1}}{z+0-\cfrac{z+0}{z+1+\cfrac{1}{z+2-\cfrac{z+1}{z+3+\cfrac{2}{z+4-\cfrac{z+2}{z+5+\cfrac{3}{z+6-\ddots}}}}}}} </math>


== 导数 ==
== 导数 ==
第161行: 第160行:
:<math>\Gamma'(m+1) = m! \left( - \gamma + \sum_{k=1}^m\frac{1}{k} \right)\, </math>
:<math>\Gamma'(m+1) = m! \left( - \gamma + \sum_{k=1}^m\frac{1}{k} \right)\, </math>


其中γ是[[歐拉-馬歇羅尼常數]]。
其中γ是[[歐拉-馬斯刻若尼常數|歐拉-馬歇羅尼常數]]。


== 复数值 ==
== 复数值 ==
第168行: 第167行:
== 解析延拓 ==
== 解析延拓 ==
[[File:Gamma abs.png|thumb|250px|Γ函數的絕對值函數圖形]]
[[File:Gamma abs.png|thumb|250px|Γ函數的絕對值函數圖形]]
注意到在<math>\Gamma</math>函數的積分定義中若取<math>z \,</math>為實部大於零之[[复数 (数学)|複數]]、則積分存在,而且在右半複平面上定義一個[[全純函數]]。利用函數方程
注意到在<math>\Gamma</math>函數的積分定義中若取<math>z \,</math>為實部大於零之[[复数 (数学)|複數]]、則積分存在,而且在右半複平面上定義一個[[全纯函数|全純函數]]。利用函數方程
: <math>\Gamma(z)\Gamma(1-z)=\frac{\pi}{\sin{\pi z}} \quad (0 < \mathrm{Re}(z) < 1) </math>
: <math>\Gamma(z)\Gamma(1-z)=\frac{\pi}{\sin{\pi z}} \quad (0 < \mathrm{Re}(z) < 1) </math>
並注意到函數<math>\sin (\pi z) \,</math>在整個複平面上有解析延拓,我們可以在<math>\mathrm{Re}(z)<1</math>時設
並注意到函數<math>\sin (\pi z) \,</math>在整個複平面上有解析延拓,我們可以在<math>\mathrm{Re}(z)<1</math>時設
: <math> \Gamma(z) = \dfrac{\pi}{\Gamma(1-z) \sin{\pi z}}</math>
: <math> \Gamma(z) = \dfrac{\pi}{\Gamma(1-z) \sin{\pi z}}</math>
從而將<math>\Gamma \,</math>函數延拓為整個複平面上的[[亞純函數]],它在<math>z=0,-1,-2,-3\cdots</math>有單[[极点 (复分析)|極點]],留數為
從而將<math>\Gamma \,</math>函數延拓為整個複平面上的[[亚纯函数|亞純函數]],它在<math>z=0,-1,-2,-3\cdots</math>有單[[极点 (复分析)|極點]],留數為
: <math>\mathrm{Res}(\Gamma, -n) = \dfrac{(-1)^n}{n!} </math>
: <math>\mathrm{Res}(\Gamma, -n) = \dfrac{(-1)^n}{n!}. </math>


== 程式實現 ==
== 程式實現 ==
許多程式語言或試算表軟體有提供Γ函数或對數的Γ函数,例如EXCEL。而對數的Γ函数還要再取一次自然指數才能獲得Γ函数值。例如在EXCEL中,可使用GAMMALN函数,再用<code><nowiki>EXP[GAMMALN(X)]</nowiki></code>,即可求得任意實数的伽玛函数的值。
許多程式語言或試算表軟體有提供Γ函数或對數的Γ函数,例如EXCEL。而對數的Γ函数還要再取一次自然指數才能獲得Γ函数值。例如在EXCEL中,可使用GAMMALN函数,再用<code><nowiki>EXP[GAMMALN(X)]</nowiki></code>,即可求得任意實数的伽玛函数的值。
*例如在EXCEL中:<code><nowiki>EXP[GAMMALN(4/3)]</nowiki></code>={{複變運算|gamma(4/3)}}
*例如在EXCEL中:<code><nowiki>EXP[GAMMALN(4/3)]</nowiki></code>={{複變運算|gamma(4/3)}}
而在沒有提供Γ函数的程式環境中,也能夠過泰勒級數或斯特靈公式等方式來近似,例如Robert H. Windschitl在2002年提出的方法,其在十進制可獲得有效數-{}-字八位數的精確度<ref>{{Cite web |url=http://www.rskey.org/gamma.htm |title=Toth, V. T. ''Programmable Calculators: Calculators and the Gamma Function'' (2006) |accessdate=2018-11-18 |archive-date=2005-12-31 |archive-url=https://web.archive.org/web/20051231063913/http://www.rskey.org/gamma.htm |dead-url=no }}</ref>,已足以填滿[[單精度浮點數]]的二進制有效數-{}-字24位:
而在沒有提供Γ函数的程式環境中,也能夠過泰勒級數或斯特靈公式等方式來近似,例如Robert H. Windschitl在2002年提出的方法,其在十進制可獲得有效數-{}-字八位數的精確度<ref>{{Cite web|url=http://www.rskey.org/gamma.htm | author= Viktor T. Toth | title="Programmable Calculators: Calculators and the Gamma Function"| year=2006 |accessdate=2018-11-18 | archive-url=https://web.archive.org/web/20070223105756/http://www.rskey.org/gamma.htm | archive-date=2007-02-23}}</ref>,已足以填滿[[單精度浮點數]]的二進制有效數-{}-字24位:
:<math>\Gamma(z) \approx \sqrt{\frac{2 \pi}{z} } \left( \frac{z}{e} \sqrt{ z \sinh \frac{1}{z} + \frac{1}{810z^6} } \right)^{z}</math>
:<math>\Gamma(z) \approx \sqrt{\frac{2 \pi}{z} } \left( \frac{z}{e} \sqrt{ z \sinh \frac{1}{z} + \frac{1}{810z^6} } \right)^{z}</math>


第185行: 第184行:
* [[多伽玛函数]]
* [[多伽玛函数]]
* [[倒數伽瑪函數]]
* [[倒數伽瑪函數]]
* [[反伽瑪函數]]
*[[伽玛分布]]
*[[伽玛分布]]



2024年10月1日 (二) 22:41的最新版本

Γ函數在实数定义域上的函數圖形

數學中,函数伽瑪函數;Gamma函数),是階乘函數在實數複數域上的擴展。如果正整數,則:

根据解析延拓原理,伽瑪函數可以定義在除去非正整數的整個複數域上:

数学家勒讓德首次使用了希腊字母Γ作为该函数的记号。在機率論组合数学中此函數很常用。

定義

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函數可以通过欧拉(Euler)第二类积分定義:

复数,我们要求

函數还可以通过对泰勒展开解析延拓到整个复平面

这样定义的函數在全平面除了以外的地方解析。

函數也可以用无穷乘积的方式表示:

这说明是亚纯函数,而是全纯函数。

历史動機

[编辑]

Γ函數本身可以被看作是一個下列插值問題的解:

『找到一個光滑曲線連接那些由 所給定的點,並要求要為正整數』

由前幾個的階乘清楚地表明這樣的曲線是可以被畫出來的,但是我們更希望有一個精確的公式去描述這個曲線,並讓階乘的操作不會依賴於值的大小。而最簡單的階乘公式 不能直接應用在值為分数的時候,因為它被限定在值為正整數而已。相對而言,并不存在一個有限的關於加總、乘積、冪次、指數函數或是對數函數可以表達 ,但是是有一個普遍的公式藉由微積分的積分與極限去表達階乘的,而 Γ函數就是那個公式。[1]

階乘有無限多種的連續擴張方式將定義域擴張到非整數:可以通過任何一組孤立點畫出無限多的曲線。Γ函數是實務上最好的一個選擇,因為是解析的(除了非正整數點),而且它可以被定義成很多種等價形式。然而,它並不是唯一一個擴張階乘意義的解析函數,只要給予任何解析函數,其在正整數上為零,像是 ,會給出其他函數有著階乘性質。

無窮乘積

[编辑]

函數可以用無窮乘積表示:

其中欧拉-马歇罗尼常数

Γ積分

[编辑]

递推公式

[编辑]

函数的递推公式为:

对于正整数,有

可以说函数是階乘的推廣。

递推公式的推导

[编辑]

我们用分部积分法来计算这个积分:

时,。当趋于无穷大时,根据洛必达法则,有:

.

因此第一项变成了零,所以:

等式的右面正好是, 因此,递推公式为:

.

重要性质

[编辑]
  • 時,
  • 歐拉反射公式(余元公式):
.
由此可知当时,.
  • 乘法定理:
.
  • 此外:
.
  • 使用乘法定理推導的關係:

[2]

此式可用來協助計算t分布機率密度函數、卡方分布機率密度函數、F分布機率密度函數等的累計機率。

  • 極限性質

對任何實數α

斯特靈公式

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Γ函數與斯特靈公式
(藍色)、(橘色),數字越大會越趨近。但會在負值則會因為出現虛數而無法使用。

斯特靈公式能用以估計函数的增長速度。公式為:

其中e約等於2.718281828459。

特殊值

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连分数表示

伽马函数也可以在复数域表示为两个连分数之和[3]

导数

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Γ函數的微分
Γ函數(藍色)、Γ函數的微分(橘色),其中,大於50與小於-20的部分被截掉。

對任何複數z,滿足 Re(z) > 0,有

於是,對任何正整數 m

其中γ是歐拉-馬歇羅尼常數

复数值

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解析延拓

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Γ函數的絕對值函數圖形

注意到在函數的積分定義中若取為實部大於零之複數、則積分存在,而且在右半複平面上定義一個全純函數。利用函數方程

並注意到函數在整個複平面上有解析延拓,我們可以在時設

從而將函數延拓為整個複平面上的亞純函數,它在有單極點,留數為

程式實現

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許多程式語言或試算表軟體有提供Γ函数或對數的Γ函数,例如EXCEL。而對數的Γ函数還要再取一次自然指數才能獲得Γ函数值。例如在EXCEL中,可使用GAMMALN函数,再用EXP[GAMMALN(X)],即可求得任意實数的伽玛函数的值。

  • 例如在EXCEL中:EXP[GAMMALN(4/3)]=0.89297951156925

而在沒有提供Γ函数的程式環境中,也能夠過泰勒級數或斯特靈公式等方式來近似,例如Robert H. Windschitl在2002年提出的方法,其在十進制可獲得有效數字八位數的精確度[4],已足以填滿單精度浮點數的二進制有效數字24位:

参见

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參考文獻

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  1. ^ P. J., Davis. Leonhard Euler's Integral: A Historical Profile of the Gamma Function. American Mathematical Monthly. 1959 [2023-01-01]. doi:10.2307/2309786. (原始内容存档于2023-01-01). 
  2. ^ Mada, L. Relations of the Gamma function. R code on Github. Code publicly available on Github [Personal Research]. 2020-04-24 [2020-04-24]. (原始内容存档于2021-04-02). Relations of the Gamma function 
  3. ^ Exponential integral E: Continued fraction representations. [2023-01-01]. (原始内容存档于2022-11-09). 
  4. ^ Viktor T. Toth. "Programmable Calculators: Calculators and the Gamma Function". 2006 [2018-11-18]. (原始内容存档于2007-02-23). 

外部链接

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