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Γ函数:修订间差异

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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[[复数 (数学)|複數]]域上:
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[[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> \Re(z)>0.</math>
:<math> \Gamma(z)=\int_{0}^{\infty}t^{z-1}\mathrm{e}^{-t}\rm{d}t,</math> <math> \Re(z)>0.</math>
由于<math>\Gamma (z)</math>沒有零點,所以<math>\frac{1}{\Gamma(z)}</math>是一个整个复平面上的[[全纯函数]]。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>

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。
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。


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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 ==
== 历史動機 ==
{{无来源章节}}
Γ函數本身可以被看作是一個下列插值問題的解:
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』
『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。
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。
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76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82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>
第121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136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158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165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 ==
第182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

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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

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函數可以用無窮乘積表示:

其中欧拉-马歇罗尼常数

Γ積分

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递推公式

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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

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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

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  • 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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