第36行:
第36行:
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<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[[分數|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,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 <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>
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<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[[分數|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,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 <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 <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 ==
Γ函數在实数定义域上的函數圖形
在數學 中,
Γ
{\displaystyle \Gamma \,}
函数 (伽瑪函數 ;Gamma函数),是階乘 函數在實數 與複數 域上的擴展。如果
n
{\displaystyle n}
為正整數 ,則:
Γ
(
n
)
=
(
n
−
1
)
!
{\displaystyle \Gamma (n)=(n-1)!}
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:
Γ
(
z
)
=
∫
0
∞
t
z
−
1
e
−
t
d
t
,
{\displaystyle \Gamma (z)=\int _{0}^{\infty }t^{z-1}\mathrm {e} ^{-t}{\rm {{d}t,}}}
ℜ
(
z
)
>
0.
{\displaystyle \Re (z)>0.}
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 和组合数学 中此函數很常用。
定義
Γ
{\displaystyle \Gamma \,}
函數可以通过欧拉 (Euler)第二类积分定義:
Γ
(
z
)
=
∫
0
∞
t
z
−
1
e
−
t
d
t
{\displaystyle \Gamma (z)=\int _{0}^{\infty }t^{z-1}\mathrm {e} ^{-t}{\rm {{d}t}}}
对复数
z
{\displaystyle z\,}
,我们要求
R
e
(
z
)
>
0
{\displaystyle \mathrm {Re} (z)>0}
。
Γ
{\displaystyle \Gamma }
函數还可以通过对
e
−
t
{\displaystyle \mathrm {e} ^{-t}\,}
做泰勒展开 ,解析延拓 到整个复平面 :
Γ
(
z
)
=
∫
1
∞
t
z
−
1
e
t
d
t
+
∑
n
=
0
∞
(
−
1
)
n
n
!
1
n
+
z
{\displaystyle \Gamma (z)=\int _{1}^{\infty }{\frac {t^{z-1}}{\mathrm {e} ^{t}}}{\rm {d}}t+\sum _{n=0}^{\infty }{\frac {(-1)^{n}}{n!}}{\frac {1}{n+z}}}
这样定义的
Γ
{\displaystyle \Gamma }
函數在全平面除了
z
=
0
,
−
1
,
−
2
,
…
{\displaystyle z=0,-1,-2,\ldots }
以外的地方解析。
Γ
{\displaystyle \Gamma }
函數也可以用无穷乘积 的方式表示:
Γ
(
z
)
=
1
z
∏
n
=
1
∞
(
1
+
z
n
)
−
1
(
1
+
1
n
)
z
{\displaystyle \Gamma (z)={\frac {1}{z}}\prod _{n=1}^{\infty }\left(1+{\frac {z}{n}}\right)^{-1}\left(1+{\frac {1}{n}}\right)^{z}}
这说明
Γ
(
z
)
{\displaystyle \Gamma (z)}
是亚纯函数,而
1
Γ
(
z
)
{\displaystyle {\frac {1}{\Gamma (z)}}}
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
y
=
(
x
−
1
)
!
{\displaystyle y=(x-1)!}
所給定的點
(
x
,
y
)
{\displaystyle (x,y)}
,並要求
x
{\displaystyle x}
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
x
{\displaystyle x}
值的大小。而最簡單的階乘公式
x
!
=
1
×
2
×
⋯
×
x
{\displaystyle x!=1\times 2\times \cdots \times x}
不能直接應用在
x
{\displaystyle x}
值為分数 的時候,因為它被限定在
x
{\displaystyle x}
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
x
!
{\displaystyle x!}
,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
k
sin
(
m
π
x
)
{\displaystyle k\sin(m\pi x)}
,會給出其他函數有著階乘性質。
無窮乘積
Γ
{\displaystyle \Gamma \,}
函數可以用無窮乘積 表示:
Γ
(
z
)
=
lim
n
→
∞
n
!
n
z
∏
k
=
0
n
(
z
+
k
)
−
1
{\displaystyle \Gamma (z)=\lim _{n\to {\infty }}n!\;n^{z}\prod _{k=0}^{n}(z+k)^{-1}}
Γ
(
z
)
=
e
−
γ
z
z
∏
n
=
1
∞
(
1
+
z
n
)
−
1
e
z
n
{\displaystyle \Gamma (z)={\frac {\mathrm {e} ^{-\gamma z}}{z}}\prod _{n=1}^{\infty }\left(1+{\frac {z}{n}}\right)^{-1}\mathrm {e} ^{\frac {z}{n}}}
其中
γ
{\displaystyle \gamma \,}
是欧拉-马歇罗尼常数 。
Γ積分
1
=
∫
0
∞
x
α
−
1
λ
α
e
−
λ
x
Γ
(
α
)
d
x
{\displaystyle 1=\int _{0}^{\infty }{\frac {x^{\alpha -1}\lambda ^{\alpha }\mathrm {e} ^{-\lambda x}}{\Gamma \left(\alpha \right)}}{\rm {d}}x}
⟹
Γ
(
α
)
λ
α
=
∫
0
∞
x
α
−
1
e
−
λ
x
d
x
{\displaystyle \implies {\frac {\Gamma \left(\alpha \right)}{\lambda ^{\alpha }}}=\int _{0}^{\infty }x^{\alpha -1}\mathrm {e} ^{-\lambda x}{\rm {d}}x}
递推公式
Γ
{\displaystyle \Gamma \,}
函数的递推公式为:
Γ
(
x
+
1
)
=
x
Γ
(
x
)
{\displaystyle \Gamma (x+1)=x\Gamma (x)}
,
对于正整数
n
{\displaystyle n\,}
,有
Γ
(
n
+
1
)
=
n
!
{\displaystyle \Gamma (n+1)=n!}
,
可以说
Γ
{\displaystyle \Gamma \,}
函数是階乘 的推廣。
递推公式的推导
Γ
(
n
+
1
)
=
∫
0
∞
e
−
x
x
n
+
1
−
1
d
x
=
∫
0
∞
e
−
x
x
n
d
x
{\displaystyle \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}
我们用分部积分法 来计算这个积分:
∫
0
∞
e
−
x
x
n
d
x
=
[
−
x
n
e
x
]
0
∞
+
n
∫
0
∞
e
−
x
x
n
−
1
d
x
{\displaystyle \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}
当
x
=
0
{\displaystyle x=0\,}
时,
−
0
n
e
0
=
0
1
=
0
{\displaystyle {\tfrac {-0^{n}}{\mathrm {e} ^{0}}}={\tfrac {0}{1}}=0}
。当
x
{\displaystyle x\,}
趋于无穷大 时,根据洛必达法则 ,有:
lim
x
→
∞
−
x
n
e
x
=
lim
x
→
∞
−
n
!
⋅
0
e
x
=
0
{\displaystyle \lim _{x\rightarrow \infty }{\frac {-x^{n}}{\mathrm {e} ^{x}}}=\lim _{x\rightarrow \infty }{\frac {-n!\cdot 0}{\mathrm {e} ^{x}}}=0}
.
因此第一项
[
−
x
n
e
x
]
0
∞
{\displaystyle \left[{\tfrac {-x^{n}}{\mathrm {e} ^{x}}}\right]_{0}^{\infty }}
变成了零,所以:
Γ
(
n
+
1
)
=
n
∫
0
∞
x
n
−
1
e
x
d
x
{\displaystyle \Gamma (n+1)=n\int _{0}^{\infty }{\frac {x^{n-1}}{\mathrm {e} ^{x}}}{\rm {d}}x}
等式的右面正好是
n
Γ
(
n
)
{\displaystyle n\Gamma (n)\,}
, 因此,递推公式 为:
Γ
(
n
+
1
)
=
n
Γ
(
n
)
{\displaystyle {\Gamma (n+1)=n\Gamma (n)}\,}
.
重要性质
當
z
→
0
+
{\displaystyle z\to 0^{+}}
時,
Γ
(
z
)
→
+
∞
{\displaystyle \Gamma (z)\to +\infty }
歐拉反射公式 (余元公式):
Γ
(
z
)
Γ
(
1
−
z
)
=
π
sin
π
z
(
0
<
R
e
(
z
)
<
1
)
{\displaystyle \Gamma (z)\Gamma (1-z)={\frac {\pi }{\sin {\pi z}}}\quad (0<\mathrm {Re} (z)<1)}
.
由此可知当
z
=
1
2
{\displaystyle \ z={\tfrac {1}{2}}}
时,
Γ
(
1
2
)
=
π
{\displaystyle \Gamma \left({\tfrac {1}{2}}\right)={\sqrt {\pi }}}
.
伽马函数还是负自然指数函数 的梅林变换 :
Γ
(
z
)
=
M
{
e
−
x
}
(
z
)
.
{\displaystyle \Gamma (z)={\mathcal {M}}\{e^{-x}\}(z).}
Γ
(
z
)
Γ
(
z
+
1
2
)
=
2
1
−
2
z
π
Γ
(
2
z
)
{\displaystyle \Gamma (z)\;\Gamma \left(z+{\tfrac {1}{2}}\right)=2^{1-2z}\;{\sqrt {\pi }}\;\Gamma (2z)}
。
Γ
(
z
)
Γ
(
z
+
1
m
)
Γ
(
z
+
2
m
)
⋯
Γ
(
z
+
m
−
1
m
)
=
(
2
π
)
m
−
1
2
m
1
2
−
m
z
Γ
(
m
z
)
{\displaystyle \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)=(2\pi )^{\frac {m-1}{2}}\;m^{{\frac {1}{2}}-mz}\;\Gamma (mz)}
.
Γ
(
n
+
1
2
)
=
(
2
n
)
!
π
n
!
4
n
{\displaystyle \Gamma \left(n+{\tfrac {1}{2}}\right)={\frac {(2n)!{\sqrt {\pi }}}{n!4^{n}}}}
.
Γ
(
1
/
6
)
=
Γ
(
1
/
3
)
2
/
π
∗
2
2
/
3
∗
sin
(
π
/
3
)
.
{\displaystyle \Gamma (1/6)=\Gamma (1/3)^{2}/{\sqrt {\pi }}*2^{2/3}*\sin({\pi /3}).}
Γ
(
5
/
6
)
=
1
/
Γ
(
1
/
3
)
2
∗
π
3
∗
2
4
/
3
/
3
.
{\displaystyle \Gamma (5/6)=1/\Gamma (1/3)^{2}*{\sqrt {\pi }}^{3}*2^{4/3}/{\sqrt {3}}.}
Γ
(
1
/
10
)
=
Γ
(
1
/
5
)
∗
Γ
(
2
/
5
)
/
π
∗
2
4
/
5
∗
sin
(
2
∗
π
/
5
)
.
{\displaystyle \Gamma (1/10)=\Gamma (1/5)*\Gamma (2/5)/{\sqrt {\pi }}*2^{4/5}*\sin({2*\pi /5}).}
Γ
(
3
/
10
)
=
Γ
(
1
/
5
)
/
Γ
(
2
/
5
)
∗
π
/
2
3
/
5
/
sin
(
3
∗
π
/
10
)
.
{\displaystyle \Gamma (3/10)=\Gamma (1/5)/\Gamma (2/5)*{\sqrt {\pi }}/2^{3/5}/\sin({3*\pi /10}).}
Γ
(
7
/
10
)
=
Γ
(
2
/
5
)
/
Γ
(
1
/
5
)
∗
π
∗
2
3
/
5
.
{\displaystyle \Gamma (7/10)=\Gamma (2/5)/\Gamma (1/5)*{\sqrt {\pi }}*2^{3/5}.}
Γ
(
9
/
10
)
=
1
/
(
Γ
(
1
/
5
)
∗
Γ
(
2
/
5
)
)
∗
π
3
/
2
4
/
5
/
(
sin
(
π
/
10
)
∗
sin
(
2
∗
π
/
5
)
)
.
{\displaystyle \Gamma (9/10)=1/(\Gamma (1/5)*\Gamma (2/5))*{\sqrt {\pi }}^{3}/2^{4/5}/(\sin(\pi /10)*\sin({2*\pi /5})).}
[ 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。
對任何實數α
lim
n
→
∞
Γ
(
n
+
α
)
Γ
(
n
)
n
α
=
1
,
α
∈
R
{\displaystyle \lim _{n\to \infty }{\frac {\Gamma (n+\alpha )}{\Gamma (n)n^{\alpha }}}=1,\qquad \alpha \in \mathbf {R} }
斯特靈公式
Γ
(
z
+
1
)
{\displaystyle \Gamma (z+1)}
(藍色)、
2
π
z
(
z
e
)
z
{\displaystyle {\sqrt {2\pi z}}\left({\frac {z}{e}}\right)^{z}}
(橘色),數字越大
2
π
z
(
z
e
)
z
,
{\displaystyle {\sqrt {2\pi z}}\left({\frac {z}{e}}\right)^{z},}
會越趨近
Γ
(
z
+
1
)
{\displaystyle \Gamma (z+1)}
。但
2
π
z
(
z
e
)
z
{\displaystyle {\sqrt {2\pi z}}\left({\frac {z}{e}}\right)^{z}}
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
Γ
(
z
)
{\displaystyle \Gamma (z)}
函数的增長速度。公式為:
Γ
(
z
+
1
)
∼
2
π
z
(
z
e
)
z
,
{\displaystyle \Gamma (z+1)\sim {\sqrt {2\pi z}}\left({\frac {z}{e}}\right)^{z},}
其中e 約等於2.718281828459。
特殊值
Γ
(
−
3
2
)
=
4
3
π
≈
2.363
271
801
207
Γ
(
−
1
2
)
=
−
2
π
≈
−
3.544
907
701
811
Γ
(
1
2
)
=
π
≈
1.772
453
850
906
Γ
(
1
)
=
0
!
=
1
Γ
(
3
2
)
=
1
2
π
≈
0.886
226
925
453
Γ
(
2
)
=
1
!
=
1
Γ
(
5
2
)
=
3
4
π
≈
1.329
340
388
179
Γ
(
3
)
=
2
!
=
2
Γ
(
7
2
)
=
15
8
π
≈
3.323
350
970
448
Γ
(
4
)
=
3
!
=
6
{\displaystyle {\begin{array}{rcccl}\Gamma \left(-{\tfrac {3}{2}}\right)&=&{\tfrac {4}{3}}{\sqrt {\pi }}&\approx &2.363\,271\,801\,207\\\Gamma \left(-{\tfrac {1}{2}}\right)&=&-2{\sqrt {\pi }}&\approx &-3.544\,907\,701\,811\\\Gamma \left({\tfrac {1}{2}}\right)&=&{\sqrt {\pi }}&\approx &1.772\,453\,850\,906\\\Gamma (1)&=&0!&=&1\\\Gamma \left({\tfrac {3}{2}}\right)&=&{\tfrac {1}{2}}{\sqrt {\pi }}&\approx &0.886\,226\,925\,453\\\Gamma (2)&=&1!&=&1\\\Gamma \left({\tfrac {5}{2}}\right)&=&{\tfrac {3}{4}}{\sqrt {\pi }}&\approx &1.329\,340\,388\,179\\\Gamma (3)&=&2!&=&2\\\Gamma \left({\tfrac {7}{2}}\right)&=&{\tfrac {15}{8}}{\sqrt {\pi }}&\approx &3.323\,350\,970\,448\\\Gamma (4)&=&3!&=&6\end{array}}}
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] :
Γ
(
z
)
=
e
−
1
2
+
0
−
z
+
1
z
−
1
2
+
2
−
z
+
2
z
−
2
2
+
4
−
z
+
3
z
−
3
2
+
6
−
z
+
4
z
−
4
2
+
8
−
z
+
5
z
−
5
2
+
10
−
z
+
⋱
+
e
−
1
z
+
0
−
z
+
0
z
+
1
+
1
z
+
2
−
z
+
1
z
+
3
+
2
z
+
4
−
z
+
2
z
+
5
+
3
z
+
6
−
⋱
{\displaystyle \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 }}}}}}}}}}}}}}}
导数
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
d
n
d
z
n
Γ
(
z
)
=
∫
0
∞
t
z
−
1
e
−
t
(
ln
t
)
n
d
t
{\displaystyle {\frac {{\rm {d}}^{n}}{{\rm {d}}z^{n}}}\,\Gamma (z)=\int _{0}^{\infty }t^{z-1}e^{-t}(\ln t)^{n}dt}
於是,對任何正整數 m
Γ
′
(
m
+
1
)
=
m
!
(
−
γ
+
∑
k
=
1
m
1
k
)
{\displaystyle \Gamma '(m+1)=m!\left(-\gamma +\sum _{k=1}^{m}{\frac {1}{k}}\right)\,}
其中γ是歐拉-馬歇羅尼常數 。
复数值
Γ
(
x
+
i
y
)
=
{
∫
1
∞
t
x
−
1
e
t
cos
(
y
ln
t
)
d
t
+
∑
k
=
0
∞
(
−
1
)
k
k
!
[
k
+
x
(
k
+
x
)
2
+
y
2
]
}
+
i
{
∫
1
∞
t
x
−
1
e
t
sin
(
y
ln
t
)
d
t
−
∑
k
=
0
∞
(
−
1
)
k
k
!
[
y
(
k
+
x
)
2
+
y
2
]
}
{\displaystyle \Gamma (x+{\rm {i}}y)=\left\{\int _{1}^{\infty }{\frac {t^{x-1}}{\mathrm {e} ^{t}}}\cos(y\ln t){\rm {d}}t+\sum _{k=0}^{\infty }{\frac {(-1)^{k}}{k!}}\left[{\frac {k+x}{(k+x)^{2}+y^{2}}}\right]\right\}+{\rm {i}}\left\{\int _{1}^{\infty }{\frac {t^{x-1}}{\mathrm {e} ^{t}}}\sin(y\ln t){\rm {d}}t-\sum _{k=0}^{\infty }{\frac {(-1)^{k}}{k!}}{\left[{\frac {y}{(k+x)^{2}+y^{2}}}\right]}\right\}\,}
解析延拓
Γ函數的絕對值函數圖形
注意到在
Γ
{\displaystyle \Gamma }
函數的積分定義中若取
z
{\displaystyle z\,}
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
Γ
(
z
)
Γ
(
1
−
z
)
=
π
sin
π
z
(
0
<
R
e
(
z
)
<
1
)
{\displaystyle \Gamma (z)\Gamma (1-z)={\frac {\pi }{\sin {\pi z}}}\quad (0<\mathrm {Re} (z)<1)}
並注意到函數
sin
(
π
z
)
{\displaystyle \sin(\pi z)\,}
在整個複平面上有解析延拓,我們可以在
R
e
(
z
)
<
1
{\displaystyle \mathrm {Re} (z)<1}
時設
Γ
(
z
)
=
π
Γ
(
1
−
z
)
sin
π
z
{\displaystyle \Gamma (z)={\dfrac {\pi }{\Gamma (1-z)\sin {\pi z}}}}
從而將
Γ
{\displaystyle \Gamma \,}
函數延拓為整個複平面上的亞純函數 ,它在
z
=
0
,
−
1
,
−
2
,
−
3
⋯
{\displaystyle z=0,-1,-2,-3\cdots }
有單極點 ,留數為
R
e
s
(
Γ
,
−
n
)
=
(
−
1
)
n
n
!
.
{\displaystyle \mathrm {Res} (\Gamma ,-n)={\dfrac {(-1)^{n}}{n!}}.}
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:
Γ
(
z
)
≈
2
π
z
(
z
e
z
sinh
1
z
+
1
810
z
6
)
z
{\displaystyle \Gamma (z)\approx {\sqrt {\frac {2\pi }{z}}}\left({\frac {z}{e}}{\sqrt {z\sinh {\frac {1}{z}}+{\frac {1}{810z^{6}}}}}\right)^{z}}
参见
參考文獻
外部链接