Математика / Численное интегрирование
Квадратура Гаусса—Эрмита: интеграл с гауссовым весом
Двухузловая квадратура Гаусса—Эрмита вычисляет интегралы с весом e^(−x²) на всей прямой. Для полинома f степени до трёх результат точен.
Формула
Для стандартной нормальной Z: двухузловая оценка E[Z⁴]=1, точное значение 3.
Обозначения
- $x$
- безразмерная координата стандартного веса e^(−x²)
- $f(x)$
- множитель после выделения гауссова веса, единицы интеграла
- $±1/√2$
- корни физического полинома Эрмита H₂
- $√π/2$
- одинаковый вес каждого узла
Условия применения
Используется вес exp(−x²), а не exp(−x²/2), и интегрирование по всей вещественной прямой. Взвешенный интеграл должен существовать. Узлы соответствуют физическим полиномам Эрмита; степенная точность до трёх относится к функции f.
Ограничения
Для произвольной функции два узла дают приближение, качество которого нужно проверять повышением порядка. Нормальная плотность содержит нормировочный множитель и другой масштаб экспоненты. Узлы вероятностных полиномов Эрмита отличаются, поэтому таблицы нельзя смешивать без преобразования.
Подробное объяснение
Симметрия веса exp(−x²) подсказывает парные узлы и равные веса. Два корня H₂(x)=4x²−2 находятся в точках ±1/√2. Каждый коэффициент равен √π/2, поэтому для постоянного множителя единица сумма весов воспроизводит известный гауссов интеграл √π.
Нечётный множитель даёт нулевой интеграл при существовании интеграла, и квадратура сохраняет это свойство: значения в симметричных точках сокращаются. Для x² обе точки дают 1/2, значит взвешенная сумма равна √π/2. Вместе с нечётными моментами это обеспечивает точность для любой линейной комбинации 1,x,x²,x³.
Для четвёртой степени ситуация меняется. В узлах x⁴=1/4, и формула даёт √π/4. Точный четвёртый гауссов момент равен 3√π/4. Это не ошибка в весах, а предел двухточечной формулы: степень четыре превышает гарантированный диапазон точности.
Если Z имеет стандартное нормальное распределение, замена z=√2x даёт E[g(Z)]=(1/√π)∫e^(−x²)g(√2x)dx. При двух узлах получается среднее [g(−1)+g(1)]/2. Так в ожидании исчезает множитель √π, но появляются новые аргументы функции.
Для X=μ+σZ аргументы становятся μ−σ и μ+σ при равных весах 1/2. Эту формулу можно использовать для гладкого отклика, но она не воспроизводит хвостовые события и все высшие моменты нормального закона. Например, для четвёртой степени стандартного Z она даёт 1 вместо 3.
Как пользоваться формулой
- Выделите вес exp(−x²) и проверьте интегрирование по всей прямой; при нормальной плотности сначала выполните замену масштаба.
- Найдите f в точках −1/√2 и +1/√2, не умножая эти значения повторно на гауссов вес из исходного интеграла.
- Сложите два значения и умножьте на √π/2; затем внесите нормировочные множители и якобиан ранее выполненной замены.
- Проверьте чётность и известные моменты; если множитель сложный или имеет степень выше трёх, сравните с более высоким порядком.
Историческая справка
Название квадратуры связано с полиномами Эрмита, ортогональными относительно гауссова веса на всей прямой. Гауссов принцип требует выбирать узлы по корням ортогонального полинома, а не по равномерной сетке. Для двух точек это приводит к H₂(x)=4x²−2 и равным коэффициентам.
В справочнике NIST DLMF квадратуры Эрмита отделены от Лежандра и Лагерра именно из-за различия веса и области интегрирования. В вероятностной практике возникает дополнительная нормировка нормальной плотности. Две традиции обозначения полиномов Эрмита объясняют разные узлы в таблицах: разница обусловлена масштабом переменной, а не противоречием между формулами. Поэтому источник таблицы и определение веса остаются частью корректного расчёта.
Историческая линия формулы
Имя Эрмита в названии указывает на семейство ортогональных полиномов. Гауссова квадратура и нормальная плотность связаны через замену переменной; приводимое приближение ожидания не следует отдельно приписывать автору распределения или современной программной библиотеке.
Пример
Вычислим I=∫e^(−x²)(1+x²)dx на всей прямой двухузловой формулой. Здесь f=1+x², а в обеих точках ±1/√2 её значение равно 1+1/2=3/2. Подстановка: I₂=(√π/2)(3/2+3/2)=3√π/2≈2,658680776. Ответ точен, поскольку множитель имеет степень два. Проверка разложением интеграла: ∫e^(−x²)dx=√π, а ∫x²e^(−x²)dx=√π/2; сумма совпадает. Все переменные примера безразмерны. Если задача дана как ожидание 1+Z² для стандартной нормальной Z, нужно учитывать плотность: результат равен 2, а не 3√π/2. Это другое интегральное выражение; замена z=√2x и нормировка 1/√π восстанавливают правильное ожидание.
Частая ошибка
Не смешивайте exp(−x²) и exp(−x²/2): меняются координаты узлов и нормировка. Не принимайте веса √π/2 за вероятности — их сумма равна√π. Не забывайте аргумент √2x при переводе нормального ожидания. Не проверяйте качество только нечётным полиномом: симметрия даёт нуль даже там, где чётные высшие моменты уже неверны.
Практика
Задачи с решением
Второй момент
Условие. Найдите двухузловое приближение ∫x²e^(−x²)dx на всей прямой.
Решение. В каждом узле x²=1/2, поэтому сумма равна (√π/2)(1/2+1/2)=√π/2.
Ответ. √π/2≈0,8862269255.
Нормальное ожидание
Условие. X нормально распределена с μ=3, σ=2. Приблизьте E[X²] двумя узлами и сравните с точным значением.
Решение. Узлы μ±σ равны 1 и 5, вероятностные веса 1/2. Среднее квадратов=(1+25)/2=13. Точно μ²+σ²=9+4=13.
Ответ. 13; для квадратичного отклика результат точен.
Дополнительные источники
- https://dlmf.nist.gov/3.5
- https://dlmf.nist.gov/18.3
Связанные формулы
Математика
Квадратура Гаусса—Лагерра: интеграл с весом exp(−x)
Двухузловая квадратура Гаусса—Лагерра приближает интеграл на положительной полуоси с весом e^(−x). Она точно интегрирует полиномы f степени не выше трёх.
Математика
Квадратура Гаусса—Лежандра с двумя узлами
Двухузловая квадратура Гаусса—Лежандра вычисляет функцию в двух специально выбранных внутренних точках. На конечном отрезке с единичным весом она точно интегрирует любой многочлен степени не выше трёх.
Математика
Квадратура Гаусса—Лежандра с тремя узлами
Квадратура Гаусса—Лежандра с тремя узлами даёт не только вычислительную запись, но и правило, какие данные определяют результат и как проверить его численно. Формула применяется к строго указанной модели; ниже разобраны предпосылки, два решённых задания и границы корректной интерпретации.