Integración de Riemann

Cálculo de una variable desde primeros principios

La integral responde a la pregunta complementaria a la derivada: no "¿cuán rápido está cambiando esto?" sino "¿cuánto se ha acumulado?". Geométricamente, la integral definida es el área atrapada entre una curva y el eje x.

Imagina calcar el contorno de un estanque en papel cuadriculado y querer su área. No puedes multiplicar una anchura por una altura, porque la orilla se curva. Así que cuentas los pequeños cuadrados que caen bajo el contorno: cuantos más cuadrados, más fina la cuadrícula, más se acerca tu conteo al área verdadera. Una suma de Riemann es exactamente ese conteo, y la integral es el número en el que se estabiliza a medida que los cuadrados se reducen a la nada.

Para un rectángulo, el área es simplemente ancho × altura. Pero una curva tiene un borde ondulado — no hay una sola altura a la que multiplicar. La idea de Bernhard Riemann: cortar la región en delgados rectángulos verticales, cada uno lo suficientemente corto para que la curva sea casi plana a través de él, sumar sus áreas y luego usar rebanadas más finas.

Dónde aparece en el MLEn probabilidad, la esperanza es una integral. El valor promedio de una cantidad sobre una distribución continua es E[f(X)] = ∫ f(x) p(x) dx. La entropía es −∫ p(x) ln p(x) dx; la constante normalizadora de una distribución es una integral; la divergencia KL es una integral. La probabilidad continua simplemente es integración. Y cuando un modelo "promedia sobre una distribución" no puede integrar…
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