Integração de Riemann

Cálculo de uma variável a partir dos primeiros princípios

A integral responde à pergunta complementar da derivada: não "a que velocidade isto está mudando?", mas "quanto se acumulou?" Geometricamente, a integral definida é a área compreendida entre uma curva e o eixo x.

Imagine contornar o limite de um lago em papel quadriculado e querer sua área. Você não pode multiplicar uma largura por uma altura, porque a margem é curva. Então você conta os quadradinhos que caem sob o contorno: quanto mais quadrados, mais fina a grade, mais próxima sua contagem se aproxima da área verdadeira. Uma soma de Riemann é exatamente essa contagem, e a integral é o número no qual ela se estabelece à medida que os quadrados diminuem para nada.

Para um retângulo, a área é simplesmente largura × altura. Mas uma curva tem um topo ondulado — não há uma única altura por que multiplicar. A ideia de Bernhard Riemann foi: dividir a região em retângulos verticais finos, cada um suficientemente estreito para que a curva seja quase plana ao longo dele, somar as suas áreas e depois usar fatias cada vez mais finas.

Onde isso aparece no MLEm probabilidade, o valor esperado é uma integral. O valor médio de uma quantidade sobre uma distribuição contínua é E[f(X)] = ∫ f(x) p(x) dx. A entropia é −∫ p(x) ln p(x) dx; a constante de normalização de uma distribuição é uma integral; a divergência KL é uma integral. A probabilidade contínua simplesmente é integração. E quando um modelo "calcula a média sobre uma distribuição" que não…
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