二重积分

从第一性原理出发的多变量微积分

单积分测量曲线下的面积。二重积分测量曲面下的体积。用很多小方块覆盖平面上的一个区域,把每个小方块的面积乘以其上方曲面的高度,再把它们相加,然后让方块缩小。这就是 Riemann 和的思想提升到更高一维。

计算它的方法是迭代积分:先对一个变量积分,再对另一个变量积分。Fubini 定理让这件事变得实用,因为对连续函数来说,你可以按任意顺序积分,并得到同一个答案。

想象一下测量整个场地上收集到的降雨总量。雨下得不均匀,在一个角落附近较大,在另一个角落较小,所以你在脑海中把这块场地切成小正方形,将每个正方形的面积乘以那里的局部降雨深度,然后把每一个区块加起来。让这些区块收缩就将这个和转化为深度 f(x, y) 在该场地上的二重积分。

在机器学习中的应用每当你同时对两个随机变量求平均时,你就在计算二重积分:E[f(X, Y)] = ∬ f(x, y) p(x, y) dx dy。Fubini 允许交换顺序,这正是你能进行边缘化的原因:积分掉一个变量,恢复另一个变量的分布。概率模型里的每个联合期望和每个边缘密度都是这种积分,实践中通常用 Monte Carlo 采样估计。
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