三重积分

从第一性原理出发的多变量微积分

再增加一个维度,就得到三重积分:不是平铺二维区域,而是用很多小盒子填充一个三维实体,并按函数在那里的取值给每个盒子加权再求和。机制和之前相同:Riemann 和之后进行迭代积分,而 Fubini 仍然允许你选择顺序。

在盒子 [a,b]×[c,d]×[e,g] 上,它就是三个嵌套的单积分:保持其他变量不变,先对一个变量积分,再对下一个,最后对最后一个积分。每一步都是课程 I 中的普通积分。

想象一下称重一块密度各处不同的海绵蛋糕:在顶部附近很蓬松,在中间则更密集也更湿润。为了得到它的总质量,你会把它切成微小的立方体,将每个立方体的微小体积乘以正那里的密度,然后加上每一块碎屑。将这些立方体缩小,就把这个和转化为密度 f(x, y, z) 在蛋糕上的三重积分。

在机器学习中的应用当模型隐藏了多个潜变量时,要找到数据的概率,就要一次性把这些变量都积分掉:p(x) = ∭ p(x, z₁, z₂, z₃) dz₁ dz₂ dz₃,这是一个三重(或更高维)积分。在真实模型中,维度可以达到数千,并且没有闭式解,这正是机器学习依赖 Monte Carlo 估计和变分推断来近似这些“对所有可能性求和”的原因。
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