스털링 근사

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미적분학
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스털링 근사(Stirling's Approximation) 또는 스털링 공식(Stirling's Formula)은 큰 계승을 구하는 근사법으로 영국의 수학자 제임스 스털링의 이름에서 유래되었다.

이 공식은 다음과 같이 쓸 수 있다.

n! \approx \sqrt{2\pi n}\, \left(\frac{n}{e}\right)^{n}.

목차

가장 간단한 스털링 근사 [편집]

ln x! 과 x ln xx의 그래프. x가 커질수록 두 함수의 비가 빠르게 1로 수렴한다.

가장 간단한 스털링 근사는 보통 열역학에서 아보가드로 수(≈6×10^23)만큼의 입자를 배치할 때의 경우의 수를 구할 때 자주 쓰인다. 이에 따르면 매우 큰 n에 대해서는 n!을 다음과 같이 근사시킬 수 있다.


\begin{align}
\ln n! &\approx n \ln n - n \\
    n! &\approx n^n e^{-n}
\end{align}

개략적인 증명 [편집]

먼저 \ln \, n! 을 로그의 성질에 의해 전개하자.

\ln n! = \ln 1 + \ln 2 + \ln 3 + \cdots \ln n = \sum^{n}_{k=1} \ln k

n이 크다면, 리만 합과 유사한 논리에 의해 합을 적분으로 근사 시킬 수 있다.

\sum^{n}_{k=1} \ln k \approx \int^n_1 \ln x dx

이제 적분을 계산하면,

\int^n_1 \ln x dx = \left[x \ln x - x \right]^n_1 = (n \ln n - n) - (1 \cdot 0 - 1) = n \ln n - n +1

을 얻고, n \gg 1이므로 맨 끝의 1을 떼어버리면 가장 간단한 형태의 스털링 근사를 얻는다.

\ln n! \approx n \ln n - n

스털링 근사 [편집]

조금 더 정확한 형태의 스털링 근사는 다음과 같다.

n! \approx n^n e^{-n} \sqrt{2\pi n}

증명 [편집]

증명을 하기 위해, 계승의 좀 더 일반적인 표현인 감마 함수를 사용하자. n이 자연수일 때, 다음이 성립한다.

n! = \Gamma (n+1) = \int^\infty_0 x^n e^{-x} dx

피적분 함수의 형태를 보면, 감마분포를 따르고 있음을 알 수 있는데, 감마 분포의 경우 n이 매우 클 경우, 중심 극한 정리에 의해 정규분포로 근사 시킬 수 있다. 따라서, 위를 정규 분포의 형태로 근사시켜 보자. 먼저 피적분 함수의 형태를 조금 바꾸면

x^n e^{-x} = e^{n \ln x -x}

가 된다. 이제 y \,\equiv\, x - n 이라 하고 계속 식을 전개해 나가면,


\begin{align}
n \ln x - x &= n \ln (n + y) -n -y\\
&= n \ln \left[ n \left( 1 + {y \over n} \right) \right] - n -y\\
&= n \ln n - n + n \ln \left( 1 + {y \over n} \right) -y
\end{align}


정규분포의 확률밀도함수의 형태를 얻기 위해 로그를 테일러 전개를 해서 2차항까지만 취하면 (최대값 근처에서 y \ll n 이므로 가능 )

\ln \left( 1 + {y \over n} \right) \approx {y \over n} - {1 \over 2 } \left({y \over n} \right)^2

이 되고 이를 다시 원래 피적분 함수에 대입하면, 정규분포의 확률밀도함수와 유사한 형태의 함수를 얻는다.

x^n e^{-x} \approx n^n e^{-n} e^{-y^2 \over 2n}

감마분포를 정규분포로 근사시켰으므로, y가 음수인 영역은 거의 0에 가깝다. 따라서 전 y에 대해서 모두 적분하면, 아래의 스털링 근사를 얻는다.

n! = \int^\infty_0 x^n e^{-x} dx \approx n^n e^{-n} \int^\infty_{-\infty} e^{-y^2 \over 2n } dy = n^n e^{-n} \sqrt{2\pi n}

더 정확한 스털링 근사 [편집]

자주 쓰이지는 않지만, 더 정확한 형태의 스털링 근사는 다음과 같다.

n! \approx n^n e^{-n} \sqrt{2 \pi n } \left( 1 + {1 \over 12n} \right)

완전히 수렴하는 급수를 원한다면 스털링 급수를 참조할 것.

참고문헌 [편집]