스털링 근사
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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.
목차 |
가장 간단한 스털링 근사 [편집]
가장 간단한 스털링 근사는 보통 열역학에서 아보가드로 수(≈6×1023)만큼의 입자를 배치할 때의 경우의 수를 구할 때 자주 쓰인다. 이에 따르면 매우 큰
에 대해서는
을 다음과 같이 근사시킬 수 있다.
개략적인 증명 [편집]
먼저
을 로그의 성질에 의해 전개하자.
이 크다면, 리만 합과 유사한 논리에 의해 합을 적분으로 근사 시킬 수 있다.
이제 적분을 계산하면,
을 얻고,
이므로 맨 끝의 1을 떼어버리면 가장 간단한 형태의 스털링 근사를 얻는다.
스털링 근사 [편집]
조금 더 정확한 형태의 스털링 근사는 다음과 같다.
증명 [편집]
증명을 하기 위해, 계승의 좀 더 일반적인 표현인 감마 함수를 사용하자.
이 자연수일 때, 다음이 성립한다.
피적분 함수의 형태를 보면, 감마분포를 따르고 있음을 알 수 있는데, 감마 분포의 경우
이 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
가 된다. 이제
이라 하고 계속 식을 전개해 나가면,
정규분포의 확률밀도함수의 형태를 얻기 위해 로그를 테일러 전개를 해서 2차항까지만 취하면 (최대값 근처에서
이므로 가능 )
이 되고 이를 다시 원래 피적분 함수에 대입하면, 정규분포의 확률밀도함수와 유사한 형태의 함수를 얻는다.
감마분포를 정규분포로 근사시켰으므로,
가 음수인 영역은 거의 0에 가깝다. 따라서 전
에 대해서 모두 적분하면, 아래의 스털링 근사를 얻는다.
더 정확한 스털링 근사 [편집]
자주 쓰이지는 않지만, 더 정확한 형태의 스털링 근사는 다음과 같다.
완전히 수렴하는 급수를 원한다면 스털링 급수를 참조할 것.
참고문헌 [편집]
- Abramowitz, M. and Stegun, I., Handbook of Mathematical Functions, http://www.math.hkbu.edu.hk/support/aands/toc.htm
- Paris, R. B., and Kaminsky, D., Asymptotics and the Mellin-Barnes Integrals, Cambridge University Press, 2001
- Whittaker, E. T., and Watson, G. N., A Course in Modern Analysis, fourth edition, Cambridge University Press, 1963. ISBN 0-521-58807-3
- Toth, V. T. Programmable Calculators: Calculators and the Gamma Function. http://www.rskey.org/gamma.htm, modified 2006
- Elic W. Weisstein, Stirling's Approximation at MathWorld
- Stirling's approximation at PlanetMath




![\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](http://upload.wikimedia.org/math/0/9/0/090a72e8f4fa4deb8865f356b45cb9a6.png)




![\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}](http://upload.wikimedia.org/math/4/c/4/4c4ffed0790c555847b1a0150185987c.png)



