鬼斧神工:求n维球的体积
By 苏剑林 | 2014-12-23 | 94802位读者 |今天早上同学问了我有关伽马函数和$n$维空间的球体积之间的关系,我记得我以前想要研究,但是并没有落实。既然她提问了,那么就完成这未完成的计划吧。
标准思路 #
简单来说,$n$维球体积就是如下$n$重积分
$$V_n(r)=\int_{x_1^2+x_2^2+\dots+x_n^2\leq r^2}dx_1 dx_2\dots dx_n$$
用更加几何的思路,我们通过一组平行面($n-1$维的平行面)分割,使得$n$维球分解为一系列近似小柱体,因此,可以得到递推公式
$$V_n (r)=\int_{-r}^r V_{n-1} \left(\sqrt{r^2-t^2}\right)dt$$
设$t=r\sin\theta_1$,就有
$$V_n (r)=r\int_{-\frac{\pi}{2}}^{\frac{\pi}{2}} V_{n-1} \left(r\cos\theta_1\right)\cos\theta_1 d\theta_1$$
迭代一次就有
$$V_n (r)=r^2\int_{-\frac{\pi}{2}}^{\frac{\pi}{2}}\int_{-\frac{\pi}{2}}^{\frac{\pi}{2}} V_{n-2} \left(r\cos\theta_1\cos\theta_2\right)\cos\theta_1\cos^2\theta_2 d\theta_1 d\theta_2$$
迭代$n-1$次
$$\begin{aligned}V_n (r)=&r^{n-1}\int_{-\frac{\pi}{2}}^{\frac{\pi}{2}}\dots\int_{-\frac{\pi}{2}}^{\frac{\pi}{2}}\int_{-\frac{\pi}{2}}^{\frac{\pi}{2}} V_1\left(r\cos\theta_1\cos\theta_2\dots \cos\theta_{n-1}\right)\times\\
&\cos\theta_1\cos^2\theta_2\dots\cos^{n-1}\theta_{n-1} d\theta_1 d\theta_2\dots d\theta_{n-1}\end{aligned}$$
其中$V_1 (r)=2r$,即两倍半径长的线段。从而
$$V_n (r)=2r^{n}\int_{-\frac{\pi}{2}}^{\frac{\pi}{2}}\dots\int_{-\frac{\pi}{2}}^{\frac{\pi}{2}}\int_{-\frac{\pi}{2}}^{\frac{\pi}{2}} \cos^2\theta_1\cos^3\theta_2\dots\cos^{n}\theta_{n-1} d\theta_1 d\theta_2\dots d\theta_{n-1}$$
完成这个积分,最终就得到$n$维球体积的公式,这个积分自然是可以求出来的(只是$n-1$个一维积分的乘积)。但是这样的步骤太不容易了,为了将其跟伽马函数联系起来,还要做很多工作。总的来说,这是一个不容易记忆、也不怎么漂亮的标准方法。
绝妙思路 #
有一个利用高斯积分的绝妙技巧,能够帮助我们直接将球体积跟伽马函数联系起来,整个过程堪称鬼斧神工,而且给人“仅此一家,别无分号”的感觉。据说这个技巧为物理系学生所知晓,我是从百读文库看到的,原始来源则是《热力学与统计力学》顾莱纳(德),例5.2 理想气体的熵的统计计算。
这一绝妙的思路,始于我们用两种不同的思路计算高斯积分
$$G(n)=\int_{-\infty}^{+\infty}\dots\int_{-\infty}^{+\infty}\int_{-\infty}^{+\infty} \exp\left(-x_1^2-x_2^2-\dots-x_n^2\right)dx_1 dx_2 \dots dx_n\tag{1}$$
一方面,将$(1)$当作$n$次累次积分,因为我们已经算得(可以参考这里)
$$\int_{-\infty}^{+\infty}\exp(-t^2)dt=\sqrt{\pi}$$
而$(1)$只不过是这样的$n$个积分的乘积,因此
$$G(n)=\pi^{n/2}\tag{2}$$
另一方面,将$(1)$当作$n$重积分,由于积分变量只是跟径向长度$r=\sqrt{x_1^2+x_2^2+\dots+x_n^2}$有关的变量,因此很容易联想到球坐标,在$n$维空间中,可以称为“超球坐标”,不需要将超球坐标完整写出来,只需要注意到,球内的积分,可以化为先对“球壳”进行积分,然后再对球半径进行积分。
$$G(n)=\int_{0}^{+\infty}dr\int_{S_n(r)}\exp\left(-r^2\right)dS_n\tag{3}$$
这里的$S_n(r)$是半径为$r$的$n$维球体表面(以及表面积,在不至于混淆的情况下,这里不作区分)。但是注意到,被积函数只跟$r$有关,因此对球表面进行积分,等价于原函数乘以球的表面积而已,因此$(2)$式的结果为
$$G(n)=\int_{0}^{+\infty}dr\exp\left(-r^2\right)S_n(r)\tag{4}$$
虽然我们不知道$n$维球的体积和表面积公式,但是我们可以肯定,$n$维球的体积一定正比于$r^n$,即有
$$V_n (r)=V_n(1)r^n$$
球的表面积,就是球体积的一阶导数(考虑球壳分割),那么
$$S_n (r)=n V_n(1)r^{n-1}$$
代入$(4)$,得到
$$\begin{aligned}G(n)=&n V_n(1)\int_{0}^{+\infty}r^{n-1}\exp\left(-r^2\right)dr\\
=&\frac{1}{2}n V_n(1)\int_{0}^{+\infty}(r^2)^{n/2-1}\exp\left(-r^2\right)d(r^2)\\
=&\frac{1}{2}n V_n(1)\int_{0}^{+\infty}z^{n/2-1}\exp\left(-z\right)dz\quad\left(z=r^2\right)\\
=&\frac{1}{2}n V_n(1)\Gamma\left(\frac{n}{2}\right)\end{aligned}\tag{5}$$
结合$(2)$得
$$\pi^{n/2}=G(n)=\frac{1}{2}n V_n(1)\Gamma\left(\frac{n}{2}\right)$$
从而
$$V_n(1)=\frac{\pi^{n/2}}{\frac{1}{2}n\Gamma\left(\frac{n}{2}\right)}=\frac{\pi^{n/2}}{\Gamma\left(\frac{n}{2}+1\right)}$$
最后
$$V_n(r)=\frac{\pi^{n/2}}{\Gamma\left(\frac{n}{2}+1\right)}r^n$$
就这样得到了$n$维球体积公式!!对$r$求导得到$n$维球表面积公式
$$S_n(r)=\frac{2\pi^{n/2}}{\Gamma\left(\frac{n}{2}\right)}r^{n-1}$$
结合前后两个方法,就得到
$$\frac{\pi^{n/2}}{\Gamma\left(\frac{n}{2}+1\right)}=2\int_{-\frac{\pi}{2}}^{\frac{\pi}{2}}\dots\int_{-\frac{\pi}{2}}^{\frac{\pi}{2}}\int_{-\frac{\pi}{2}}^{\frac{\pi}{2}} \cos^2\theta_1\cos^3\theta_2\dots\cos^{n}\theta_{n-1} d\theta_1 d\theta_2\dots d\theta_{n-1}$$
简单评述 #
该技巧相当漂亮、简洁,其中高斯积分、球坐标变换这些都是物理系学生很熟悉的,只需简单峰回路转,就把结果给算了出来,这俨然就是只有物理系学生才能想出来的绝妙思路!
更妙的是,我们发现这一思路如此奇妙,以至于我们想用它来做更多的事情,但是稍微研究之后就会得到结论:不能再做什么了!也就是说,整个过程似乎就只为计算$n$维球体积而订制的!真的是“只此一家,别无分号”!妙哉~~
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June 6th, 2015
无聊……也就非数学专业的人才会醉心于这种无用的东西
也对~~可是笔者估计不醉心于这些无用的东西的人,数学也不会学得怎么好。^_^
无用之用,方为大用。
数学家竟然谈论起有用了。
正相反,醉心于这种“无用之物”正是数学专业的一个特征,越纯的数学离应用越远……
July 16th, 2015
good job!
December 20th, 2015
我记得在学习概率统计时通过计算n维正态分布时,也能得到n维球体积。
其实n维球体积显然是$Cr^n$,所以主要就是确定前面的系数而已,利用正态分布的概率总和为1,大概可以做类似的事情,应该是先写出直角坐标系下的公式,然后转换到n维球坐标,然后还是利用球对称来算积分。
May 19th, 2017
正在学量子场论,算d维的minkowski空间的体积,正好用上。
April 7th, 2019
俨然就是只有物理系学生才能想出来的绝妙思路!
这个算法是stein上要证明的一题习题hhh
September 7th, 2019
其实
$\frac{\pi^{n/2}}{\Gamma\left(\frac{n}{2}+1\right)}=2\int_{-\frac{\pi}{2}}^{\frac{\pi}{2}}\dots\int_{-\frac{\pi}{2}}^{\frac{\pi}{2}}\int_{-\frac{\pi}{2}}^{\frac{\pi}{2}} \cos^2\theta_1\cos^3\theta_2\dots\cos^{n}\theta_{n-1} d\theta_1 d\theta_2\dots d\theta_{n-1}$
这个式子的运算还可以利用B函数进行,可以参考这篇文章:http://desvl.xyz/post/2019-09-06-n-ball/
April 26th, 2020
这个方法实际上有重要意义,它给出了$n$可以不为整数的想法,也就是维数可以不为整数,然后就有了$Hausdorff$ 测度
December 18th, 2021
在自己推导大二概率论与数理统计中的 $\chi^2$ 分布竟然也用到了这个高维球体的结论。
与高斯分布相关的,确实也容易关联到这个结果~
February 14th, 2023
在标准思路下,在积分内部应该是$\cos{^{n-1}(\theta_1)...\cos^{1}(\theta_{n-1})}$
非也。文章的结果才是对的,你可以简单用$n=2$验证一下。