這些高斯概率分布數學公式,新手們經歷嗎?

2020-12-03 EDN電子設計技術

這個模擬世界中的各種物理過程都表現出一定程度的隨機性，例如，請想想噪聲。高斯概率分布(Gaussian probability distributions)描述了許多噪聲過程，我們應該看看它的數學公式。1lIednc

從一個非常簡單的公式開始，考慮高斯概率分布的「鐘形曲線(bell curve)」公式：1lIednc

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無需繪製圖片，我們知道公式1所描述的曲線在x值為零時具有y值，並且我們進一步知道隨著x值朝向任一值，y值都變為零，負無窮大或正無窮大。1lIednc

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接下來，依照上面的公式添加「零」和數字「 1」，這實際上並沒有改變任何內容，但是會引導我們進行下一步。下面的公式3引入了平均值和標準偏差。1lIednc

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本文的「平均值」是一個新的中心值，圍繞它的x值更改將影響y值。現在，當x值等於平均值時，y值將變為1，其中平均值可以為零，也可以為任何非零值。「標準偏差(standard deviation)」將影響隨著x值偏離均值，y值向零下降的速度有多快。1lIednc

標準偏差的較大值將要求x值與平均值相差很大，從而明顯降低y值。 另一方面，當標準偏差較小時，x值與均值的微小偏差將使y值更快地變為零。1lIednc

現在，繪製幾張圖片，以圖形方式查看均值和標準偏差如何完成各自的工作(圖1)。1lIednc

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圖1 顯示平均值和標準偏差的影響。1lIednc

接下來，透過標準偏差的倒數來縮放y值。請不要擔心為何我們要這樣做，請繼續往下看。1lIednc

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如果再仔細看一下圖片，會看到標準偏差的附加影響(圖2)。1lIednc

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圖2 顯示標準偏差的附加影響。1lIednc

接下來，輸入另一個比例因子，即2 *π的平方根的倒數。再度呼籲，不用擔心為什麼，只要繼續看下去。1lIednc

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現在，導入一個稱為「方差(variance)」的新術語。方差只是標準偏差的平方。可以將公式重寫為：1lIednc

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至此，我們已經完成了。如圖2所示，如果針對從負無窮大到正無窮大的x值範圍內的y值整合這最後兩個公式中的任何一個並進行積分，則曲線下的面積等於1或等於1。使用我們進行的看似任意縮放，最後兩個公式中的任何一個將產生一個積分結果。1lIednc

無論你選擇的是平均值、標準偏差還是方差，積分總是為1，這就是高斯概率分布，可以隨意選擇。1lIednc

現在，我想談談作為數學新手所經歷的一個問題。我試著理解卡爾·弗裡德裡希·高斯(Carl Friedrich Gauss)等如此偉大大師的作品。然而高斯工作時，純粹是行動上的智慧。1lIednc

他推斷出上述公式中需要2 *π的平方根，但是高斯如何得出他的結果？我從未見過任何關於這方面的解釋，也從未見過關於羅必達(l』Hospital)如何得出他尋找極限規則的任何解釋，也沒有見過關於帕普斯(Pappus)理論中尋找環形物體積或其他定理的任何解釋。我只是被教導了這些天才努力的最終結果，以及如何應用其結果，僅此而已。1lIednc

不知何故，由於缺乏更深層的解釋，因此我覺得被哄騙。1lIednc

(原文發表於ASPENCORE旗下EDN美國版，參考連結：The mathematics of Gaussian probability distribution，by John Dunn，EDN Taiwan Anthea Chuang編譯；責編：Demi Xia)1lIednc

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