나 또 왔어.
1. 위의 수평선은 f(x, y) 의 회전 대칭을 활용합니다. 모든 위치의 X 와 Y 가 교환되는 것을 볼 수 있습니다. 사실, 적분 면적을 앞뒤 두 개의 이중 적분으로 복원할 수 있습니다. 분명히 x=y 대칭에 관한 것이므로 회전할 수 있습니다.
2. ∶ (-∞ 에서 +∞) E-(t 2) = 겐π 이것은 확률론의 보편적인 결론이다. 일반 교과서는 모두 직접 사용되며 유도가 없기 때문에 그 포인트를 외우는 것은 π의 뿌리와 같다.
파생에 관해서는: 표준 직교 정규 분포의 공식을 기억하십니까? F(x)= 1/ 루트 번호 2π x E- 1/2 (x 제곱) 이 표준 직교 함수 적분 ∶ (-∞ 에서+∞) 인 경우/와 같지 않습니다
(바꾸기): 1/2x 제곱 =t 제곱을 그 형태로 만듭니다. 정수가 여전히 음의 무한대에서 양의 무한대에 이르면, 공통된 결론은 근호 π와 같다는 것을 알 수 있다.
기호가 너무 어려워요. 너는 스스로 계산하는 것이 좋겠다. 절차가 매우 명확하다. 이봐, 이봐, 별말씀을요!