あたらしい機械学習の教科書 第4章 ガウス関数の正規化について詰まったので

業務で必要になりそうなので、良い加減、数学からは逃げられんと思い、

以下の書籍で勉強している。

Pythonで動かして学ぶ！ あたらしい機械学習の教科書

第四章でガウス関数が出てきて、正規化するにはaには以下の値を使うように書いてある。

なんやねんこれ。

ガウス関数の積分に逆数をかけていると思うが、

ガウス関数の積分ってどうやんだっけ。

ぐぐる。

mathtrain.jp

ガウス積分の公式というのがあるらしい。

ぐぐる。

phys-and-program.com

ヤコビアンってなんやねん。

ぐぐる。

mathtrain.jp

例として、ちょうど極座標(r,θ)から直交座標(x,y)への変数変換が出てきた。

ヤコビアンは変換の「拡大率」を表し、重積分の変数変換の文脈では以下。

なるほど。分かってきた。

ガウス関数の積分は、直交座標から極座標へ変換することで上手く計算出来るのか。

頭の良い人はすげぇな。

では、また次。