Fonction gaussienne

Introduction

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Une fonction gaussienne est une fonction exponentielle particulière dont la représentation graphique est une courbe en cloche. La fonction incluse dans l'exponentielle est l'opposé du carré de l'abscisse (la variable  ). Les fonctions gaussiennes sont toutes définies et continues sur l'ensemble des réels  . Ces fonctions sont le plus souvent utilisées en statistiques et en probabilités, pour représenter des lois de densité, des distribution de séries etc. L'exemple le plus connu qui fait appel à une fonction gaussienne est la densité de probabilité de la loi normale.

Définition et étude de la fonction gaussienne

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La fonction gaussienne la plus simple est définie par :  

Il s'agit de la fonction qui à tout réel   associe l'exponentielle de l'opposé du carré de  .

La dérivée de la fonction gaussienne est définie par :  

Le domaine de dérivabilité de la fonction est  

La dérivée est strictement positive pour tout  , nulle pour   et strictement négative pour tout  .

La fonction gaussienne est donc strictement croissante pour tout  , constante pour   et strictement décroissante pour tout  .

La représentation graphique de la fonction gaussienne est la suivante :

 
Représentation graphique de la fonction gaussienne d'équation  

La courbe en cloche est symétrique par rapport à l'axe des ordonnées d'équation  .

La fonction   est donc paire.

La fonction atteint son maximum en   :  

Les limites aux bornes de définition de la fonction sont les suivantes :  

Pour calculer une intégrale définie de la fonction (aire entre la courbe verte et l'axe des abscisses, délimitée par deux bornes   et  ), il faut utiliser la fonction erreur, aussi appelée fonction d'erreur de Gauss.

La fonction d'erreur est définie par :  

La première borne d'intégration est  

La deuxième borne d'intégration   est donc comprise entre   et  

La formule de l'intégrale indéfinie de la fonction gaussienne est :  


Le développement limité (série de Taylor) de la fonction gaussienne est :  

Référents [Modifier]

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