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O que é o Integral Gaussiano?

∫₋∞^∞ e^(−x²) dx = √π
√π ≈ 1.7724538509. A prova usa coordenadas polares em 2D.

A função e^(−x²) é a curva em sino: atinge 1 em x = 0 e cai simetricamente para 0 em ambas as direções. A área sob ela em toda a reta real é exatamente √π ≈ 1,7724. Isto é notável: e e π, normalmente encontrados em contextos separados, unem-se no integral mais simples da teoria da probabilidade.

Curva em sino e^(−x²): área = √π
1.2e-40.330.671e^(−x²)-3-113x

O integral de e^(−x²) em todos os x é √π ≈ 1,7725. Este é o integral gaussiano. Dividindo por √(2π) obtemos a curva da distribuição normal padrão.

A demonstração é um dos truques mais elegantes da matemática. Seja I = ∫e^(−x²)dx. Calcula-se I² escrevendo-o como um integral duplo em x e y, e depois passa-se para coordenadas polares r, θ. O integrando torna-se e^(−r²) e o elemento de área torna-se r·dr·dθ. O fator r torna o integral elementar: ∫₀^∞ re^(−r²)dr = 1/2. Multiplicando por ∫₀^(2π) dθ = 2π obtém-se I² = π, logo I = √π.

Fórmula da distribuição normal
f(x) = (1/σ√(2π)) · e^(−(x−μ)²/2σ²)
σ = desvio-padrão, μ = média
O fator de normalização 1/√(2π) vem diretamente do integral gaussiano: ∫e^(−x²)dx = √π.

A distribuição normal, o teorema central do limite, as funções de onda quânticas (que usam pacotes de onda gaussianos) e a aproximação de Stirling para fatoriais assentam todos neste único integral. O valor √π aparece sempre que se integra e^(−x²), o que acontece praticamente em toda a probabilidade contínua.

O truque de elevar ao quadrado: ∫e^(−x²)dx = √π
I² = ∫∫ e^(−x²−y²) dx dy = ∫₀^∞ e^(−r²) 2πr dr = π
Passo 1: elevar I ao quadrado – converter num integral duplo sobre o plano
Passo 2: passar para coordenadas polares (r, θ) – o integral em θ dá 2π
Passo 3: substituir u = r² – o integral em r dá 1/2. Portanto I² = π, logo I = √π.
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Factos-chave sobre o Integral Gaussiano

O integral gaussiano é o integral de -infinito até +infinito de e^(-x^2) dx = sqrt(pi). A demonstração elegante eleva o integral ao quadrado, passa para coordenadas polares e avalia-o exatamente. Este é o cálculo central por trás da distribuição normal: a densidade de probabilidade (1/sqrt(2*pi))*e^(-x^2/2) integra-se a 1. A função gaussiana aparece na mecânica quântica, na difusão do calor, na aproximação de Stirling e no teorema central do limite.

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