스털링 공식의 간단한 유도
📂열물리학 스털링 공식의 간단한 유도 공식 다음의 방정식을 스털링 공식 stirling's formula 이라 한다.
lim n → ∞ n ! e n ln n − n 2 π n = 1
\lim_{n \to \infty} {{n!} \over {e^{n \ln n - n} \sqrt{ 2 \pi n} }} = 1
n → ∞ lim e n l n n − n 2 πn n ! = 1
설명 이 근사는 큰 수에 대한 팩토리얼 의 계산이라는 측면에서 유용하다. 열열학, 통계역학과 같은 분야에선 많은 수의 분자를 가정하기 때문에 필수적이며,
n ! ≈ 2 π n ( n e ) n log 2 n ! ≈ n log 2 n − n log 2 e ln n ! ≈ n ln n − n
\begin{align*}
n! &\approx \sqrt{2\pi n}\left( \dfrac{n}{e} \right)^{n} \\[0.6em]
\log_{2} n! &\approx n \log_{2} n - n \log_{2}e \\[0.6em]
\ln n! &\approx n \ln n - n
\end{align*}
n ! log 2 n ! ln n ! ≈ 2 πn ( e n ) n ≈ n log 2 n − n log 2 e ≈ n ln n − n
와 같이 더 간략화된 표현도 사용된다. 아래의 증명은 해석학적으로 다소 엄밀성이 떨어지지만, 응용을 위해 팩트만을 중시한다면 충분하다.
같이보기 유도 감마함수 n ! = ∫ 0 ∞ x n e − x d x \displaystyle n! = \int_{0}^{\infty} x^{n} e^{-x} dx n ! = ∫ 0 ∞ x n e − x d x 에서 시작하도록 하자. f ( x ) = n ln x − x f(x) = n \ln x - x f ( x ) = n ln x − x 라고 두면 다음의 식이 성립한다.
e f ( x ) = x n e − x
e^{f(x)} = x^{n} e^{-x}
e f ( x ) = x n e − x
d f ( x ) d x = n x − 1 \displaystyle {{df(x)} \over {dx}} = {{n } \over {x }} - 1 d x df ( x ) = x n − 1 이고 d 2 f ( x ) d x 2 = − n x 2 \displaystyle {{d^2 f(x)} \over {dx^2 }} = - {{n } \over {x^2 }} d x 2 d 2 f ( x ) = − x 2 n , 그리고 d 3 f ( x ) d x 3 = 2 n x 3 \displaystyle {{d^3 f(x)} \over {dx^3 }} = {{ 2n } \over {x^3 }} d x 3 d 3 f ( x ) = x 3 2 n 이므로 f f f 의 테일러 전개 는 다음과 같다.
f ( x ) = f ( n ) + f ′ ( n ) ( x − n ) + 1 2 ! f ′ ′ ( n ) ( x − n ) 2 + 1 3 ! f ( 3 ) ( n ) ( x − n ) 3 + ⋯ = n ln n − n + 0 ⋅ ( x − n ) − 1 2 n n 2 ( x − n ) 2 + 1 6 2 n n 3 ( x − n ) 3 + ⋯ = n ln n − n − ( x − n ) 2 2 n + ( x − n ) 3 3 n 2 + ⋯
\begin{align*}
f(x) =& f(n) + f '(n) (x-n) + {{1} \over {2!}} f ''(n) (x-n)^2 + {{1} \over {3!}} f^{(3)} (n) (x-n)^3 + \cdots
\\ =& n \ln n - n + 0 \cdot (x-n) - {{1} \over {2}} {{n} \over{ n^2}} (x-n)^2 + {{1} \over {6}} {{2n} \over{ n^3}} (x-n)^3 + \cdots
\\ =& n \ln n - n - {{ (x-n)^2 } \over{ 2n }} + {{ (x-n)^3 } \over{ 3 n^2 }} + \cdots
\end{align*}
f ( x ) = = = f ( n ) + f ′ ( n ) ( x − n ) + 2 ! 1 f ′′ ( n ) ( x − n ) 2 + 3 ! 1 f ( 3 ) ( n ) ( x − n ) 3 + ⋯ n ln n − n + 0 ⋅ ( x − n ) − 2 1 n 2 n ( x − n ) 2 + 6 1 n 3 2 n ( x − n ) 3 + ⋯ n ln n − n − 2 n ( x − n ) 2 + 3 n 2 ( x − n ) 3 + ⋯
n n n 이 충분히 클 때, ( x − n ) 2 2 n \displaystyle {{ (x-n)^2 } \over{ 2 n }} 2 n ( x − n ) 2 이후의 항들은 분모가 커지는 속도가 너무 빨라서 무시할 수 있다. 따라서 아래의 결과를 얻는다.
f ( x ) ≈ n ln n − n − ( x − n ) 2 2 n
f(x) \approx n \ln n - n - {{ (x-n)^2 } \over{ 2n }}
f ( x ) ≈ n ln n − n − 2 n ( x − n ) 2
또한 n n n 이 충분히 크다면 가우스 곡선의 적분은 0 0 0 부터 ∞ \infty ∞ 까지 하나 − ∞ -\infty − ∞ 부터 ∞ \infty ∞ 까지 하나 큰 차이가 없다. 결과적으로, 충분히 큰 n n n 에 대해
n ! = e n ln n − n ∫ 0 ∞ e − ( x − n ) 2 / 2 n + ⋯ d x ≈ e n ln n − n ∫ − ∞ ∞ e − ( x − n ) 2 / 2 n d x
n! = e^{n \ln n - n} \int_{0}^{\infty} e^{-(x-n)^2 / 2n + \cdots } dx \approx e^{n \ln n - n} \int_{-\infty}^{\infty} e^{-(x-n)^2 / 2n } dx
n ! = e n l n n − n ∫ 0 ∞ e − ( x − n ) 2 /2 n + ⋯ d x ≈ e n l n n − n ∫ − ∞ ∞ e − ( x − n ) 2 /2 n d x
가우스 적분 에 의해 ∫ − ∞ ∞ e − ( x − n ) 2 / 2 n d x = 2 π n \displaystyle \int_{-\infty}^{\infty} e^{-(x-n)^2 / 2n } dx = \sqrt{ 2 \pi n} ∫ − ∞ ∞ e − ( x − n ) 2 /2 n d x = 2 πn 이므로 다음의 식이 성립한다.
n ! ≈ e n ln n − n 2 π n
n! \approx e^{n \ln n - n} \sqrt{ 2 \pi n}
n ! ≈ e n l n n − n 2 πn
양변에 로그를 취하면 아래의 식을 얻는다.
ln n ! ≈ n ln n − n + 1 2 ln 2 π n
\ln n! \approx n \ln n - n + \dfrac{1}{2}\ln 2\pi n
ln n ! ≈ n ln n − n + 2 1 ln 2 πn
n n n 이 아주 크다면 다음의 근사식이 성립한다.
ln n ! ≈ n ln n − n
\ln n! \approx n \ln n - n
ln n ! ≈ n ln n − n
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