🧮 Computational Mathematics

Inicio · Parte 08 — Cálculo multivariable, matricial y autodiferenciación

174 — Integrales triples

universitario-avanzado clase 14 de 20 4 horas demostración triple_integrals

Una integral triple con densidad variable calcula masa; el volumen es el caso de densidad unitaria.

Fórmulas

V = ∭ dV
m = ∭ ρ(x,y,z) dV

Desarrollo

La integral triple extiende la acumulación a tres dimensiones. Con integrando 1 da el volumen; con una función de densidad da la masa. Esa distinción —volumen como caso particular de masa con densidad constante— es la que se generaliza a la probabilidad: la masa total de una densidad debe ser 1.

El coste crece con el cubo del refinamiento: una malla de 60 puntos por eje son 216 000 celdas para un cubo unitario. Ya en tres dimensiones la integración en malla empieza a ser cara, y en más dimensiones deja de ser viable.

Los cambios de coordenadas —cilíndricas, esféricas— simplifican regiones con simetría, al precio de introducir el jacobiano como factor: r en cilíndricas, r²sin φ en esféricas. Ese factor es el determinante de la clase 117 corrigiendo el cambio de volumen, y olvidarlo es el error clásico.

En probabilidad, la integral triple aparece al marginalizar una densidad conjunta de tres variables, y la normalización de la gaussiana multivariante es una integral de este tipo resuelta con un cambio de variable que diagonaliza la covarianza.

Ejemplo trabajado

Volumen y masa de un cubo con densidad variable.

región: cubo unitario [0,1]³
densidad: ρ(x,y,z) = 1 + x

volumen numérico: 1.00000000     exacto 1     ✓

masa = ∭(1+x)dV = 1 + 1/2 = 1.5
masa numérica: 1.500000
error: 4.2e−07

malla: 60³ = 216 000 celdas

Qué calcula el laboratorio

Volumen y masa de un cubo con densidad variable.

python classes/part-08-calculo-multivariable-matricial-y-autodiferenciacion/174-integrales-triples/lab.py
compmath run 174

Salidas del laboratorio (8)

Muestra de la ejecución real

{
  "region": "cubo unitario",
  "volumen_aproximado": 1.0,
  "volumen_exacto": 1.0,
  "densidad": "ρ(x,y,z) = 1 + x",
  "masa_aproximada": 1.5,
  "masa_exacta_3/2": 1.5
}

Errores comunes

Dónde se usa

Masa y centro de gravedad, marginalización de densidades conjuntas, normalización de distribuciones multivariantes y cálculo de momentos.

Idea rectora de la parte

Modo reverso calcula todas las derivadas en un solo barrido hacia atrás.

Error a evitar

Suponer que el Hessiano es definido positivo sin comprobarlo.

Conexión con IA

Autograd de PyTorch y JAX es exactamente el modo reverso del grafo de cómputo que se construye en esta parte a mano.

Bibliografía de la clase

Archivos de la clase