本项目利用MATLAB实现Gauss-Hermite方法，旨在高效准确地计算与高斯概率分布相关的函数积分。适用于统计学、物理学及工程领域中需要处理正态分布问题的研究者和工程师。
在MATLAB环境中使用Gauss-Hermite方法是一种高效计算实函数在无穷区间上积分的数值技术，尤其适用于复杂或难以解析求解的情况。该方法基于Gauss-Hermite积分公式，通过Hermite多项式及其对应的节点来近似积分。
1. **Gauss-Hermite 积分公式**：此公式的特殊形式将一维实函数f(x)在负无穷到正无穷上的积分表示为：
\[ \int_{-\infty}^{\infty} e^{-x^2} f(x) dx \approx \sum_{i=1}^{n} w_i f(x_i) \]
其中，\( x_i \)是Gauss-Hermite节点， \( w_i \)为相应的权重值，而 n 代表节点的数量。
2. **Hermite多项式**：这些正交多项式在区间\((-∞, ∞)\)上与权重函数\(e^{-x^2}\)相匹配。它们可以通过递推关系定义，并用于构建Gauss-Hermite积分的节点和权重值。
3. **MATLAB实现**：
- `generate_hermite_poly(n)`：生成阶数为n的Hermite多项式。
- `gauss_hermite_integral(f, n)`：对用户提供的函数f使用n个节点进行Gauss-Hermite积分。此过程包括计算Hermite多项式的根（即Gauss节点）以及对应的权重值，然后应用公式。
4. **Gauss-Hermite 节点与权重的确定**：
- 通过牛顿-切比雪夫方法或直接解插值问题可以得到节点\( x_i \)和权重 \( w_i \)。
- MATLAB中的`roots`函数可用于找到多项式的根，而权重通常基于Hermite多项式正交性质计算得出。
5. **优点与应用场景**：Gauss-Hermite方法在处理涉及指数衰减因子的积分时特别有效。它广泛应用于统计学、物理和工程领域，在金融模型、随机过程模拟以及量子力学等领域中也有重要应用，因其高精度和快速收敛性而受到青睐。
6. **误差分析**：
- 通常通过增加节点数量n来减少Gauss-Hermite积分的误差。
- 对于特定函数f，可以通过比较解析解与数值解估计误差大小。
7. **MATLAB中的内置功能**：尽管没有专门针对此方法的内置函数，但可以使用`integral`并设置相应选项实现类似效果。然而自定义函数提供了更多灵活性，在处理特殊类型的积分问题时尤为有用。
Gauss-Hermite 方法是解决特定类型数值积分的有效工具，并且通过深入理解其理论基础和具体实施细节能够优化计算效率及提高结果准确度。
5星
