윗면을 쌍곡 포물면으로 대신한 도형|섬네일|이중 적분은 그래프 곡면 아래의 부피를 구하는 방법이다. 밑면(직사각형)은 함수의 정의역을 나타내며, 윗면(쌍곡 포물면 z = 10 - ( x 2 - y 2) / 8)은 함수의 그래프를 나타낸다. 미적분학에서, 중적분 (重積分은 정적분을 다변수 함수에까지 확장한 것이다. 이변수 함수의 경우를 이중 적분 (二重積分이라고 하며, 양의 함숫값의 함수의 이중 적분은 함수의 그래프 곡면과 평면 사이의 부피라고 이해할 수 있다. 삼변수 함수의 경우를 삼중 적분 (三重積分이라고 하며, 양의 함숫값의 함수의 삼중 적분 역시 (4차원 공간 속의) 초곡면과 좌표 초평면 사이의 초부피라고 생각할 수 있다. 중적분은 정적분을 여러 번 반복하여 계산할 수 있으며, 이를 푸비니 정리라고 한다. 복잡한 중적분의 계산에는 변수 변환을 통해 적분 집합이나 함수를 단순화하는 기법이 필요하며, 이를 치환 적분이라고 한다. 일변수 함수의 리만 적분 · 리만-스틸티어스 적분 · 르베그 적분 · 르베그-스틸티어스 적분에 대하여 각각 그에 대응하는 중적분이 존재한다. 임의의 측도(또는 유한 가법 측도)에 의한 적분이 주어졌을 때, 이에 대응하는 중적분은 곱측도에 의한 적분이다. 평면 도형이 조르당 가측 집합일 필요 충분 조건은, 각각 안과 밖에 놓인, 직사각형의 유한 합집합을 통해 얻은 근사 넓이가 서로 같다는 것이다. 리만 중적분 ()의 정의는 조르당 측도 ()에 기반한다. 유계 집합 의 조르당 내측도 () 는 이에 포함되는 유한 개의 초직육면체를 통한 근사적 초부피이며, 다음과 같다. 비슷하게, 의 조르당 외측도 () 는 이를 덮는 유한 개의 초직육면체를 통한 근사적 초부피이며, 다음과 같다. 유계 집합 에 대하여, 다음 두 조건이 서로 동치이며, 이를 만족시키는 를 조르당 가측 집합 ()이라고 한다. . 이 경우, 를 의 조르당 측도 라고 한다. 조르당 측도는 유한 가법 측도이지만, 이름과 달리 측도가 아니다. 리만 중적분은 조르당 가측 집합 위에서만 정의된다. (유계) 조르당 가측 집합 의 분할 ()은 다음 세 조건을 만족시키는 유한 집합족 이다. 모든 에 대하여, 는 조르당 가측 집합이다. 모든 에 대하여, 또한, 분할 의 메시 () 는 다음과 같다. 함수 (은 조르당 가측 집합)의, 분할 에 대한 리만 합 ()은 다음과 같다. 또한, 다르부 상합 ()은 다음과 같다. 또한, 다르부 하합 ()은 다음과 같다. 함수 (은 조르당 가측 집합)에 대하여, 만약 다음과 같은 극한이 존재하며, 분할 및 각 집합의 점 의 열의 선택과 무관하다면, 를 위의 리만 적분 가능 함수 ()라고 하며, 이 극한을 의 리만 중적분 ()이라고 한다. 또한, 다르부 상적분 ()은 다음과 같으며, 이는 항상 존재한다. 마찬가지로, 다르부 하적분 ()은 다음과 같으며, 이는 항상 존재한다. 특히, 리만 이중 적분을 와 같이 표기하며, 리만 삼중 적분을 와 같이 표기한다. 유계 집합과 (정의역이 조르당 영집합이 아니라면) 유계 함수에 한정된 리만 중적분을 무계 집합과 무계 함수를 허용하는 이상 리만 중적분 ()으로 확장할 수 있다. 일변수 함수에서와 달리, 이상 리만 중적분이 수렴할 필요충분조건은 절대 수렴한다는 것이다. 함수 및 그 정의역 이 다음 조건들을 만족시킨다고 하자. 는 무계 집합이다. 는 유계 함수이다. 임의의 에 대하여, 는 조르당 가측 닫힌집합이다. * 여기서 은 닫힌 공이다. * 특히, 가 무계 닫힌집합일 경우, 가 닫힌집합이라는 조건은 생략할 수 있다. 임의의 조르당 가측 닫힌집합 에 대하여, 는 에서 리만 적분 가능 함수이다. 이러한 및 에 대하여, 다음과 같은 극한이 존재하며, 조르당 가측 닫힌집합 의 열의 선택과 무관하다면, 이를 의 위의 이상 리만 중적분 이라고 한다. 비슷하게, 및 및 가 다음 조건들을 만족시킨다고 하자. 는 유계 집합이다. 는 무계 함수이다. 임의의 에 대하여, 는 조르당 가측 닫힌집합이다. * 여기서 는 열린 공이다. * 특히, 가 조르당 가측 닫힌집합일 경우, 이 조건은 생략할 수 있다. 임의의 조르당 가측 닫힌집합 에 대하여, 는 에서 리만 적분 가능 함수이다. 이러한 및 에 대하여, 다음과 같은 극한이 존재하며, 조르당 가측 닫힌집합 의 열의 선택과 무관하다면, 이를 의 위의 이상 리만 중적분 이라고 한다. 르베그 중적분 ()은 유클리드 공간의 르베그 측도에 기반하여 정의된다. 리만 적분 가능 함수는 유계 함수일 필요가 없다. 예를 들어, 정의역이 조르당 영집합인 함수는 항상 리만 적분 가능 함수이다. 그러나, 양의 조르당 측도의 집합들로 임의로 세밀하게 분할될 수 있는 정의역 위의 리만 적분 가능 함수는 항상 유계 함수이다. 특히, 조르당 가측 열린집합 또는 그 폐포 위의 리만 적분 가능 함수는 항상 유계 함수이다. 리만 중적분은 일변수 함수의 리만 적분과 같은 성질들을 갖췄다. 예를 들어, 리만 중적분은 선형성 · 적분 집합에 대한 가법성 · 비엄격 부등식의 보존 · 곱의 적분 가능성 보존 등을 만족시킨다. 함수를 먼저 일부 변수에 대하여 적분한 뒤, 다시 남은 변수에 대하여 적분하는 것을 누차 적분 (累次積分 또는 반복 적분 (反復積分)이라고 한다. 중적분은 일정 조건 아래 누차 적분을 통해 구할 수 있다. 함수 (는 조르당 가측 집합)가 다음 두 조건을 만족시킨다고 하자. 는 에서 리만 적분 가능 함수이다. 임의의 에 대하여, 리만 적분 이 존재한다. 그렇다면, 다음이 성립한다. 적분 구역 a ≤ x ≤ b , α ( x ) ≤ y ≤ β ( x ) 위의 적분은 x 를 고정한 채 y 에 대하여 적분한 뒤, 이를 다시 x 에 대하여 적분한 것과 같다. 일부 특수한 정의역의 경우는 다음과 같다. (여기서 그러나, 둘째 전제가 없다면 결론이 성립하지 않을 수 있다. 예를 들어, 다음과 같은 함수를 정의하자. 그렇다면, 이지만, ()가 리만 적분 가능 함수가 아니므로 는 존재하지 않는다. 극좌표계 원통 좌표계 구면 좌표계 함수 (는 조르당 가측 닫힌집합) 및 가 다음 조건들을 만족시킨다고 하자. 는 단사 함수이다. 임의의 에 대하여, 는 에서 리만 적분 가능 함수이다. 그렇다면, 다음이 성립한다. 여기서 는 의 야코비 행렬식인데, 어떤 점에서의 야코비 행렬식의 값은 대략 변환이 그 점 주위의 초부피를 확대시키는 배수를 나타낸다. 예를 들어, 극좌표 변환 에 의한 치환 적분 공식은 다음과 같다. 또한, 원통 좌표 변환 에 의한 치환 적분 공식은 다음과 같다. 또한, 구면 좌표 변환 에 의한 치환 적분 공식은 다음과 같다. 음이 아닌 값의 함수 (는 조르당 가측 집합)의 리만 중적분은 밑면이 정의역, 윗면이 함수의 그래프인 도형의 조르당 측도와 같다. 특히, 상수 함수 1의 리만 중적분은 정의역의 조르당 측도와 같다. 이상 중적분 역시 중적분과 비슷한 성질들을 만족시킨다. 예를 들어, 함수 가 다음 조건을 만족시킨다고 하자. 임의의 조르당 가측 닫힌집합 에 대하여, 는 에서 리만 적분 가능 함수이다. 그렇다면, 다음이 성립한다. 만약 라면, 만약 라면, 는 발산한다. 또한, 무계 닫힌집합 및 단사 함수 및 함수 에 대하여, 만약 두 이상 적분 가운데 하나가 존재한다면, 남은 하나도 존재하며, 이 둘은 서로 같다. 이상 리만 중적분 이 수렴할 필요충분조건은 이다. 즉, 일변수 함수의 경우와 달리, 이상 리만 중적분이 수렴할 필요충분조건은 절대 수렴이다. 직육면체 의 부피를 중적분을 통해 다음과 같이 구할 수 있다. 삼각뿔 의 부피를 중적분을 통해 다음과 같이 구할 수 있다. Integral Example.svg|섬네일|타원 포물면 z = x 2 + y 2와 원기둥 x 2 + y 2 = a 2에 의해 둘러싸인 도형 Integral Example 2.svg|섬네일|구 x 2 + y 2 + z 2 ( x 2 + y 2)tan a 에 의해 둘러싸인 도형 타원 포물면과 원기둥으로 둘러싸인 도형 의 부피를 중적분을 통해 다음과 같이 구할 수 있다. 구와 원뿔로 둘러싸인 도형 의 부피를 중적분을 통해 다음과 같이 구할 수 있다. 극좌표 변환 · 원통 좌표 변환 · 구면 좌표 변환 외의 변환을 사용하여 구할 수 있는 중적분의 한 가지 예는 다음과 같다. 여기에서 다음과 같은 변환을 사용하자. 이 변환의 야코비 행렬식은 다음과 같다. 따라서 상술 이중 적분을 다음과 같이 구할 수 있다. 가우스 함수의 적분 은 이상 중적분 을 통해 구할 수 있는데, 이는 이기 때문이다. 이 이상 중적분의 값은 이므로, 가우스 함수의 적분 값은 이다. 분류:적분학 분류:다변수 미적분학