在數學上，以皮埃爾 - 西蒙・拉普拉斯命名的拉普拉斯方法是用於得出下列積分形式的近似解的方法：

　
: $\int _{a}^{b}\!e^{Mf(x)}\,dx$

其中的 _ƒ_(_x_) 是一個二次可微函數， _M_ 是一個很大的數，而積分邊界點 _a_ 與 _b_ 則允許為無限大。此外，函數 _ƒ_(_x_) 在此積分範圍內的 全域極大值 所在處必須是唯一的並且不在邊界點上。則它的近似解可以寫為:

　
: $\int _{a}^{b}\!e^{Mf(x)}\,dx\approx {\sqrt {\frac {2\pi }{M\left|f''(x_{0})\right|}}}e^{Mf(x_{0})}{\text{ as }}M\to \infty .\,$

其中的 _x_0 為極大值所在處。這方法最早是拉普拉斯在 (1774, pp. 366–367) 所發表。(待考查)



拉普拉斯方法的想法概論

基於上述四點，就有辦法證明拉普拉斯方法的可靠性。而 Fog (2008) 又將此方法推廣到任意精確。 \*\*\
* 待考查 \*\*\*

此方法的正式表述與證明：

假設 $f(x)$ 是一個在 $x_{0}\in (a,b)$ 這點滿足 (1) $f(x_{0})=\max _{[a,b]}f(x)$ ，(2) 唯一全域最大，(3) $x_{0}$ 附近為二階可微且 $f''(x_{0})<0$ (4) 當拉普拉斯方法的積分範圍為無限大時，此積分會收斂，

則，

　
: $\lim _{n\to +\infty }\left({\frac {\int _{a}^{b}e^{nf(x)}\,dx}{\left(e^{nf(x_{0})}{\sqrt {\frac {2\pi }{n(-f''(x_{0}))}}}\right)}}\right)=1$



其他形式

有時拉普拉斯方法也會被寫成其他形式，如：

　
: $\int _{a}^{b}\!h(x)e^{Mg(x)}\,dx\approx {\sqrt {\frac {2\pi }{M|g''(x_{0})|}}}h(x_{0})e^{Mg(x_{0})}{\text{ as }}M\to \infty \,$

其中 $h$ 為正 (好像不必要)。

重要的是，這方法精確度與函數 $g(x)$ 和 $h(x)$ 有關。 \*\*\
* 待考查 \*\*\*

至於多維的情形，讓我們令 $\mathbf {x} $ 是一個 $n$ 維向量，而 $f(\mathbf {x} )$ 則是一個純量函數，則此拉普拉斯方法可以寫成

　
: $\int e^{Mf(\mathbf {x} )}\,d^{n}x\approx \left({\frac {2\pi }{M}}\right)^{n/2}|-H(f)(\mathbf {x} _{0})|^{-1/2}e^{Mf(\mathbf {x} _{0})}{\text{ as }}M\to \infty \,$

其中的 $H(f)(\mathbf {x} _{0})$ 是一個在 $\mathbf {x} _{0}$ 取值的 海森矩陣，而 $|\cdot |$ 則是指矩陣的 行列式 ；此外，與單變數的拉普拉斯方法類似，這裡的 海森矩陣 必須為 負定矩陣，即該矩陣的所有本徵值皆小於 0，這樣才會是極大值所在。.



拉普拉斯方法的推廣：最速下降法

此拉普拉斯方法可以被推廣到 複分析 裡頭使用，搭配 留數定理 ，以找出一個過最速下降點的 contour (翻路徑的話，會與 path integral 相衝，所以，這裡還是以英文原字稱呼) 的 曲線積分 ，用來取代原有的複數空間的 contour 積分。因為有時 $f(z)$ 的一階微分為 0 的點未必就在實數軸上，而就算真在實數軸上，也未必二階微分在 $x$ 方向上為小於 0 的實數；此種情況下，就得使用最速下降法了。由於最速下降法中，已經利用另一條通過最速下降的鞍點來取代原有的 contour 積分，經過變數變換後就會變得有如拉普拉斯方法，因此，我們可以透過這新的 contour ，找到原本的積分的漸進近似解，而這將大大的簡化整個計算。就好像原本的路徑像是在蜿蜒的山路開車，而新的路徑就像乾脆繞過這座山開，反正目的只是到達目的地而已，留數定理已經幫我們把中間的差都算好了。請讀 Erdelyi (2012) 與 Arfken & Weber (2005) 的書裡有關 _steepest descents_ 的章節。

以下就是該方法在 _z_ 平面下的形式：

　
: $\int _{a}^{b}\!e^{Mf(z)}\,dz\approx {\sqrt {\frac {2\pi }{-Mf''(z_{0})}}}e^{Mf(z_{0})}{\text{ as }}M\to \infty .\,$

其中 _z_0 就是新的路徑通過的鞍點。
注意，開根號裡的負號是用來指定最速下降的方向，千萬別認為取 $f''(z_{0})$ 的絕對值來取代這個負號，若然，那就大錯特錯了。 
另外要注意的是，如果該被積函數是 亞純函數 ，就有必要將被新舊 contour 包到的極點所貢獻的留數給加入，範例請參考 Okounkov 的文章 arXiv:math/0309074 的第三章。



更進一步一般化

最速下降法還可以更進一步的推廣到所謂的 _非線性穩定相位 / 最速下降法_ (nonlinear stationary phase/steepest descent method)。
這方法主要用在解非線性偏微分方程，透過將非線性偏微分方程轉換為求解柯西變換 (Cauchy transform) 的積分形式，就可以藉由最速下降法的想法來得到非線性解的漸進解。

以 艾里方程 (線性) $y''=xy$ 為例，它可以寫成積分形式如下：

　
: $y_{j}(x)={\frac {1}{2\pi i}}\int _{\gamma _{j}}e^{{\frac {1}{3}}t^{3}-xt}dt$

由這條積分式，我們就可以藉由最速下降法 (若 $\gamma _{j}$ 指的是負實數軸，那麼就回到此拉普拉斯方法了) 來得到它的漸進解了。

然而，若方程式如 KdV 方程 $y_{t}+6yy_{x}+y_{xxx}=0$ 是個非線性偏微分方程，想要找到它的解相對應的一個複數 contour 積分的話，就沒那麼簡單，在非線性穩定相位 / 最速下降法裡所用到的概念主要是基於散射逆轉換 (inverse scattering transform) 的處理方式，即先將原本的非線性偏微分方程變成 Lax 對 ，其中一個像是線性的 薛丁格方程式 ，其位能障為我們要找的 $y$ ，本徵值為 $\lambda $ ，波函數為 $\phi _{\lambda }$ (不過，它並非我們所要的 $y$ )；因此可以解它的散射矩陣，若利用解析延拓將原本的波函數由實數 $\lambda $ 延拓到複數空間時，就可以得到黎曼希爾伯特問題 (RHP) 的形式。利用這個黎曼希爾伯特問題 (RHP) ，我們可以解得 $\phi $ 的柯西變換的積分形式，再利用此線性薛丁格方程的特性，就可以反推出 $y$ 的複數 contour 積分 形式了。

而 Lax 對 的另一個偏微分方程則是決定每個 $\phi _{\lambda }$ 隨時間變化的行為，由於 $y$ 在 $x\rightarrow \pm \infty $ 時被要求為 0 ，會發現整個偏微分方程會變得十分簡單，並且只決定 $c(\lambda ,t)\phi _{\lambda }$ 裡的 $c(\lambda ,t)$ 的值，不過，條件是 $\phi _{\lambda }$ 必須是指由正負無限遠入射或反射波的解。這樣，我們所得到的這個只與時間與本徵值有關的係數 $c(\lambda ,t)$ 就可以直接被應用在上述的黎曼希爾伯特問題 (RHP) 裡的躍變矩陣裡了。

接著就是非線性穩定相位 / 最速下降法所要做的工作，即找出 鞍點 來，在該點附近基於最速下降法的精神做近似。不過，這近似因著考慮到收斂性，需要將原本的 contour 變形，與將原本的黎曼希爾伯特問題 (RHP) 作轉換，所以有再比原本的最速下降法多出一些步驟來。

這整個方法最早由 Deift 與 Zhou 在 1993 基於 Its 之前的工作所提出的，後續又有許多人加以改進，主要的應用則有 孤波 理論，可積模型等。



複數積分

以下的積分常用在 拉普拉斯變換 #拉普拉斯逆變換 裡，

　
: ${\frac {1}{2\pi i}}\int _{c-i\infty }^{c+i\infty }g(s)e^{st}\,ds$

假定我們想要得到該積分在 $t>>1$ 時的結果 (若 $t$ 為時間，通常就是在找經過夠久時間後達穩定的結果)，我們可以透過 解析延拓 的概念，先將這時間換成虛數，如 _t_ = _iu_ 並且一併做 $s=c+ix$ 的變換，則我們可以將上式轉換為如下的 拉普拉斯變換 #雙邊拉普拉斯變換

　
: ${\frac {1}{2\pi }}\int _{-\infty }^{\infty }g(c+ix)e^{-ux}e^{icu}\,dx.$

這裡就可以套用此拉普拉斯方法求漸進解，最後，再利用 _u_ = _t_ / _i_ 把 _t_ 換回來，就可以得到該拉普拉斯逆變換的漸進解了。



例子 1：斯特靈公式

拉普拉斯方法可以用在推導 斯特靈公式 上；當 _N_ 很大時，

　
: $N!\approx {\sqrt {2\pi N}}N^{N}e^{-N}\,$

 證明： 

由 Γ 函數 的積分定義，我們可以得到

　
: $N!=\Gamma (N+1)=\int _{0}^{\infty }e^{-x}x^{N}\,dx.$

接著讓我們做變數變換，

　
: : $x=Nz\,$

因此

　
: : $dx=N\,dz.$

將這些代回 Γ 函數 的積分定義裡，我們可以得到

　
: ${\begin{aligned}N!&=\int _{0}^{\infty }e^{-Nz}\left(Nz\right)^{N}N\,dz\\&=N^{N+1}\int _{0}^{\infty }e^{-Nz}z^{N}\,dz\\&=N^{N+1}\int _{0}^{\infty }e^{-Nz}e^{N\ln z}\,dz\\&=N^{N+1}\int _{0}^{\infty }e^{N(\ln z-z)}\,dz.\end{aligned}}$

經由此變數變換後，我們有了拉普拉斯方法所需要的 $f(x)$ 為

　
: $f\left(z\right)=\ln {z}-z$

而它乃為二次可微函數，且

　
: $f'(z)={\frac {1}{z}}-1,\,$

　
: $f''(z)=-{\frac {1}{z^{2}}}.\,$

因此， _ƒ_(_z_) 的極大值出現在 _z_0= 1 而且在該點的二次微分為 $-1$ 。因此，我們得到

　
: $N!\approx N^{N+1}{\sqrt {\frac {2\pi }{N}}}e^{-N}={\sqrt {2\pi N}}N^{N}e^{-N}.\,$



例子 2：貝氏網路 ，參數估計與概率推理

關於概率推理的簡介，請參考 http://doc.baidu.com/view/e9c1c086b9d528ea81c77989.html 。
而在 Azevedo-Filho & Shachter 1994 的文章裡，則回顧了如何應用此拉普拉斯方法 (無論是單變數或者多變數) 如何應用在 _概率推理_ 上，以加速得到系統的 後驗矩 (數學) (posterior moment) ， 貝氏參數 等，並舉醫學診斷上的應用為例。



相關維基百科文章


* 平穩相近似



參考文獻


* Deift, P.; Zhou, X., A steepest descent method for oscillatory Riemann–Hilbert problems. Asymptotics for the MKdV equation, Ann. of Math. 137 (2), 1993, 137 (2): 295–368, doi:10.2307/2946540 .

* Azevedo-Filho, A.; Shachter, R., Laplace's Method Approximations for Probabilistic Inference in Belief Networks with Continuous Variables, Mantaras, R.; Poole, D. (編), Uncertainty in Artificial Intelligence, San Francisco, CA: Morgan Kauffman, 1994, CiteSeerX: 10.1.1.91.2064 .

* Erdelyi, A., Asymptotic Expansions, Dover Publications, 2012, ISBN 9780486155050 .

* Arfken, G.B.; Weber, H.J., Mathematical Methods For Physicists International Student Edition, Elsevier Science, 2005, ISBN 9780080470696 .