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wallis公式与stirling公式的推广

wallis公式与stirling公式的推广Wallis公式与Stirling公式是多项式逼近无穷级数发展过程中的重要结果。

它们推广到非整数阶，就有了称为B-L类（Wallis-Stirling）的推广公式。

它们主要用于计算πnil、γ 和ζ函数。

B-L类公式又称为Wallis-Stirling公式，它是Wallis 公式和Stirling公式的推广，可用来计算非整数阶的函数。

具体来说，它可以用来求解某些类型的无穷级数的逼近表达式，也就是Wallis公式和Stirling公式的推广。

B-L类公式的形式如下：
z(n)=(1/n)(1+1/2+1/3+...+1/(n-1))(1+1/2(n-1)+1/3(n-
1)2+...+1/n(n-1)n-1+1/n(n-1)n)。

其中，n是一个正整数，n≥2，z(n)就是我们想要求解的函数，也就是B-L类公式求解的函数。

B-L类的推广公式的准确率要优于Wallis公式和Stirling公式，它也可以拓展到非整数阶，可以做到精确求解类型的函数，被广泛应用于数学计算中。

定积分wallis公式

定积分wallis公式
Wallis公式是一种用于计算定积分的数学公式，它是由英国数学家约翰·沃利斯（John Wallis）于1655年提出的。

Wallis公式用于计算形如下面形式的定积分：
∫(0 to π/2) sin^n(x) cos^n(x) dx
其中，n是一个正整数。

Wallis公式的表达式如下：
I(n) = π/2 * [(2^(-n)) * (nC0)^2 + (2^(-n+2)) * (nC1)^2 + (2^(-n+4)) * (nC2)^2 + ... + (2^n) * (nCn)^2]
其中，I(n)表示计算的结果，nCk表示组合数（即n个元素中取k个元素的组合数），^表示乘方运算。

Wallis公式的应用非常广泛，特别是在概率论、统计学和数值计算等领域中。

它可以用于计算各种概率分布的期望值、方差和其他统计量。

需要注意的是，Wallis公式只适用于特定形式的定积分，而且在计算时需要使用组合数等数学工具。

对于其他形式的定积分，可能需要采用其他的计算方法和公式。

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介绍Wallis公式及其应用,DOC

Wallis公式及其应用本文讲述Wallis公式，以及它的推导过程。

然后讲述Wallis公式的两个重要应用，即推导Stirling公式和求解Euler-Poisson积分。

Contens1. 什么是Wallis公式2. Wallis公式的推导过程3. 利用Wallis公式推导Stirling公式4. 利用Wallis公式求解Euler-Poisson积分1. 什么是Wallis公式Wallis公式是关于圆周率的无穷乘积的公式，公式内容如下其中，开方后还可以写成2. Wallis公式的推导过程Wallis公式的推导采用对在区间内的积分完成，令用部分积分法得到如下推导过程进一步得到所以继续得到所以最终得到由的单调性可知即得到由两边夹挤准则得到这样就推导出了Wallis公式。

3. 利用Wallis公式推导Stirling公式斯特林公式如下接下来利用Wallis公式来推导斯特林公式。

借助函数的图像面积，通常有三种求法，分别是积分法，内接梯形分割法，外切梯形分割法。

实际上最准确的是第一种，后面两种都有一定误差。

对于积分法求面积有对于内接梯形分割法有很容易知道，令，很容易证明为有界递增序列，则接下来令，则有极限，设则根据Wallis公式得到进一步化简得到所以最终得到带入原式得到斯特林公式4. 利用Wallis公式求解Euler-Poisson积分在上面，我通过Wallis公式完美地推导了斯特林公式，接下来继续看Wallis公式的另一个应用，即求解Euler-Poisson积分。

Euler-Poisson积分是无限区间上的非正常积分它在概率论等数学分支以及其它自然科学中都有重要应用，由于它的被积函数的原函数不能用初等函数表示，因此不能用牛顿-莱布尼兹公式求它的值。

现在我就用上面学到的Wallis公式来求解。

借助函数在时取得最大值1，因此对于任何，都有，从而得到和，所以对任意自然数都有由于那么，我们又知道即得到不等式为同时取平方后得到由Wallis公式可以推出，在的情况下，两边都是以为极限，由两边夹挤准则得到。

johnwallis公式

johnwallis公式约翰·沃利斯公式（John Wallis Formula）是英国数学家约翰·沃利斯于1656年提出的一种用于计算圆周率π的无限乘积公式。

沃利斯公式是在计算圆周率的过程中的一个重要突破，并成为后来发展出无数种计算π的方法的基础。

沃利斯公式的推导思路非常巧妙，我们首先将一个半径为r的圆分成无数个扇形，每个扇形的角度为π/n弧度，其中n是一个趋近于无穷的整数。

由于每个扇形的面积都是相等的，我们可以通过求和的方式来计算整个圆的面积。

具体来说，假设存在一个序列An，其中An是前n个扇形的面积之和。

我们可以先将每个扇形的面积用函数形式表示，再对这些函数进行求和，从而得到An的表达式。

我们来看第一个扇形的面积。

这个扇形的半径为r，角度为π/n，所以它的面积可以表示为：(1/2)r^2(π/n)=(πr^2)/(2n)。

下一个扇形的半径也是r，但是角度是2π/n，所以它的面积可以表示为：(1/2)r^2(2π/n)=(πr^2)/n。

以此类推，第i个扇形的面积可以表示为：(πr^2)/(2i-1)。

于是前n个扇形的面积之和An可以表示为：An=(πr^2)/(2*1-1)+(πr^2)/(2*2-1)+(πr^2)/(2*3-1)+...+(πr^2)/(2n-1)。

将上述表达式整理后，我们可以得到An的表达式：An=πr^2*(1+1/3+1/5+...+1/(2n-1))。

接下来，我们要计算整个圆的面积A。

根据前面的分析，我们可以认为从An到圆的面积A的比例是相等的。

所以我们可以得到以下等式：An:A=πr^2*(1+1/3+1/5+...+1/(2n-1)):A计算出An的表达式后，我们可以继续化简上述等式，得到以下等式：An:A=πr^2*(1+1/3+1/5+...+1/(2n-1)):πr^2通过消去r^2，上述等式进一步化简为：An:A=1:(1/π*(1+1/3+1/5+...+1/(2n-1)))我们可以看出，当n趋近于无穷大时，An将趋近于A，而1/(1/π*(1+1/3+1/5+...+1/(2n-1)))将趋近于1因此，我们可以得到圆的面积A的表达式：A=π*(1+1/3+1/5+...+1/(2n-1))现在我们要计算圆的周长C。

华里士公式

I（1）=\int_0^\pi\sin xdx=-\cos x | 0^\pi=（-\cos\pi）-（-\cos 0）=-（-1）-（-1）=2\\
..........\\
I（2n）=\int_0^\pi\sin^{2n}xdx=\frac{2n-1}{2n}I（2n-2）=\frac{2n-1}{2n}\cdot\frac{2n-3}{2n-2}I（2n-4）\\
华里士公式
沃利斯公式编辑讨论7上传视频
同义词Wallis formula通常指Wallis公式
Wallis公式是关于π的无穷积，但在Wallis公式中，只有乘法和除法，甚至没有平方根。它的形式很简单。虽然Wallis公式对π的近似计算没有直接影响，但它在导出Stirling公式中起着重要作用。
中文沃利斯公式，外文沃利斯公式，1655年沃利斯提出的点火公式别名
=0-（n-1）\int_0^\pi-\cos^2x\sin^{n-2}x dx，n>1\\
=（n-1）\int_0^\pi（1-\sin^2 x）\sin^{n-2}x dx\\
=（n-1）\int_0^\pi\sin^{n-2}x dx-（n-1）\int\0^\pi\sin^{n}x dx\\
=（n-1）I（n-2）-（n-1）I（n）\\
=\frac{n-1}{n}I（n-2）\\
\右箭头\frac{I（n）}{I（n-2）}
=\frac{n-1}{n}\\
\右箭头\frac{I（2n-1）}{I（2n+1）}
=\frac{2n+1}{2n}
I（0）=\int_0^\pi dx=x | 0^\pi=\pi\\
I（2n+1）=\int_0^pi/sin^{2n+1}xdx=-frac{2n}{2n+1}I（2n-1）=\frac{2n}{2n+1}cdot{2n-2}{2n-1}I（2n-3）\\“数据宽度=800”数据高度=600“数据所有者=ape killer”数据模式=公式img“>

沃利斯公式求法

沃利斯公式求法摘要：1.沃利斯公式的概念2.沃利斯公式的求法3.沃利斯公式的应用正文：1.沃利斯公式的概念沃利斯公式，又称为沃尔利斯公式，是由英国数学家约翰·沃利斯（John Wallis）提出的一个数学公式，用于计算乘法表中元素的和。

公式如下：(1 + 2 + 3 +...+ n) = n * (n + 1) / 22.沃利斯公式的求法沃利斯公式的推导过程相对简单。

首先，我们考虑一个简单的例子，比如从1 加到5：1 +2 +3 +4 +5 = 15观察这个例子，我们可以发现一个规律：每个数字都出现了一次，而且相邻两个数字的和等于另一个数字。

例如：1 +2 = 31 + 3 = 42 +3 = 5我们可以将这些规律推广到更大的范围。

从1 加到n，共有n 个数字，每个数字都会出现一次。

我们可以将这些数字两两配对，每对数字的和等于另一个数字。

例如：1 +2 = 31 + 3 = 42 +3 = 5...- 1 + n = 2 * n - 1根据上述规律，我们可以得到从1 加到n 的和为：1 +2 +3 +...+ n = (1 + 2) + (1 + 3) + (2 + 3) +...+ (n - 1 + n)= n * (n + 1) / 23.沃利斯公式的应用沃利斯公式在实际应用中有很多场景，例如在计算机程序设计中，可以用沃利斯公式计算一个范围内元素的和，这样可以提高计算效率。

此外，沃利斯公式还可以推广到其他数学领域，如求和公式、级数等。

wallis

<4> Robert 算子
G[f(i,j)] = [[f(i,j) - f(i+1,j+1)]^2 + [f(i+1,j) - f(i,j+1)]^2]^1/2 或者
G[f(i,j)] = max[|f(i,j)-f(i+1,j+1)|, |f(i+1,j)-f(i,j+1)|]
<5> sobel 算子
红外热成像具有一定的穿透烟、雾、霾、雪以及识別伪装的能力；不受强光、闪光的干扰，可以实现远距离全天候观察，因而在军事、公安、消防、工业、交道、医疗等方面起到了重要作用。由于正常人体是一个代谢基本平衡的热辐射体，若某一区域的新陈代谢出现代谢异常活跃或减低，则提示该部位组织细胞发生了异常，即出现了病理性改变。人体各个部位的热分布状态可能反映出不同器官在功能性乃至器质性的病理改变，因而红外成像技术可用于医学诊断。例如，上呼吸道感染的疾病在眼、鼻、口、咽喉等器官出现感染症状时，其
5) 高通滤波和高频提升滤波
5. 自适应叠代滤波增强
6. 同态滤波适用于光照不均而使得暗处细节难以分辨的图像。其处理流程为：
f( x, y)-->ln[. ]-->FF T-->H(u,v)--> IFF T-->exp[ .]-->g( x, y) 其中 H(u,v)应为一高频提升滤波器
1. 对于阶跃性的灰度变化细节，可根据一阶微分的极大值识别，二阶微分的过零点识别；
【关键词】红外图像;脸特征定位;特征提取;Harris 算子;K means聚类
Harris Operator and K means Clustering based Facial Features Localization on Infrared Images

kruskal wallis 检验公式

kruskal wallis 检验公式Kruskal-Wallis检验公式Kruskal-Wallis检验是一种非参数检验方法，用于比较三个或更多个独立样本组之间是否存在显著差异。

它的原理是通过对样本数据的秩次进行排序来比较各组之间的差异。

Kruskal-Wallis检验的公式如下：H = (12 / (N(N+1))) * Σ(Ri^2 / ni) - 3(N+1)其中，H是Kruskal-Wallis统计量，N是总样本数，Ri是第i个样本组的秩次和，ni是第i个样本组的样本量。

在应用Kruskal-Wallis检验时，需要进行以下几个步骤：1. 收集数据：首先，需要收集各组的数据。

这些数据可以是连续型的，也可以是分类型的。

2. 对数据进行排序：对每个样本组的数据进行排序，并为每个数据分配一个秩次。

3. 计算秩次和：计算每个样本组的秩次和，即Ri。

4. 计算H值：根据上述公式计算统计量H的值。

5. 比较H值和临界值：根据置信水平和自由度，查找Kruskal-Wallis检验的临界值。

将计算得到的H值与临界值比较，判断是否存在显著差异。

6. 进行后续分析：如果存在显著差异，可以进行进一步的事后分析，如多重比较或非参数多重比较方法。

Kruskal-Wallis检验的优点是不对数据分布做出假设，并且对异常值不敏感。

它适用于非正态分布、有序分类或有偏态分布的数据。

然而，它也有一些限制，比如样本量较小时可能缺乏统计力，同时只能检验三个或更多个独立样本组之间的差异。

Kruskal-Wallis检验是一种有效的非参数检验方法，可以用于比较多个样本组之间是否存在显著差异。

通过计算统计量H，我们可以得出结论并进行后续分析，以揭示不同组之间的差异。

Wallis公式的几个应用

（２ｎ）！！
Ｖ掰ｒ
Ｈ；１
Ｈ—ｌ行２
的敛散性．因此，当０＜ｐ≤２时，∑６。发散；当Ｐ＞２时，∑ｂ。收敛．
此外，由于去＝＼２２以ｎ＋＋１２、Ｊ’＞１，所以｛＿）为递减数列，再由璺良＝一ｌｉｍ。口：一。，应用Ｌｅｉｂｎｉｚ
判别法知，∑（一１）－－ｑｂ．收敛．
求幂级数薹［锗Ｐ印收敛半径与收敛域，其中ｐ＞。．综上所述，我们有结论：当０＜Ｐ≤２时，级数（１１）条件收敛；当ｐ＞２时，级数（１１）绝对收敛．
15.张国铭关于Wallis不等式的上界和下界[期刊论文]-高等数学研究 2007(5)
相似文献(3条)
1.期刊论文赵德钧关于含有Wallis公式的双边不等式 -数学的实践与认识2004,34(7)
得到了含有Wallis公式的一个简洁且更为精细的双边不等式.
2.期刊论文应玮婷.YING Wei-ting 含Wallis公式的双边不等式的一个新证明 -台州学院学报2008,30(3)
ｏｆ∑７１＝缸Ｊ］．Ｔｈｅ［８］ＢｏｏＲｉｍＣｈｏｅ．ＡｎＥｌｅｍｅｎｔａｒｙＰｒｏｏｆ
ＡｍｅｒｉｃａｎＭａｔｈｅｍａｔｉｃａｌＭｏｎｔｈｌｙ，１９８７，
’
·－１
’‘
９４（７）：６６２—６６３．
［９］陈纪修，於崇华，金路．数学分析（下册）［Ｍ］．北京：高等教育出版社，２０００。９４—９５．［１０］华东师范大学数学系．数学分析（上册，第三版）［Ｍ］．北京：高等教育出版社，２００１，２２６—２２７．［１１］Ｒ．柯朗，Ｆ．约翰著，张鸿林。周民强译．微积分和数学分析引论（第一卷，第一册）［Ｍ］．北京：科学出版社，
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（行一是）！（刀＋ｋ）！
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客（扎竺惫）＝押１一湍）

kruskal-wallis检验公式

kruskal-wallis检验公式Kruskal-Wallis检验公式在统计学中，Kruskal-Wallis检验是一种用于比较三个或更多独立样本的非参数检验方法。

它可以判断多个样本是否来自同一总体分布。

Kruskal-Wallis检验公式的原理和应用将在本文中详细阐述。

我们要了解非参数检验的概念。

相对于参数检验，非参数检验不需要对总体的分布形态做出任何假设。

这使得非参数检验在样本数据缺乏正态分布或方差齐性的情况下仍然有效。

Kruskal-Wallis检验就是一种常用的非参数方法。

Kruskal-Wallis检验的原假设是：多个样本的中位数相等。

而备择假设则是：多个样本的中位数不全相等。

Kruskal-Wallis检验的计算步骤如下：1. 将所有样本的数据合并成一个大的数据集，并为每个数据点标记所属组别。

2. 对合并后的数据进行排序，计算每个数据点的秩次。

3. 计算每个组别的秩次和，得到各组的秩次和值。

4. 根据公式计算检验统计量H：H = (12 / (N(N+1))) * (∑(R_i^2 / n_i) - 3(N+1))其中，N为样本总数，R_i为第i组的秩次和，n_i为第i组的样本数。

5. 根据样本总数N和自由度k-1（k为组别数）查找Kruskal-Wallis检验的临界值。

6. 比较计算得到的检验统计量H和临界值，进行假设检验。

- 如果H小于临界值，则接受原假设，即多个样本的中位数相等。

- 如果H大于等于临界值，则拒绝原假设，即多个样本的中位数不全相等。

Kruskal-Wallis检验的应用广泛，特别适用于以下场景：1. 当样本数据不满足正态分布假设时，可以使用Kruskal-Wallis 检验替代方差分析（ANOVA）。

2. 当样本数据存在极端值或异常值时，Kruskal-Wallis检验更具鲁棒性。

3. 当样本数据的方差不满足齐性假设时，Kruskal-Wallis检验也是一种可靠的选择。

沃利斯公式求圆周率

沃利斯公式求圆周率沃利斯公式在数学界被誉为计算圆周率的经典公式之一。

它的提出者约翰·沃利斯（John Wallis）是17世纪英国的一位著名数学家，他利用无穷级数的方法，成功地将圆周率表示为一连串的乘积形式。

沃利斯公式不仅在计算圆周率方面有重大意义，还为人们展示了数学的美妙和智慧。

首先，让我们来看一下沃利斯公式的具体表达式：π/2 = (2/1) * (2/3) * (4/3) * (4/5) * (6/5) * (6/7) *(8/7) * (8/9) * ...通过观察这个公式，我们不禁发现其中的规律性。

每个分数项的分子和分母都是以2的倍数递增，而且每两个相邻项的分子与分母构成一个平方数序列。

这种规律性使得这个公式可以帮助我们快速而准确地计算圆周率。

那么，如何利用沃利斯公式来计算圆周率呢？首先，我们将公式中的分数项连乘起来，并不断扩充至无穷，即求取极限，就可以得到π/2的近似值。

然后，我们将这个近似值乘以2，就能够得到π的近似值。

当然，想要得到更精确的结果，我们需要进行更多的计算，例如增加分数项的数量或提高计算精度。

沃利斯公式的出现，为计算圆周率提供了一种全新的方法。

在公式的帮助下，我们不再依赖于传统的测量方法，可以通过简单的计算就能得到圆周率的估值。

这对于科学家、工程师和数学爱好者来说具有重要的意义。

此外，沃利斯公式的背后蕴含着数学的深刻思想。

它不仅展示了数学的美丽，还揭示了数学中令人惊叹的关联性和规律性。

沃利斯公式中的平方数序列以及分数项的2倍递增，凸显了数学中的对称性和序列的重要性。

这些思想和观念对于培养数学思维、提高数学能力具有指导意义。

总结一下，沃利斯公式以其精确、简洁而又具有深刻思想的特点，成为了计算圆周率的一项重要工具。

它的出现为数学研究和实际应用提供了全新的方法。

同时，沃利斯公式也告诉我们，数学中隐藏着无穷多的美妙关联和规律。

只有通过不断的学习、探索和思考，我们才能更好地理解和应用数学，发掘数学的无限魅力。

应用含参量定积分证明wallis公式

应用含参量定积分证明wallis公式
Wallis公式是一种非常重要的数学形式，被用于求解积分的精确值。

它是由英国
数学家威利斯（John Wallis）于17世纪制定的，并受益于他的诸多数学研究成果。

它曾经在多门学科的解法中发挥了广泛的作用，它的推导是特别复杂的。

一般而言，可以表达为，当函数 f(x) 在区间[a, b]上具有可积性，则：
∫a^bf(x)dx=2(b-a) ∂([∫akf(x)dx]/∂k)
k=1/2
在中文来说，Wallis公式是指当定积分的上下限为[a,b]时，积分可以被表达
为两积分的和，这两个积分分别为[a,k]和[k,b]，而k是一个权重系数，它是由[a,b]确定的。

威利斯发现，如果将[a,b]上的积分拆分成两个子集，每个子集中的积分之和
的乘积就是所求的积分的值。

也就是说，将积分分解为二倍积分，即[a,k]和[k,b]和，并用系数k去将二倍积分合并在一起，就可以得出定积分的解。

以上就是Wallis公式的推导原理。

Wallis公式在数学解法和科学研究中起着重要作用，它可以在条件一定的情
况下帮助我们准确的求解定积分的值，进而节约我们的计算量。

因此，Wallis公
式不但是一个数学结构而且也可以被视为一种数学计算工具，具有无穷的价值。

华里士公式总结

华里士公式总结华里士公式是一种常用的物理公式，常用于计算物体的动能。

它的全称是“1/2mv”，其中m代表物体的质量，v代表物体的速度。

在物理学中，动能是指物体由于运动而具有的能量。

本文将对华里士公式进行详细的总结和解析，以帮助读者更好地理解和应用这一公式。

一、华里士公式的基本概念华里士公式是由英国物理学家威廉·约翰·麦克斯韦（James Clerk Maxwell）和英国物理学家詹姆斯·普雷斯科特·焦耳（James Prescott Joule）在19世纪中期共同发现的。

它是动能定理的一部分，定理表明，物体的动能等于物体所受的外力在物体位移方向上所做的功。

在物理学中，动能是由于物体运动而产生的能量。

它的大小与物体的质量和速度有关。

如果物体的质量和速度都增加了，那么它的动能也会增加。

换句话说，动能是物体运动的结果，而速度和质量是影响动能的两个重要因素。

二、华里士公式的推导华里士公式的推导过程比较简单，只需将动能定理公式中的功用力换成动量即可。

动量是物体的质量乘以速度，用符号表示为p=mv。

根据动能定理，物体的动能等于物体所受的外力在物体位移方向上所做的功，即：W=Fd其中W表示功，F表示力，d表示位移。

因为动量等于物体的质量乘以速度，所以可以将力表示为：F=ma其中a表示加速度。

将F代入上式中，得到：W=mad将动量代入上式中，得到：W=mdv因此，物体的动能可以表示为：E=1/2mv这就是华里士公式的推导过程。

三、华里士公式的应用华里士公式是一种非常常用的公式，在物理学、工程学和科学研究中都有广泛的应用。

以下是华里士公式的一些具体应用：1. 计算物体的动能物体的动能可以用华里士公式来计算。

只需要知道物体的质量和速度，就可以用公式E=1/2mv来计算物体的动能。

例如，如果一个物体的质量为10千克，速度为20米/秒，那么它的动能为2000焦耳。

2. 计算物体的速度华里士公式可以用于计算物体的速度。

沃利斯公式求法

沃利斯公式——无穷积分的奇妙表达在数学领域中，沃利斯公式（Wallis formula）是一个具有非常重要的地位的公式，它在计算无穷积分时起到了至关重要的作用。

沃利斯公式的推导可以追溯到17世纪，由英国数学家约翰·沃利斯（John Wallis）所提出。

沃利斯公式的表达形式如下：[ = _{n=1}^() ]这个公式貌似简单，但背后蕴含了许多有趣的数学性质和推导方法。

沃利斯公式的推导沃利斯公式的推导是一项重要的数学工作，以下是一种常见的推导方法。

首先，我们先从一个无穷乘积开始：[ P = _{n=1}^() ]我们可以对这个乘积进行变形：[ P = ]接着，我们可以观察到一些有趣的现象。

首先，每个分式的分子都是偶数的平方，而分母都是奇数的平方。

因此，我们可以对分式进行简化：[ P = ]接下来，我们再进行一次变换。

观察每个分式的前一项的分子和后一项的分母，可以发现分母和分子都有相邻的数字。

例如，第一个分式的分母是1，分子是4，第二个分式的分母是3，分子是4，以此类推。

因此，我们可以对分式进行简化：[ P = 2 ]继续按照上述规律简化分式，我们可以得到：[ P = 2 ]继续进行下去，我们可以发现一些有趣的规律。

每个分式的分子都是前一项的分子和相邻的偶数的平方的乘积，而分母是前一项的分母和相邻的奇数的平方的乘积。

因此，我们可以得到以下形式：[ P = 2 = 2 ]观察到第二项、第三项等的分子都是相邻偶数的乘积，可以表示为奇数的平方。

而第一项的分母也可以表示为奇数的连乘积。

因此，我们可以进一步简化分式：[ P = 2 = 2 = ]上述结果可以进一步简化为：[ P = ()^2 ]已知这个无穷乘积的值等于 ()，因此我们可以得到沃利斯公式：[ = ()^2 ]沃利斯公式的应用沃利斯公式不仅仅是一种有趣的数学推导结果，它也被广泛应用于数学和物理问题的求解中。

在数学中，沃利斯公式的应用包括计算圆周率的近似值、求解无穷积分的近似值等。