수학에서 라플라스 방법(영어: Laplace’s method)은 실변수 함수의 적분을 그 극대점 근처에서 근사하는 방법이다.

2차 미분가능 함수 ${\displaystyle f\colon D\subset \mathbb {R} ^{n}\to \mathbb {R} }$가 ${\displaystyle D}$의 내부 ${\displaystyle x_{0}\in \operatorname {int} U}$에서 최댓값을 갖는다고 하고, 이 점에서의 헤세 행렬의 행렬식을 ${\displaystyle \det Hf(x_{0})}$이라고 하자.

그렇다면 다음과 같은 근사법이 성립한다. 매우 큰 ${\displaystyle \lambda \in \mathbb {R} ^{+))$에 대하여,

${\displaystyle \int _{D}g(x)\exp(\lambda f(x))\,dx\approx \exp(\lambda f(x_{0})){\sqrt {\frac {(2\pi /\lambda )^{n)){|\det Hf(x_{0})|))}\left(g(x_{0})+{\mathcal {O))(\lambda ^{-1})\right)}$

피에르시몽 라플라스가 1774년 도입하였다.^[1]

• “Laplace method”. 《Encyclopedia of Mathematics》 (영어). Springer-Verlag. 2001. ISBN 978-1-55608-010-4. 

• 정지 위상 근사