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  • [傅里叶变换及其应用学习笔记] 十二. 速降函数、分布

    这份是本人的学习笔记,课程为网易公开课上的斯坦福大学公开课:傅里叶变换及其应用。

    速降函数

    速降函数$varphi (x)$有如下定义

    1) $varphi(x)$无限可微

    2) 对于任意$m,n$有

    $|x|^nleft| frac{partial ^m}{partial x^m}varphi(x) ight| o 0 quad as quad x o pminfty$

    为什么速降函数是傅里叶变换的最佳函数呢?

    1) 如果$varphi(x)in S$,那么有$mathcal{F}varphi(s) in S$

    2) $varphi in S quad Rightarrow quad mathcal{F}^{-1}mathcal{F}varphi=varphi , mathcal{F}mathcal{F}^{-1}varphi = varphi $

    $Pi otin S$,因为不连续。

    $Lambda otin S$,因为不可微。

    常数,$cos$,$sin$,$ otin S$,因为不速降。

    那么我们是否还有其他的函数不属于$S$?为了继续了解这个问题,我们引入了新的概念。

    分布(distribution)

    这里的分布不同于概率上的分布,它是广义上的函数(generalized function)的名称。

    脉冲函数$delta$

    $delta$(脉冲函数)是一个典型的分布。

    $delta$代表了集中于一点的函数($delta$ is supposed to represent a function which is concerntrated at a point),我们利用$Pi$函数的宽度不断缩小来逼近$delta$。

    $delta = displaystyle{lim_{varepsilon o 0}frac{1}{varepsilon}Pi_{varepsilon}(x) }$

    image

    对$delta$进行积分会得到1。

    $int_{-infty}^{infty}frac{1}{varepsilon}Pi_{varepsilon}(x)dx= frac{1}{varepsilon}int_{-frac{varepsilon}{2}}^{frac{varepsilon}{2}}1dx = 1 qquad, varepsilon o 0$

    $delta$与某个函数$varphi(x)$相乘后再积分,会有如下结果

    $egin{align*}
    int_{-infty}^{infty}frac{1}{varepsilon}Pi_{varepsilon}(x)varphi(x)dx
    &= frac{1}{varepsilon}int_{-frac{varepsilon}{2}}^{frac{varepsilon}{2}}varphi(x)dx \
    &= frac{1}{varepsilon}int_{-frac{varepsilon}{2}}^{frac{varepsilon}{2}}left(varphi(0)+varphi'(0)x+frac{1}{2}varphi''(0)x^2+... ight )dx qquad (Taylor series)\
    &= varphi(0)+0(varepsilon) qquad (as varepsilon o 0, terms after varphi(0) turn to 0 )\
    &= varphi(0)
    end{align*}$

    即,

    $displaystyle{lim_{varepsilon o 0}int_{-infty}^{infty}frac{1}{varepsilon}Pi_{varepsilon}(x)varphi(x)dx = varphi(0) }$

    如果是单单观察$delta$函数,是毫无意义的,但是如果$delta$乘上某个函数再积分,就能得到$f(x)$在$0$点的值,这也是$delta$函数在实际应用中的通常用法。

    分布的意义

    1) 测试函数$varphi$,即对于当前研究问题的最有函数。对于傅里叶领域,测试函数是速降函数(Schwartz 函数)。

    2) 跟这些测试函数相关的,我们称之为广义函数或者分布。一个分布$T$是一个作用于测试函数的线性算子,它作用于测试函数后会产生一个数值,即$T(varphi)$会得到一个数。$T$是$varphi$的线性泛函,即有

    $T(varphi_1+varphi_2) = T(varphi_1)+T(varphi_2) quad , quad T(avarphi) = aT(varphi)$

    3) 如果$varphi_n$是一个函数序列,它收敛于$varphi$,那么如果用$T$作用于$varphi_n$,他将收敛于$T$作用于$varphi$。

    $varphi_n o varphi quad Rightarrow quad T(varphi_n) o T(varphi)$

    functions    function        numbers    number   

    分布作用于$varphi$,我们通常称之为匹配,记为$<T,varphi>$。(也可以记为$T(varphi)$,但$<T,varphi>$更普遍)。

    从分布的角度去看待$delta$

    $delta$的作用是用来计算函数在原点处的值,这就是$delta$的定义。给定一个测试函数$varphi$,就可以知道$delta$是如何作用于$varphi$的

    $<delta,varphi> = varphi(0)$

    线性:

    $<delta,varphi_1+varphi_2> = (varphi_1+varphi_2)(0) = varphi_1(0)+varphi_2(0) = <delta,varphi_1>+<delta,varphi_2>$

    收敛性:

    $<delta,varphi_n> = varphi_n(0)$

    $<delta,varphi> = varphi(0)$

    函数序列$varphi_n$收敛于函数$varphi$,那它们在零点处的值$varphi_n(0)$肯定也收敛于$varphi(0)$。

    $varphi_n o varphi quad Rightarrow quad varphi_n(0) o varphi(0) quad Rightarrow quad <delta, varphi_n> o <delta,varphi>$

    $delta$的移位

    $displaystyle{int_{-infty}^{infty}delta(x-y)f(y)dy = f(x) }$

    该式子表明了$delta$从位置$x$处获得函数$f$的值$f(x)$。我们前面讨论的是$x=0$的情况,在这里,我们定义了一个新的分布$delta_a$

    $<delta_a,varphi> = varphi(a)$

    匹配运算

    我们在讨论速降函数的时候排除了$Pi,Lambda,sin,cos$常数等函数。现在,我们希望把这些函数拉入分布的行列。

    比如说,我们怎样把常数函数$f(x) = 1$看作一个分布?

    我们首先需要知道它是如何作用于测试函数的,即怎么匹配$1$与$varphi$。

    匹配需要产生一个数值,它是通过积分来实现的。

    $<1,varphi> = displaystyle{int_{-infty}^{infty}1varphi(x)dx }$

    同理

    $<Pi,varphi> = displaystyle{int_{-infty}^{infty}Pi(x)varphi(x)dx}$

    $<sin2pi x,varphi> = displaystyle{int_{-infty}^{infty}sin2pi xvarphi(x)dx }$

    匹配的运算过程,就是通过对$T$与$varphi$的乘积进行积分

    $<T,varphi> = displaystyle{int_{-infty}^{infty}T(x)varphi(x)dx }$

    并非所有函数都会在匹配后积分收敛,但是大多数的函数,甚至特别奇异的函数都能使得积分收敛,匹配成立,因为测试函数是很优秀的。对于傅里叶变换来说,速降函数作为测试函数就足够优秀,在这种情况下$Pi,Lambda,sin,cos$常数等函数都能作为分布进行积分。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/TaigaCon/p/5040255.html
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