首页 > 其他分享 >Fourier级数

Fourier级数

时间:2023-05-29 18:14:35浏览次数:31  
标签:Fourier 级数 int dfrac displaystyle nx pi sin

Fourier在研究热传导的问题时,用\(\dfrac{a_0}{2}+\sum\limits_{n=1}^{\infty}(a_n \cos nx+b_n\sin nx)\)的形式来表示一个周期为\(2\pi\)的函数\(f(x)\),取得了很成功的结果。于是他开始猜测任何以\(2\pi\)为周期的函数都可以用这种形式,这种三角函数的无穷求和的形式,来表示。这个形式后来就成为Fourier级数。

Fourier级数展开

当我们希望能够找到满足\(f(x)=\dfrac{a_0}{2}+\sum\limits_{n=1}^{\infty}(a_n \cos nx+b_n\sin nx)\)的Fourier级数时,我们首先希望能不能直接用\(f(x)\)来表示出所有的系数\(a_n,b_n\)。为了能够方便地做到这一点,我们先假设这个级数\(\dfrac{a_0}{2}+\sum\limits_{n=1}^{\infty}(a_n \cos nx+b_n\sin nx)\)能够收敛,并且能够一致收敛于函数\(f(x)\)本身。

首先我们尝试做积分\(\displaystyle\int_{-\pi}^{\pi}f(x)\sin mx \ dx,m \in \N\)。至于为什么是这种形式的积分,我们暂且假设我们突然想到了它。后面我们会给它一个更高视角的解释。用级数代入\(f(x)\),计算可得\(\displaystyle\int_{-\pi}^{\pi}f(x)\sin mx \ dx=\int_{-\pi}^{\pi}\dfrac{a_0}{2}\sin mx \ dx+\)\(\sum\limits_{n=1}^{\infty}(\displaystyle\int_{-\pi}^{\pi} a_n \cos nx\sin mx \ dx\)\(+\displaystyle\int_{-\pi}^{\pi}b_n\sin nx \sin mx \ dx)\)。第一项是常数乘以三角函数在一个周期上的积分,因此为0;第二项由积化和差得到\(\dfrac{\sin\left(nx+mx\right)-\sin(nx-mx)}{2}\),第三项积化和差得到\(\dfrac{\cos(nx-mx)-\cos(nx+mx)}{2}\)。这四项当中,\(\sin(n+m)x\)与\(\cos(n+m)x\)的积分同样也是一个三角函数在周期上的积分,一定为0。当\(n \neq m\)时其它两个也一定为0。而当\(n=m\)时,\(\sin (n-m)x\)恒为0因此积分也为0,而\(\cos(n-m)x\)恒为1,这时积分不为0了。于是代入化简得到\(\displaystyle\int_{-\pi}^{\pi}f(x)\sin mx \ dx=\sum\limits_{n=1}^{\infty}\mathbb1[n=m] \cdot \left(\dfrac{b_n}{2}\int_{-\pi}^{\pi} \ dx\right)=\pi b_m\)。这样我们就对于任意的\(m\)都可以表示出系数\(b_m\)了,也就是我们永远成立\(b_n = \dfrac{1}{\pi}\displaystyle\int_{-\pi}^{\pi}f(x)\sin nx\ dx\)。

再来计算\(\displaystyle\int_{-\pi}^{\pi}f(x)\cos mx \ dx\),它是完全类似的:\(\displaystyle\int_{-\pi}^{\pi}\dfrac{a_0}{2}\cos mx \ dx+\sum\limits_{n=1}^{\infty}(\int_{-\pi}^{\pi} a_n \cos nx\cos mx \ dx\)\(+\displaystyle\int_{-\pi}^{\pi}b_n\sin nx \cos mx \ dx)\)。如果\(m \neq 0\),那么第一项为0,第二项由积化和差得到\(\dfrac{\cos\left(nx+mx\right)+\cos(nx-mx)}{2}\),第三项积化和差得到\(\dfrac{\sin(nx+mx)+\sin(nx-mx)}{2}\)。当\(n \neq m\)时四个都为0,\(n=m\)时\(\cos(n-m)x\)恒为1,其余为0,此时得到\(\displaystyle\int_{-\pi}^{\pi}f(x)\cos mx \ dx=\sum\limits_{n=1}^{\infty}\mathbb1[n=m] \cdot \left(\dfrac{a_n}{2}\int_{-\pi}^{\pi} \ dx\right)=\pi a_m\)。这样我们也解出了所有的\(a_n, \ n \geq 1\)。而当\(m=0\)时,后面的四个积分始终为0(因为\(n>0\),因此始终与\(m\)不相等),只有第一个而积分得到\(a_0\pi\)(我们之所以把常数写成\(a_0/2\)就是为了这种形式上的统一性,它可以看作\(\cos mx\)中的第0项。)。综上,我们已经得到一个用\(f(x)\)的“某种积分”来表示所有系数的方法了:

\[a_n = \dfrac{1}{\pi}\displaystyle\int_{-\pi}^{\pi}f(x)\cos nx\ dx, n \in \N \]

\[b_n = \dfrac{1}{\pi}\displaystyle\int_{-\pi}^{\pi}f(x)\sin nx\ dx,n \in \N^+ \]

\(f(x)=\dfrac{a_0}{2}+\sum\limits_{n=1}^{\infty}(a_n \cos nx+b_n\sin nx)\)就称为函数的Fourier展开,只要所有这些\(a_n,b_n\)存在,也就是我们需要的积分都存在,那么我们就可以做Fourier展开。重要的是,对于任何一个给定的函数\(f(x)\),只要上面所有这些积分存在,我们就能计算得到一列\(a_n,b_n\),于是就能够直接写出Fourier级数\(\dfrac{a_0}{2}+\sum\limits_{n=1}^{\infty}(a_n \cos nx+b_n\sin nx)\)。即便没有了我们刚才假定成立的前提“该级数一致收敛于\(f(x)\)”,我们也能写出这样一个级数。这个级数甚至可能是根本不收敛的。

这就涉及到Fourier级数的收敛性问题了,我们后面再来讨论。我们现在先来观察我们写出的这个奇特的级数。我们可以初步看到一些性质,比如当\(f(x)\)是奇函数时\(a_n\)对应的积分恒为0,那时我们的级数就只由\(\sin nx\)的项构成,称为“正弦级数”。同样的,如果\(f(x)\)是偶函数,那么\(b_n\)就恒为0,此时称为“余弦级数”。另外,如果函数本身的周期不是\(2\pi\)而是\(T\),我们可以通过简单的换元使新函数可以看作一个周期\(2\pi\)的函数,换言之周期的具体大小是次要的。我们也发现,\(a_n,b_n\)的存在只要求以上这些积分存在,即便\(f(x)\)不连续有时我们也可以做Fourier展开。从这个意义上,Fourier展开相比于需要函数在无穷阶可导的Taylor级数,应用范围要广很多。

现在我们来解释为什么我们选择先把\(f(x)\)与三角函数做乘积再做积分就刚好能解出Fourier级数的系数。实际上的情况是,如果我们站在更高的角度来看这个问题,我们做的事就变得显而易见了。我们可以把“把两个函数的乘积在\([-\pi,\pi]\)上做积分”看作“某种内积”:\(\lang f,g\rang=\displaystyle\int_{-\pi}^{\pi}f(x)g(x)\ dx\),因为函数可以看作一个无穷维的向量,那么积分就恰好是我们熟悉的“内积”。此时,就像我们看到的,我们的级数是一系列三角函数的和,我们从头到尾只涉及了三角函数(还有常数)。因此函数族\(\{1,\cos nx,\sin nx\}\)可以看作是我们的向量空间中的“基”。更奇妙的是,其实我们在刚才的推导过程中我们已经验证过了,这些基在我们新的内积的定义下是“两两正交”的:任何两个不同的“基”做“内积”得到的结果都是0。Fourier级数试图告诉我们的是,任何一个函数在这种基下都是可以被“正交分解”的。

Fourier级数的收敛性

点态收敛与一致收敛

现在我们开始讨论Fourier级数何时收敛的问题,包括点态收敛与一致收敛。

在这之前,我们先来看一个重要的引理:一个广义绝对可积(这是一个相对而言比较弱的条件了)的函数乘上一个高频振荡的函数,当频率趋向无穷时必定趋向0。这就是Riemann-Lebesgue引理,我们要对于广义绝对可积的函数\(f(x)\)证明\(\lim\limits_{n \to \infty}\displaystyle\int_{-\pi}^{\pi}f(x)\cos nx\ dx=0\)(\(\sin nx\)同理)。如果\(f\)是分片常数,那么我们把积分按照常数的片段来划分,每个片段的积分\(\displaystyle\int_{x_k}^{x_{k+1}}f(x_k)\cos nx\ dx=f(x_k)\displaystyle\int_{x_k}^{x_{k+1}}\cos nx\ dx=\dfrac{1}{n}f(x)(\sin nx_{k+1}-\sin nx_{k})\),三角函数的那一项一定是有界的,而对于\(f(x)\)的瑕点,我们单独用很小的区间把它抠出来,根据Riemann可积这些区间的总长度是能够任意小的,而余下的部分是一个有界的量除以\(n\),因此当\(n\)充分大时一定趋向0。如果\(f\)不是分片常数,那么我们用分片常数来逼近\(f\),我们令一个与\(f\)足够近的分片常数\(g\)来逼近,有\(\displaystyle\int_{-\pi}^{\pi}f(x)\cos nx\ dx\)\(=\displaystyle\int_{-\pi}^{\pi}[f(x)-g(x)]\cos nx\ dx+\displaystyle\int_{-\pi}^{\pi}g(x)\cos nx\ dx\),我们已经证明了后者趋向0,前者根据我们的逼近也趋向0。

这个引理的一个直接推论是:如果\(f(x)\)在区间上是广义绝对可积的,Fourier级数的系数\(a_n,b_n\)在\(n \to \infty\)时一定会趋向0。类比于收敛的数项级数的通项必须趋向0,这一点其实是自然的。一般而言,一个函数越光滑,在Fourier展开里系数就衰减地越快。假如\(f(x)\)有\(k\)阶连续导数,那么我们就可以对\(\displaystyle\int_{-\pi}^{\pi}f(x)\cos nx\ dx\)做\(k\)次分部积分(\(dx\)与\(\cos nx\))结合。容易想像,每一次积分我们就会产生一个常数因子\(\dfrac{1}{n}\),因此最后我们得到的结果一定是\(o(\dfrac{1}{n^k})\)的。越光滑的函数\(o(\dfrac{1}{n^k})\)以越快的速度趋向0,迫使\(a_n,b_n\)以更快的速度衰减。我们也可以证明,一个分段线性的函数的傅里叶系数的递减速率是\(o(\dfrac{1}{n^2})\)的。\(o(\dfrac{1}{n^2})\)递减的系数乘以三角函数,根据A-D判别法它一定是收敛的,因此它的Fourier级数也就是收敛的了。

现在开始研究Fourier级数的收敛性。我们记Fourier级数的前\(n\)项和为\(S_n(x)\),我们希望它在\(n\)越来越大时越来越逼近\(f(x)\)。对于所有的\(a_n,b_n\),我们都可以用我们积分的计算式代入。由于所有积分都是对于区间\([-\pi,\pi]\)的,我们把他们整理在一起,写作\(S_n(x)=\dfrac{1}{\pi}\displaystyle\int_{-\pi}^{\pi}f(t)\left[\dfrac{1}{2}+\sum\limits_{k=1}^{n}\left(\cos kt \cos kx+\sin kt\sin kx\right)\right]dt\),三角函数的部分根据和差角公式就等于\(\cos(kt-kx)\),即\(\cos k(x-t)\)。于是为了方便,我们做变量替换\(u=x-t\)(积分变量是\(t\)),得到\(S_n(x)=\dfrac{1}{\pi}\displaystyle\int_{x-\pi}^{x+\pi}f(x-u)\left[\dfrac{1}{2}+\sum\limits_{k=1}^{n}\cos ku\right]du\)。如果\(f\)已经周期延拓到所有实数,\(\cos ku\)也是同样的周期函数,因此我们可以把积分的区间搬到一个更简单的\([-\pi,\pi]\)上,这不会改变我们的结果。现在由于我们求出过\(\sum\limits_{k=1}^{n}\cos ku=-\dfrac{1}{2}+\dfrac{\sin \left(n+u/2\right)}{2\sin u/2}\),代入可得\(S_n(x)=\dfrac{1}{\pi}\displaystyle\int_{x-\pi}^{x+\pi}f(x-u)\dfrac{\sin (n+1/2)u}{2\sin u/2}du\)。由于\(\dfrac{\sin (n+1/2)u}{2\sin u/2}\)将会反复出现,我们把它记为\(D_n(u)\)。\(\sum\limits_{k=1}^{n}\cos ku=-\dfrac{1}{2}+D_n(u)\)。如果对这个式子两边同时在\(-\pi\)到\(\pi\)上积分,那么左侧一定为0,因此解得\(\displaystyle\int_{-\pi}^{\pi}D_n(u)du=\pi\)。也就是无论\(n\)取什么值,它的积分始终是定值。感受一下\(D_n(u)\)的函数图像总是有好处的,我们会发现当\(n\)很大时,这个函数高频振荡,并在\(u=0\)时趋向正无穷。所以对于\(S_n(x)=\dfrac{1}{\pi}\displaystyle\int_{-\pi}^{\pi}f(x-u)D_n(u)du\),我们抠出中间的一小段区间\([-\delta,\delta]\),分解为\(S_n(x)=\dfrac{1}{\pi}\displaystyle\int_{-\delta}^{\delta}f(x-u)D_n(u)du+\dfrac{1}{\pi}\displaystyle\int\limits_{\delta \leq |u| \leq \pi}f(x-u)D_n(u)du\)。对于后面这个积分,由于我们预先假设了\(a_n,b_n\)的存在性,我们知道\(f(x-u)\)是广义绝对可积的,而在这个范围内\(D_n(u)\)的分母是一个有界的量,不会影响可积性,因此\(\dfrac{f(x-u)}{2\sin u/2}\)作为一个整体依然是绝对可积的,而\(\sin(n+1/2)u\)是一个高频振荡的函数,我们根据Riemann-Lebesgue引理就知道这二者的乘积在有限区间上的积分在\(n \to \infty\)是会趋于0的。因此当\(n\)充分大时,实际上“成立”的是\(S_n(x)=\dfrac{1}{\pi}\displaystyle\int_{-\delta}^{\delta}f(x-u)D_n(u)du\),我们希望它逼近\(f(x)\)即可。我们把它拆分成\(S_n(x)=\dfrac{1}{\pi}\displaystyle\int_{0}^{\delta}f(x-u)D_n(u)du+\dfrac{1}{\pi}\displaystyle\int_{-\delta}^{0}f(x-u)D_n(u)du\),后者变量替换为相反数得\(\dfrac{1}{\pi}\displaystyle\int_{0}^{\delta}f(x+u)D_n(-u)du\),而\(D_n\)是偶函数,综上得到\(S_n(x)=\dfrac{1}{\pi}\displaystyle\int_{0}^{\delta}[f(x-u)+f(x+u)]D_n(u)du\)。我们要证明\(n\)充分大时它收敛于\(f(x)\),也就是证明\(S_n(x)-f(x)=\dfrac{1}{\pi}\displaystyle\int_{0}^{\delta}[f(x-u)+f(x+u)]D_n(u)du-\dfrac{2}{\pi}\cdot f(x)\displaystyle\int_{0}^{\delta}D_n(u)du\)\(=\displaystyle\int_{0}^{\delta}[f(x-u)+f(x+u)-2f(x)]D_n(u)du\)收敛于0。代入\(D_n(u)\)本来的形式,得到\(\dfrac{1}{\pi}\displaystyle\int_{0}^{\delta}\dfrac{f(x-u)-f(x)+f(x+u)-f(x)}{2}\cdot \dfrac{\sin (n+1/2)u}{\sin u/2}du\)。当然,如果\(f(x)\)处不连续,我们就把它拆为左极限与右极限。由于这两侧没有什么理由存在差异,我们只需要考虑其中一侧。也就是我们想知道\(f\)满足什么条件是成立\(\displaystyle\int_{0}^{\delta}\dfrac{f(x+u)-f(x^+)}{\sin u/2}\cdot \sin (n+1/2)u \ du\)在\(n\)充分大时收敛于0(我们抛弃了常数)。那么再次根据Riemann-Legesgue引理,我们只需要保证\(\dfrac{f(x+u)-f(x^+)}{\sin u/2}\)绝对可积即可。 我们知道\(\sin u/2\)与\(u\)是同阶的,所以在讨论条件时把分母换成\(u\)也完全没有问题。即我们最终得出了结论,只要\(\displaystyle\int_{0}^{\delta}\dfrac{f(x+u)-f(x^+)}{u}\ du\)这个广义积分是绝对收敛的,那么Fourier级数点态收敛于\(f(x)\)(如果\(f(x)\)点不是连续的,则收敛于\(\dfrac{f(x^+)+f(x^-)}{2}\))。

标签:Fourier,级数,int,dfrac,displaystyle,nx,pi,sin
From: https://www.cnblogs.com/qixingzhi/p/17441257.html

相关文章

  • 初级数据结构--线性表
    线性表定义线性表是具有相同数据类型n(n>=0)个数据元素的有限序列。当n=0时线性表为一个空表。顺序表实现方式:动态分配、静态分配特点:随机访问储存密度高扩展容量不方便插入删除数据元素不方便......
  • [NOIP2002]级数求和
    题目链接https://ac.nowcoder.com/acm/contest/19305/1044解题思路模拟级数求和AC代码usingnamespacestd;//n:首项doublesn=0,n=1,k;//找到最小的Sn使得Sn>kintmain(){cin>>k;while(sn<=k)sn+=1/n,n++;cout<<n-1;......
  • matlab练习程序(二维图形的傅里叶级数)
    如何用傅里叶级数表示二维图形,首先要找到数学表达式,然后做傅里叶拟合即可。我最初想的是$R=f(theta)$这样的式子,$R$是极径,$theta$是极角。不过这样似乎处理不了$theta$一样的情况,比如图形有凹陷的情况。后来看了一些文章说可以把$x$和$y$分开表示,即$x=f(t)$,$y=f(t)$,这样可以......
  • 级数
    思维导图https://zhimap.com/m/nRzWTUvg函数项级数笔记一、函数列与一致收敛性函数列的收敛与发散设\(f_1,f_2,\cdots,f_n,\cdots\)是定义在\(E\)上的函数列,\(x_0\inE\)若数列\(f_1(x_0),f_2(x_0),\cdots,f_n(x_0)\cdots\)收敛,则称函数列在点\(x_0\)收敛,\(x_0\)......
  • 函数项级数
    一致收敛性在一个数项级数中,每个项都是一个常数:\(a_1+a_2+\cdots+a_n+\cdots\)。现在有一系列数项级数,我们可以把每一项都看作是关于某个自变量\(x\)的函数\(a_i(x)\),这样我们也得到一个“级数”\(a_1(x)+a_2(x)+\cdots+a_n(x)+\cdots\)。我们发现如果这个和是收敛的,那么这个和本......
  • 5大主流方案对比:MySQL千亿级数据线上平滑扩容实战
    转载于:https://mp.weixin.qq.com/s/DWUIy0Bt2Jw-lHRGm50cow1.五个方案1.1停机方案1.2停写方案1.3日志方案1.4双写方案(中小型数据)1.5平滑2N方案(大数据量)2. 平滑2N扩容方案实践2.1 实现应用服务级别的动态扩容2.2 实现数据库的秒级平滑2N扩容3.keepalived......
  • 傅里叶级数展开
    傅里叶级数法国数学家傅里叶发现,任何周期函数都可以用正弦函数和余弦函数构成的无穷级数来表示。周期信号都可表示成为谐波关系的正弦信号的加权和,非周期信号都可用正弦信号的加权积分表示。频域分析:---傅里叶变换,自变量为 jW复频域分析:---拉氏变换,自变量为S=s+jWZ域分析:---Z......
  • 1、通过亿级数据量在hive和impala中查询比较text、orc和parquet性能表现(二)
    文章目录9、分别在hive和impala中查询验证结果(比較HDFS存儲三種格式文件的查詢性能textfile、orc、parquet)1)、查詢總條數2)、隨便找一條信息,按照name查詢3)、按照多条件查询4)、按照時間區間查詢5)、兩張表join6)、總結1、文件存儲2、hive查詢與impala查詢速度3、不同查詢類型的查詢......
  • 级数的复习提纲
    级数数列、数列极限数列:\(a_1,a_2,a_3,\ldots,a_n,\ldots\),用通项公式\(a_n\)表示。数列极限:\(\lim\limits_{n\rightarrow\infty}a_n=A\),表示当\(n\)趋近无穷大时,数列的值趋近于一个常数\(A\)。级数概念级数:\(s_n=\sum\limits_{k=1}^na_k=a_1+a_2+\cd......
  • ACM板子(1)(缺最短路、计算几何、数学、高级数据结构)
    ACM板子(1)(缺最短路、计算几何、数学、高级数据结构)快排、归并voidquicksort(int*num,intl,intr){if(r<=l)return;intx=l-1,y=r+1,z=num[l+r>>1];while(x<y){dox++;while(num[x]<z);doy--;while(num[y]>z);if(x<y)s......