Приложения преобразования Фурье: различия между версиями

Материал из sawiki
Перейти к навигации Перейти к поиску
Строка 1: Строка 1:
 
Преобразование Фурье используется во многих областях науки — в физике, теории чисел, комбинаторике, обработке сигналов, теории вероятностей, статистике, криптографии, акустике, океанологии, оптике, геометрии и многих других. В обработке сигналов и связанных областях преобразование Фурье обычно рассматривается как декомпозиция сигнала на частоты и амплитуды, то есть обратимый переход от временно́го пространства в частотное пространство.
 
Преобразование Фурье используется во многих областях науки — в физике, теории чисел, комбинаторике, обработке сигналов, теории вероятностей, статистике, криптографии, акустике, океанологии, оптике, геометрии и многих других. В обработке сигналов и связанных областях преобразование Фурье обычно рассматривается как декомпозиция сигнала на частоты и амплитуды, то есть обратимый переход от временно́го пространства в частотное пространство.
  
====Преобразование Фурье в теории вероятностей:====
+
== Преобразование Фурье в теории вероятностей: ==
 +
==== Характеристическая функция: ====
 
Рассмотрим $$(\Omega, \mathcal{A}, \mathbb{P})$$ - вероятностное пространство. <br />
 
Рассмотрим $$(\Omega, \mathcal{A}, \mathbb{P})$$ - вероятностное пространство. <br />
Пусть есть случайная величина $$X$$ с распределением $$\mathbb{P}^X$$. Тогда характеристическая функция задаётся формулой: <br />
+
Пусть есть случайная величина $$X$$ с распределением $$\mathbb{P}^X$$. <br />
$$ \phi_X(t) = \mathbb{E}\left[e^{itX}\right], $$ <br />
+
Тогда характеристическая функция задаётся формулой: <br />
 +
\[ \phi_X(t) = \mathbb{E}\left[e^{itX}\right], \] <br />
 
Пользуясь формулами для вычисления математического ожидания, определение характеристической функции можно переписать в виде: <br />
 
Пользуясь формулами для вычисления математического ожидания, определение характеристической функции можно переписать в виде: <br />
$$ \phi_X(t) = \int\limits_{-\infty}^\infty e^{itx} \mathbb{P}^X(dx), $$ <br />
+
\[ \phi_X(t) = \int\limits_{-\infty}^\infty e^{itx} \mathbb{P}^X(dx), \] <br />
 
то есть характеристическая функция $$-$$ обратное преобразование Фурье распределения случайной величины. <br />
 
то есть характеристическая функция $$-$$ обратное преобразование Фурье распределения случайной величины. <br />
Если дана случайная величина $$X$$, с характеристической функцией $$\phi_X(t)$$. Тогда
+
Если дана случайная величина $$X$$ с характеристической функцией $$\phi_X(t)$$. Тогда
 
* если $$X$$ дискретна и принимает целые значения, то
 
* если $$X$$ дискретна и принимает целые значения, то
$$\mathbb{P}(X = k) = \frac{1}{2\pi} \int\limits_{-\pi}^\pi e^{-itk} \phi_X(t)dt, k \in \mathbb{Z}; $$
+
\[\mathbb{P}(X = k) = \frac{1}{2\pi} \int\limits_{-\pi}^\pi e^{-itk} \phi_X(t)dt, k \in \mathbb{Z}; \]
 
* если $$X$$ абсолютно непрерывна, и $$f_X(x) - $$ ее плотность, то <br />
 
* если $$X$$ абсолютно непрерывна, и $$f_X(x) - $$ ее плотность, то <br />
$$ f_X(x) = \frac{1}{2\pi}\int\limits_{-\infty}^\infty e^{-itx}\phi_X(t) dt, x \in \mathbb{R}. $$
+
\[ f_X(x) = \frac{1}{2\pi}\int\limits_{-\infty}^\infty e^{-itx}\phi_X(t) dt, x \in \mathbb{R}. \]
  
====Применение преобразования Фурье для решения уравнений в частных производных:====
+
==== Теорема Муавра-Лапласа: ====
 +
Пусть у нас есть последовательность независимо одинаково распределенных случайных величин
 +
\[ X_1, X_2, \dots, X_n, \dots, \text{где }
 +
X_k =
 +
\begin{cases}
 +
  1, \text{с вероятностью } p \\
 +
  0, \text{с вероятностью } q = 1 - p
 +
\end{cases}
 +
\]
 +
Обозначим $$S_n = \sum_{k=1}^n X_k$$ как частичную сумму. <br />
 +
Тогда среднеквадратичное отклонение
 +
\[\sigma_n = \frac{S_n - \mathbb{E}S_n}{\sqrt{\mathbb{D}S_n}} = \frac{S_n - np}{\sqrt{npq}} \]
 +
И значит, $$\sigma_n \xrightarrow{сл} \sigma \sim N(0, 1)$$ <br />
 +
Введем случайную величину $$\xi_k = \frac{X_k - p}{\sqrt{npq}}, \sigma_n = \sum_{k=1}^n \xi_k$$, <br />
 +
тогда
 +
\[f_{\sigma_n} = \mathbb{E}e^{it\sum_{k=1}^n \xi_k} = \{ \text{т.к. с.в. независимы} \} = (\mathbb{E}e^{it\xi_1})^n \] <br />
 +
Найдем характеристическую функцию $$\xi_1:$$
 +
\[ f_{\xi_1}(t) = pe^{\frac{itq}{\sqrt{npq}}} + qe^{\frac{-itp}{\sqrt{npq}}} = \{ \text{разложим в ряд по t и выпишем первые несколько членов} \} = \\
 +
= 1 + \left( \frac{iqp}{\sqrt{npq}}e^\frac{itq}{\sqrt{npq}} - \frac{ipq}{\sqrt{npq}}e^\frac{-itp}{\sqrt{npq}} \right)\vert_{t=0} t + \frac{1}{2}\left( -\frac{q^2 p}{npq} - \frac{p^2 q}{npq} \right)t^2 + \dots = 1 - \frac{t^2}{2n} + \dots = (1 - \frac{t^2}{2n} + \overline{o}\left( \frac{1}{n} \right))^n \rightarrow e^{-\frac{t^2}{2}}, \] а это х.ф. $$N(0, 1)$$.
 +
 
 +
== Применение преобразования Фурье для решения уравнений в частных производных: ==
 
Рассмотрим свободные колебания бесконечного стержня. <br /> Они описываются следующей системой уравнений в частных производных: <br />
 
Рассмотрим свободные колебания бесконечного стержня. <br /> Они описываются следующей системой уравнений в частных производных: <br />
\(
+
\[
 
\begin{equation*}
 
\begin{equation*}
 
\begin{cases}
 
\begin{cases}
Строка 24: Строка 46:
 
\end{cases}
 
\end{cases}
 
\end{equation*}
 
\end{equation*}
\) <br />
+
\]
 
Применим преобразование Фурье к этой системе: <br />
 
Применим преобразование Фурье к этой системе: <br />
\(
+
\[
 
\begin{equation*}
 
\begin{equation*}
 
\begin{cases}
 
\begin{cases}
Строка 34: Строка 56:
 
\end{cases}
 
\end{cases}
 
\end{equation*}
 
\end{equation*}
\) <br />
+
\]
 
Решением уравнения является функция $$Y = F(\lambda)\cos(a\lambda)+G(\lambda)\sin(a\lambda^2t)$$ <br />
 
Решением уравнения является функция $$Y = F(\lambda)\cos(a\lambda)+G(\lambda)\sin(a\lambda^2t)$$ <br />
 
Т.к. преобразование Фурье для функции $$f(t) = e^{-\alpha t^2}$$ имеет вид $$F(\lambda) = \sqrt{\frac{\pi}{\alpha}}e^{-\frac{\lambda^2}{4\alpha}}$$, то взяв в качестве $$\alpha = iat$$, получим <br />
 
Т.к. преобразование Фурье для функции $$f(t) = e^{-\alpha t^2}$$ имеет вид $$F(\lambda) = \sqrt{\frac{\pi}{\alpha}}e^{-\frac{\lambda^2}{4\alpha}}$$, то взяв в качестве $$\alpha = iat$$, получим <br />
\(
+
\[
 
e^{-iat\lambda^2} \rightarrow \sqrt{\frac{\pi}{iat}} e^{-\frac{X^2}{4iat}} = \sqrt{\frac{\pi}{at}} \frac{(-1-i)}{\sqrt{2}} e^{\frac{iX^2}{4at}} = \{ \text{Распишем Re и Im} \} = \sqrt{\frac{\pi}{2at}} \left( \cos(\frac{X^2}{4at}) + \sin(\frac{X^2}{4at}) \right) + i \sqrt{\frac{\pi}{2at}}\left( -\cos(\frac{X^2}{4at}) + \sin(\frac{X^2}{4at}) \right)
 
e^{-iat\lambda^2} \rightarrow \sqrt{\frac{\pi}{iat}} e^{-\frac{X^2}{4iat}} = \sqrt{\frac{\pi}{at}} \frac{(-1-i)}{\sqrt{2}} e^{\frac{iX^2}{4at}} = \{ \text{Распишем Re и Im} \} = \sqrt{\frac{\pi}{2at}} \left( \cos(\frac{X^2}{4at}) + \sin(\frac{X^2}{4at}) \right) + i \sqrt{\frac{\pi}{2at}}\left( -\cos(\frac{X^2}{4at}) + \sin(\frac{X^2}{4at}) \right)
\) <br />
+
\]
$$ y = \int\limits_{-\infty}^\infty f(x -\xi)F^{-1}[\cos(a\lambda^2 t)](\xi)d\xi + \int\limits_{-\infty}^\infty g(x-\xi)F^{-1}[\sin(a\lambda^2 t)](\xi) d\xi $$ <br />
+
Имеем:
$$ \implies y = \frac{1}{2\sqrt{2\pi at}} \int\limits_{-\infty}^\infty f(x-\xi)(\cos(\frac{\xi}{4at}) - \sin(\frac{\xi^2}{4at}))d\xi = \{ \text{замена } u = \frac{\xi}{\sqrt{4at}} \} = \frac{1}{\sqrt{2\pi}}\int\limits_{-\infty}^\infty f(x - 2\sqrt{at}u)(\cos(u^2)+\sin(u^2))du + \frac{1}{\sqrt{2\pi}}\int\limits_{-\infty}^\infty g(x - 2\sqrt{at}u)(\cos(u^2) - \sin(u^2))du $$ <br />
+
\[ y = \int\limits_{-\infty}^\infty f(x -\xi)F^{-1}[\cos(a\lambda^2 t)](\xi)d\xi + \int\limits_{-\infty}^\infty g(x-\xi)F^{-1}[\sin(a\lambda^2 t)](\xi) d\xi \]
 +
Из преобразования выше
 +
\[ \implies y = \frac{1}{2\sqrt{2\pi at}} \int\limits_{-\infty}^\infty f(x-\xi)(\cos(\frac{\xi}{4at}) - \sin(\frac{\xi^2}{4at}))d\xi = \{ \text{замена } u = \frac{\xi}{\sqrt{4at}} \} = \\
 +
= \frac{1}{\sqrt{2\pi}}\int\limits_{-\infty}^\infty f(x - 2\sqrt{at}u)(\cos(u^2)+\sin(u^2))du + \frac{1}{\sqrt{2\pi}}\int\limits_{-\infty}^\infty g(x - 2\sqrt{at}u)(\cos(u^2) - \sin(u^2))du \]
 
-- ответ в виде интеграла.
 
-- ответ в виде интеграла.

Версия 01:41, 28 декабря 2020

Преобразование Фурье используется во многих областях науки — в физике, теории чисел, комбинаторике, обработке сигналов, теории вероятностей, статистике, криптографии, акустике, океанологии, оптике, геометрии и многих других. В обработке сигналов и связанных областях преобразование Фурье обычно рассматривается как декомпозиция сигнала на частоты и амплитуды, то есть обратимый переход от временно́го пространства в частотное пространство.

Преобразование Фурье в теории вероятностей:

Характеристическая функция:

Рассмотрим $$(\Omega, \mathcal{A}, \mathbb{P})$$ - вероятностное пространство.
Пусть есть случайная величина $$X$$ с распределением $$\mathbb{P}^X$$.
Тогда характеристическая функция задаётся формулой:
\[ \phi_X(t) = \mathbb{E}\left[e^{itX}\right], \]
Пользуясь формулами для вычисления математического ожидания, определение характеристической функции можно переписать в виде:
\[ \phi_X(t) = \int\limits_{-\infty}^\infty e^{itx} \mathbb{P}^X(dx), \]
то есть характеристическая функция $$-$$ обратное преобразование Фурье распределения случайной величины.
Если дана случайная величина $$X$$ с характеристической функцией $$\phi_X(t)$$. Тогда

  • если $$X$$ дискретна и принимает целые значения, то

\[\mathbb{P}(X = k) = \frac{1}{2\pi} \int\limits_{-\pi}^\pi e^{-itk} \phi_X(t)dt, k \in \mathbb{Z}; \]

  • если $$X$$ абсолютно непрерывна, и $$f_X(x) - $$ ее плотность, то

\[ f_X(x) = \frac{1}{2\pi}\int\limits_{-\infty}^\infty e^{-itx}\phi_X(t) dt, x \in \mathbb{R}. \]

Теорема Муавра-Лапласа:

Пусть у нас есть последовательность независимо одинаково распределенных случайных величин \[ X_1, X_2, \dots, X_n, \dots, \text{где } X_k = \begin{cases} 1, \text{с вероятностью } p \\ 0, \text{с вероятностью } q = 1 - p \end{cases} \] Обозначим $$S_n = \sum_{k=1}^n X_k$$ как частичную сумму.
Тогда среднеквадратичное отклонение \[\sigma_n = \frac{S_n - \mathbb{E}S_n}{\sqrt{\mathbb{D}S_n}} = \frac{S_n - np}{\sqrt{npq}} \] И значит, $$\sigma_n \xrightarrow{сл} \sigma \sim N(0, 1)$$
Введем случайную величину $$\xi_k = \frac{X_k - p}{\sqrt{npq}}, \sigma_n = \sum_{k=1}^n \xi_k$$,
тогда \[f_{\sigma_n} = \mathbb{E}e^{it\sum_{k=1}^n \xi_k} = \{ \text{т.к. с.в. независимы} \} = (\mathbb{E}e^{it\xi_1})^n \]
Найдем характеристическую функцию $$\xi_1:$$ \[ f_{\xi_1}(t) = pe^{\frac{itq}{\sqrt{npq}}} + qe^{\frac{-itp}{\sqrt{npq}}} = \{ \text{разложим в ряд по t и выпишем первые несколько членов} \} = \\ = 1 + \left( \frac{iqp}{\sqrt{npq}}e^\frac{itq}{\sqrt{npq}} - \frac{ipq}{\sqrt{npq}}e^\frac{-itp}{\sqrt{npq}} \right)\vert_{t=0} t + \frac{1}{2}\left( -\frac{q^2 p}{npq} - \frac{p^2 q}{npq} \right)t^2 + \dots = 1 - \frac{t^2}{2n} + \dots = (1 - \frac{t^2}{2n} + \overline{o}\left( \frac{1}{n} \right))^n \rightarrow e^{-\frac{t^2}{2}}, \] а это х.ф. $$N(0, 1)$$.

Применение преобразования Фурье для решения уравнений в частных производных:

Рассмотрим свободные колебания бесконечного стержня.
Они описываются следующей системой уравнений в частных производных:
\[ \begin{equation*} \begin{cases} \frac{\partial^4 y}{\partial x^4} + \frac{1}{a^2}\frac{\partial^2 y}{\partial t^2} = 0, \quad a > 0, x \in \mathbb{R}, t \ge 0 \\ y(x, 0) = f(x) \\ y_t(x, 0) = ag''(x) \end{cases} \end{equation*} \] Применим преобразование Фурье к этой системе:
\[ \begin{equation*} \begin{cases} \frac{\partial^2 Y}{\partial t^2} + a^2 \lambda^4 Y = 0 \\ Y(\lambda, 0) = F(\lambda) \\ Y_t(\lambda, 0) = a \lambda^2 G(\lambda) \end{cases} \end{equation*} \] Решением уравнения является функция $$Y = F(\lambda)\cos(a\lambda)+G(\lambda)\sin(a\lambda^2t)$$
Т.к. преобразование Фурье для функции $$f(t) = e^{-\alpha t^2}$$ имеет вид $$F(\lambda) = \sqrt{\frac{\pi}{\alpha}}e^{-\frac{\lambda^2}{4\alpha}}$$, то взяв в качестве $$\alpha = iat$$, получим
\[ e^{-iat\lambda^2} \rightarrow \sqrt{\frac{\pi}{iat}} e^{-\frac{X^2}{4iat}} = \sqrt{\frac{\pi}{at}} \frac{(-1-i)}{\sqrt{2}} e^{\frac{iX^2}{4at}} = \{ \text{Распишем Re и Im} \} = \sqrt{\frac{\pi}{2at}} \left( \cos(\frac{X^2}{4at}) + \sin(\frac{X^2}{4at}) \right) + i \sqrt{\frac{\pi}{2at}}\left( -\cos(\frac{X^2}{4at}) + \sin(\frac{X^2}{4at}) \right) \] Имеем: \[ y = \int\limits_{-\infty}^\infty f(x -\xi)F^{-1}[\cos(a\lambda^2 t)](\xi)d\xi + \int\limits_{-\infty}^\infty g(x-\xi)F^{-1}[\sin(a\lambda^2 t)](\xi) d\xi \] Из преобразования выше \[ \implies y = \frac{1}{2\sqrt{2\pi at}} \int\limits_{-\infty}^\infty f(x-\xi)(\cos(\frac{\xi}{4at}) - \sin(\frac{\xi^2}{4at}))d\xi = \{ \text{замена } u = \frac{\xi}{\sqrt{4at}} \} = \\ = \frac{1}{\sqrt{2\pi}}\int\limits_{-\infty}^\infty f(x - 2\sqrt{at}u)(\cos(u^2)+\sin(u^2))du + \frac{1}{\sqrt{2\pi}}\int\limits_{-\infty}^\infty g(x - 2\sqrt{at}u)(\cos(u^2) - \sin(u^2))du \] -- ответ в виде интеграла.