Дельта-функция Дирака

Обобщенная функция, значение которой равно нулю везде, кроме нуля

Схематическое изображение дельта-функции Дирака линией, увенчанной стрелкой. Высота стрелки обычно предназначена для указания значения любой мультипликативной константы, которая даст площадь под функцией. Другое соглашение заключается в том, чтобы записывать площадь рядом с наконечником стрелки.
Дельта Дирака как предел (в смысле распределений ) последовательности нормальных распределений с нулевым центром а 0 {\displaystyle а\до 0} δ а ( х ) = 1 | а | π е ( х / а ) 2 {\displaystyle \delta _{a}(x)={\frac {1}{\left|a\right|{\sqrt {\pi }}}}e^{-(x/a)^{2}}}

В математическом анализе дельта -функция Дирака (или δ- распределение ), также известная как единичный импульс , [1] является обобщенной функцией действительных чисел , значение которой равно нулю везде, кроме нуля, и интеграл которой по всей действительной оси равен единице. [2] [3] [4] Таким образом, ее можно эвристически представить как

δ ( x ) = { 0 , x 0 , x = 0 {\displaystyle \delta (x)={\begin{cases}0,&x\neq 0\\{\infty },&x=0\end{cases}}}

такой что

δ ( x ) = 1. {\displaystyle \int _{-\infty }^{\infty }\delta (x)=1.}

Поскольку функции, обладающей таким свойством, не существует, строгое моделирование дельта-«функции» предполагает использование пределов или, как это принято в математике, теории меры и теории распределений .

Дельта-функция была введена физиком Полем Дираком и с тех пор регулярно применяется в физике и инженерии для моделирования точечных масс и мгновенных импульсов. Она называется дельта-функцией, потому что является непрерывным аналогом дельта- функции Кронекера , которая обычно определяется в дискретной области и принимает значения 0 и 1. Математическая строгость дельта-функции оспаривалась до тех пор, пока Лоран Шварц не разработал теорию распределений, где она определяется как линейная форма, действующая на функции.

Мотивация и обзор

График дельты Дирака обычно рассматривается как следующий за всей осью x и положительной осью y . [5] : 174  Дельта Дирака используется для моделирования функции высокого узкого спайка ( импульса ) и других подобных абстракций, таких как точечный заряд , точечная масса или электронная точка. Например, чтобы рассчитать динамику ударяемого бильярдного шара, можно аппроксимировать силу удара дельтой Дирака. При этом не только упрощаются уравнения, но и появляется возможность рассчитать движение шара , рассматривая только полный импульс столкновения, без подробной модели всей передачи упругой энергии на субатомных уровнях (например).

Для определенности предположим, что бильярдный шар находится в состоянии покоя. В момент времени его ударяет другой шар, сообщая ему импульс P , с единицами измерения кг⋅м⋅с −1 . Обмен импульсом на самом деле не мгновенный, поскольку осуществляется упругими процессами на молекулярном и субатомном уровне, но для практических целей удобно считать, что передача энергии фактически мгновенная. Таким образом, сила равна P δ ( t ) ; единицами измерения δ ( t ) являются с −1 . t = 0 {\displaystyle t=0}

Чтобы смоделировать эту ситуацию более строго, предположим, что сила вместо этого равномерно распределена в течение небольшого интервала времени . То есть, Δ t = [ 0 , T ] {\displaystyle \Delta t=[0,T]}

F Δ t ( t ) = { P / Δ t 0 < t T , 0 otherwise . {\displaystyle F_{\Delta t}(t)={\begin{cases}P/\Delta t&0<t\leq T,\\0&{\text{otherwise}}.\end{cases}}}

Тогда импульс в любой момент времени t находится путем интегрирования:

p ( t ) = 0 t F Δ t ( τ ) d τ = { P t T P t / Δ t 0 t T 0 otherwise. {\displaystyle p(t)=\int _{0}^{t}F_{\Delta t}(\tau )\,d\tau ={\begin{cases}P&t\geq T\\P\,t/\Delta t&0\leq t\leq T\\0&{\text{otherwise.}}\end{cases}}}

Теперь модельная ситуация мгновенной передачи импульса требует принятия предела при Δt → 0 , что дает результат везде , кроме 0 :

p ( t ) = { P t > 0 0 t < 0. {\displaystyle p(t)={\begin{cases}P&t>0\\0&t<0.\end{cases}}}

Здесь функции рассматриваются как полезные приближения к идее мгновенной передачи импульса. F Δ t {\displaystyle F_{\Delta t}}

Функция дельта позволяет нам построить идеализированный предел этих приближений. К сожалению, фактический предел функций (в смысле поточечной сходимости ) равен нулю везде, кроме одной точки, где он бесконечен. Чтобы правильно понять дельта Дирака, мы должны вместо этого настаивать на том, что свойство lim Δ t 0 + F Δ t {\textstyle \lim _{\Delta t\to 0^{+}}F_{\Delta t}}

F Δ t ( t ) d t = P , {\displaystyle \int _{-\infty }^{\infty }F_{\Delta t}(t)\,dt=P,}

которое справедливо для всех , должно продолжать справедливо и в пределе. Таким образом, в уравнении подразумевается , что предел всегда берется вне интеграла . Δ t > 0 {\displaystyle \Delta t>0} F ( t ) = P δ ( t ) = lim Δ t 0 F Δ t ( t ) {\textstyle F(t)=P\,\delta (t)=\lim _{\Delta t\to 0}F_{\Delta t}(t)}

В прикладной математике, как мы это сделали здесь, дельта-функция часто рассматривается как своего рода предел ( слабый предел ) последовательности функций , каждый член которой имеет высокий пик в начале координат: например, последовательность гауссовых распределений с центром в начале координат и дисперсией, стремящейся к нулю.

Дельта Дирака не является истинной функцией, по крайней мере, не является обычной функцией с областью определения и диапазоном в действительных числах . Например, объекты f ( x ) = δ ( x ) и g ( x ) = 0 равны всюду, за исключением x = 0, но имеют различные интегралы. Согласно теории интегрирования Лебега , если f и g являются функциями такими, что f = g почти всюду , то f интегрируема тогда и только тогда, когда g интегрируема, а интегралы f и g идентичны. Строгий подход к рассмотрению дельта-функции Дирака как самостоятельного математического объекта требует теории меры или теории распределений .

История

Жозеф Фурье представил то, что сейчас называется интегральной теоремой Фурье, в своем трактате «Аналитическая теория тепла» в форме: [6]

f ( x ) = 1 2 π     d α f ( α )   d p   cos ( p x p α )   , {\displaystyle f(x)={\frac {1}{2\pi }}\int _{-\infty }^{\infty }\ \ d\alpha \,f(\alpha )\ \int _{-\infty }^{\infty }dp\ \cos(px-p\alpha )\ ,}

что равносильно введению δ -функции в виде: [7]

δ ( x α ) = 1 2 π d p   cos ( p x p α )   . {\displaystyle \delta (x-\alpha )={\frac {1}{2\pi }}\int _{-\infty }^{\infty }dp\ \cos(px-p\alpha )\ .}

Позднее Огюстен Коши выразил теорему с помощью экспонент: [8] [9]

f ( x ) = 1 2 π   e i p x ( e i p α f ( α ) d α ) d p . {\displaystyle f(x)={\frac {1}{2\pi }}\int _{-\infty }^{\infty }\ e^{ipx}\left(\int _{-\infty }^{\infty }e^{-ip\alpha }f(\alpha )\,d\alpha \right)\,dp.}

Коши указал, что в некоторых обстоятельствах порядок интегрирования имеет значение в этом результате (в отличие от теоремы Фубини ). [10] [11]

Как подтверждается теорией распределений , уравнение Коши можно переформулировать так, чтобы оно напоминало исходную формулировку Фурье, и представить δ -функцию как

f ( x ) = 1 2 π e i p x ( e i p α f ( α ) d α ) d p = 1 2 π ( e i p x e i p α d p ) f ( α ) d α = δ ( x α ) f ( α ) d α , {\displaystyle {\begin{aligned}f(x)&={\frac {1}{2\pi }}\int _{-\infty }^{\infty }e^{ipx}\left(\int _{-\infty }^{\infty }e^{-ip\alpha }f(\alpha )\,d\alpha \right)\,dp\\[4pt]&={\frac {1}{2\pi }}\int _{-\infty }^{\infty }\left(\int _{-\infty }^{\infty }e^{ipx}e^{-ip\alpha }\,dp\right)f(\alpha )\,d\alpha =\int _{-\infty }^{\infty }\delta (x-\alpha )f(\alpha )\,d\alpha ,\end{aligned}}}

где δ -функция выражается как

δ ( x α ) = 1 2 π e i p ( x α ) d p   . {\displaystyle \delta (x-\alpha )={\frac {1}{2\pi }}\int _{-\infty }^{\infty }e^{ip(x-\alpha )}\,dp\ .}

Строгая интерпретация экспоненциальной формы и различные ограничения на функцию f, необходимые для ее применения, продолжались в течение нескольких столетий. Проблемы с классической интерпретацией объясняются следующим образом: [12]

Самым большим недостатком классического преобразования Фурье является довольно узкий класс функций (оригиналов), для которых его можно эффективно вычислить. А именно, необходимо, чтобы эти функции достаточно быстро уменьшались до нуля (в окрестности бесконечности), чтобы обеспечить существование интеграла Фурье. Например, преобразование Фурье таких простых функций, как полиномы, не существует в классическом смысле. Распространение классического преобразования Фурье на распределения значительно расширило класс функций, которые можно было преобразовать, и это устранило многие препятствия.

Дальнейшие разработки включали обобщение интеграла Фурье, «начавшееся с новаторской L 2 -теории Планшереля (1910 г.), продолжившееся работами Винера и Бохнера (около 1930 г.) и завершившееся объединением в теорию распределений Л. Шварца (1945 г.)...» [13] и приведшее к формальной разработке дельта-функции Дирака.

Бесконечно малая формула для бесконечно высокой единичной импульсной дельта-функции (бесконечно малая версия распределения Коши ) явно появляется в тексте 1827 года Огюстена-Луи Коши . [14] Симеон Дени Пуассон рассматривал этот вопрос в связи с изучением распространения волн, как и Густав Кирхгоф несколько позже. Кирхгоф и Герман фон Гельмгольц также ввели единичный импульс как предел гауссианов , что также соответствовало понятию лорда Кельвина о точечном источнике тепла. В конце 19-го века Оливер Хевисайд использовал формальные ряды Фурье для манипулирования единичным импульсом. [15] Дельта-функция Дирака как таковая была введена Полем Дираком в его статье 1927 года «Физическая интерпретация квантовой динамики» [16] и использовалась в его учебнике «Принципы квантовой механики» . [3] Он назвал ее «дельта-функцией», поскольку использовал ее как непрерывный аналог дискретной дельты Кронекера .

Определения

Дельта-функцию Дирака можно условно рассматривать как функцию на действительной прямой, которая равна нулю всюду, кроме начала координат, где она бесконечна. δ ( x ) {\displaystyle \delta (x)}

δ ( x ) { + , x = 0 0 , x 0 {\displaystyle \delta (x)\simeq {\begin{cases}+\infty ,&x=0\\0,&x\neq 0\end{cases}}}

и который также ограничен, чтобы удовлетворять тождеству [17]

δ ( x ) d x = 1. {\displaystyle \int _{-\infty }^{\infty }\delta (x)\,dx=1.}

Это всего лишь эвристическая характеристика. Дельта Дирака не является функцией в традиционном смысле, поскольку ни одна расширенная функция со значением действительного числа , определенная на действительных числах, не обладает этими свойствами. [18]

В качестве меры

Один из способов строго описать понятие дельта-функции Дирака — определить меру , называемую мерой Дирака , которая принимает подмножество A действительной прямой R в качестве аргумента и возвращает δ ( A ) = 1, если 0 ∈ A , и δ ( A ) = 0 в противном случае. [19] Если дельта-функция концептуализирована как моделирование идеализированной точечной массы в точке 0, то δ ( A ) представляет массу, содержащуюся во множестве A . Затем можно определить интеграл по δ как интеграл функции по этому распределению масс. Формально интеграл Лебега обеспечивает необходимый аналитический прием. Интеграл Лебега относительно меры δ удовлетворяет

f ( x ) δ ( d x ) = f ( 0 ) {\displaystyle \int _{-\infty }^{\infty }f(x)\,\delta (dx)=f(0)}

для всех непрерывных функций с компактным носителем f . Мера δ не является абсолютно непрерывной относительно меры Лебега — на самом деле, это сингулярная мера . Следовательно, дельта-мера не имеет производной Радона–Никодима (относительно меры Лебега) — нет истинной функции, для которой свойство

f ( x ) δ ( x ) d x = f ( 0 ) {\displaystyle \int _{-\infty }^{\infty }f(x)\,\delta (x)\,dx=f(0)}

[20] В результате последняя запись является удобным злоупотреблением обозначениями , а не стандартным ( Римановым или Лебеговым ) интегралом.

Как вероятностная мера на R , дельта-мера характеризуется своей кумулятивной функцией распределения , которая является функцией единичного шага . [21]

H ( x ) = { 1 if  x 0 0 if  x < 0. {\displaystyle H(x)={\begin{cases}1&{\text{if }}x\geq 0\\0&{\text{if }}x<0.\end{cases}}}

Это означает, что H ( x ) является интегралом кумулятивной индикаторной функции 1 (−∞, x ] относительно меры δ ; а именно,

H ( x ) = R 1 ( , x ] ( t ) δ ( d t ) = δ ( ( , x ] ) , {\displaystyle H(x)=\int _{\mathbf {R} }\mathbf {1} _{(-\infty ,x]}(t)\,\delta (dt)=\delta \!\left((-\infty ,x]\right),}

последний является мерой этого интервала. Таким образом, в частности, интегрирование дельта-функции против непрерывной функции может быть правильно понято как интеграл Римана–Стилтьеса : [22]

f ( x ) δ ( d x ) = f ( x ) d H ( x ) . {\displaystyle \int _{-\infty }^{\infty }f(x)\,\delta (dx)=\int _{-\infty }^{\infty }f(x)\,dH(x).}

Все высшие моменты δ равны нулю. В частности, характеристическая функция и функция , производящая моменты, обе равны единице.

Как распределение

В теории распределений обобщенная функция рассматривается не как функция сама по себе, а только через то, как она влияет на другие функции, когда «интегрируется» по ним. [23] В соответствии с этой философией, чтобы правильно определить дельта-функцию, достаточно сказать, чему равен «интеграл» дельта-функции по достаточно «хорошей» тестовой функции φ . Тестовые функции также известны как функции выпуклости . Если дельта-функция уже понимается как мера, то интеграл Лебега тестовой функции по этой мере дает необходимый интеграл.

Типичное пространство тестовых функций состоит из всех гладких функций на R с компактным носителем , которые имеют столько производных, сколько требуется. Как распределение, дельта Дирака является линейным функционалом на пространстве тестовых функций и определяется как [24]

δ [ φ ] = φ ( 0 ) {\displaystyle \delta [\varphi ]=\varphi (0)} ( 1 )

для каждой тестовой функции φ .

Для того, чтобы δ было распределением, оно должно быть непрерывным в подходящей топологии на пространстве тестовых функций. В общем случае, для того, чтобы линейный функционал S на пространстве тестовых функций определял распределение, необходимо и достаточно, чтобы для каждого положительного целого числа N существовало целое число M N и константа C N такие, что для каждой тестовой функции φ выполняется неравенство [25]

| S [ φ ] | C N k = 0 M N sup x [ N , N ] | φ ( k ) ( x ) | {\displaystyle \left|S[\varphi ]\right|\leq C_{N}\sum _{k=0}^{M_{N}}\sup _{x\in [-N,N]}\left|\varphi ^{(k)}(x)\right|}

где sup представляет супремум . С распределением δ такое неравенство (с C N = 1) имеет место при M N = 0 для всех N. Таким образом , δ является распределением нулевого порядка. Более того, это распределение с компактным носителем ( носителем является {0} ).

Распределение дельта также может быть определено несколькими эквивалентными способами. Например, это производная распределения ступенчатой ​​функции Хевисайда . Это означает, что для каждой тестовой функции φ имеем

δ [ φ ] = φ ( x ) H ( x ) d x . {\displaystyle \delta [\varphi ]=-\int _{-\infty }^{\infty }\varphi '(x)\,H(x)\,dx.}

Интуитивно понятно, что если бы интегрирование по частям было разрешено, то последний интеграл должен был бы упроститься до

φ ( x ) H ( x ) d x = φ ( x ) δ ( x ) d x , {\displaystyle \int _{-\infty }^{\infty }\varphi (x)\,H'(x)\,dx=\int _{-\infty }^{\infty }\varphi (x)\,\delta (x)\,dx,}

и действительно, для интеграла Стилтьеса допускается форма интегрирования по частям, и в этом случае мы имеем

φ ( x ) H ( x ) d x = φ ( x ) d H ( x ) . {\displaystyle -\int _{-\infty }^{\infty }\varphi '(x)\,H(x)\,dx=\int _{-\infty }^{\infty }\varphi (x)\,dH(x).}

В контексте теории меры мера Дирака порождает распределение путем интегрирования. Наоборот, уравнение ( 1 ) определяет интеграл Даниэля на пространстве всех непрерывных функций с компактным носителем φ , который по теореме Рисса о представлении может быть представлен как интеграл Лебега от φ относительно некоторой меры Радона .

Обычно, когда термин дельта-функция Дирака используется, он имеет в виду распределения, а не меры, мера Дирака является одним из нескольких терминов для соответствующего понятия в теории меры. Некоторые источники могут также использовать термин дельта-распределение Дирака .

Обобщения

Дельта-функция может быть определена в n -мерном евклидовом пространстве R n как мера такая, что

R n f ( x ) δ ( d x ) = f ( 0 ) {\displaystyle \int _{\mathbf {R} ^{n}}f(\mathbf {x} )\,\delta (d\mathbf {x} )=f(\mathbf {0} )}

для каждой компактно поддерживаемой непрерывной функции f . Как мера, n -мерная дельта-функция является мерой произведения 1-мерных дельта-функций по каждой переменной в отдельности. Таким образом, формально, при x = ( x 1 , x 2 , ..., x n ) , имеем [26]

δ ( x ) = δ ( x 1 ) δ ( x 2 ) δ ( x n ) . {\displaystyle \delta (\mathbf {x} )=\delta (x_{1})\,\delta (x_{2})\cdots \delta (x_{n}).} ( 2 )

Дельта-функция также может быть определена в смысле распределений точно так же, как и выше в одномерном случае. [27] Однако, несмотря на широкое использование в инженерных контекстах, ( 2 ) следует использовать с осторожностью, поскольку произведение распределений может быть определено только при довольно узких обстоятельствах. [28] [29]

Понятие меры Дирака имеет смысл на любом множестве. [30] Таким образом, если X — множество, x 0X — отмеченная точка, а Σ — любая сигма-алгебра подмножеств X , то мера, определенная на множествах A ∈ Σ как

δ x 0 ( A ) = { 1 if  x 0 A 0 if  x 0 A {\displaystyle \delta _{x_{0}}(A)={\begin{cases}1&{\text{if }}x_{0}\in A\\0&{\text{if }}x_{0}\notin A\end{cases}}}

это дельта-мера или единичная масса, сосредоточенная в точке x 0 .

Другое распространенное обобщение дельта-функции — это дифференцируемое многообразие , где большинство ее свойств как распределения также могут быть использованы из-за дифференцируемой структуры . Дельта-функция на многообразии M с центром в точке x 0M определяется как следующее распределение:

δ x 0 [ φ ] = φ ( x 0 ) {\displaystyle \delta _{x_{0}}[\varphi ]=\varphi (x_{0})} ( 3 )

для всех гладких вещественных функций φ с компактным носителем на M. [ 31 ] Обычным частным случаем этой конструкции является случай, когда M является открытым множеством в евклидовом пространстве Rn .

На локально компактном хаусдорфовом пространстве X дельта-мера Дирака, сосредоточенная в точке x, является мерой Радона , связанной с интегралом Даниэля ( 3 ) на компактно содержащихся непрерывных функциях φ . [32] На этом уровне общности исчисление как таковое уже невозможно, однако доступны различные методы абстрактного анализа. Например, отображение представляет собой непрерывное вложение X в пространство конечных мер Радона на X , снабженное его нечеткой топологией . Более того, выпуклая оболочка образа X при этом вложении плотна в пространстве вероятностных мер на X. [ 33] x 0 δ x 0 {\displaystyle x_{0}\mapsto \delta _{x_{0}}}

Характеристики

Масштабирование и симметрия

Дельта-функция удовлетворяет следующему свойству масштабирования для ненулевого скаляра α : [34]

δ ( α x ) d x = δ ( u ) d u | α | = 1 | α | {\displaystyle \int _{-\infty }^{\infty }\delta (\alpha x)\,dx=\int _{-\infty }^{\infty }\delta (u)\,{\frac {du}{|\alpha |}}={\frac {1}{|\alpha |}}}

и так

δ ( α x ) = δ ( x ) | α | . {\displaystyle \delta (\alpha x)={\frac {\delta (x)}{|\alpha |}}.} ( 4 )

Доказательство свойства масштабирования: где используется замена переменной x′ = ax . Если a отрицательно, т.е. a = −| a | , то Таким образом, . d x   g ( x ) δ ( a x ) = 1 a d x   g ( x a ) δ ( x ) = 1 a g ( 0 ) . {\displaystyle \int \limits _{-\infty }^{\infty }dx\ g(x)\delta (ax)={\frac {1}{a}}\int \limits _{-\infty }^{\infty }dx'\ g\left({\frac {x'}{a}}\right)\delta (x')={\frac {1}{a}}g(0).} d x   g ( x ) δ ( a x ) = 1 | a | d x   g ( x a ) δ ( x ) = 1 | a | d x   g ( x a ) δ ( x ) = 1 | a | g ( 0 ) . {\displaystyle \int \limits _{-\infty }^{\infty }dx\ g(x)\delta (ax)={\frac {1}{-\left\vert a\right\vert }}\int \limits _{\infty }^{-\infty }dx'\ g\left({\frac {x'}{a}}\right)\delta (x')={\frac {1}{\left\vert a\right\vert }}\int \limits _{-\infty }^{\infty }dx'\ g\left({\frac {x'}{a}}\right)\delta (x')={\frac {1}{\left\vert a\right\vert }}g(0).} δ ( a x ) = 1 | a | δ ( x ) {\displaystyle \delta (ax)={\frac {1}{\left\vert a\right\vert }}\delta (x)}

В частности, дельта-функция является равномерным распределением (симметрией) в том смысле, что

δ ( x ) = δ ( x ) {\displaystyle \delta (-x)=\delta (x)}

которая является однородной степени −1 .

Алгебраические свойства

Распределительное произведение δ на x равно нулю :

x δ ( x ) = 0. {\displaystyle x\,\delta (x)=0.}

В более общем смысле, для всех положительных целых чисел . ( x a ) n δ ( x a ) = 0 {\displaystyle (x-a)^{n}\delta (x-a)=0} n {\displaystyle n}

Наоборот, если xf ( x ) = xg ( x ) , где f и g — распределения, то

f ( x ) = g ( x ) + c δ ( x ) {\displaystyle f(x)=g(x)+c\delta (x)}

для некоторой константы c . [35]

Перевод

Интеграл любой функции, умноженной на задержанную по времени дельту Дирака, равен δ T ( t ) = δ ( t T ) {\displaystyle \delta _{T}(t){=}\delta (t{-}T)}

f ( t ) δ ( t T ) d t = f ( T ) . {\displaystyle \int _{-\infty }^{\infty }f(t)\,\delta (t-T)\,dt=f(T).}

Иногда это называют свойством просеивания [36] или свойством выборки . [37] Говорят , что дельта-функция «отсеивает» значение f(t) при t = T. [38]

Отсюда следует, что эффект свертки функции f ( t ) с задержанной по времени дельтой Дирака заключается в задержке по времени f ( t ) на ту же величину: [39]

( f δ T ) ( t )   = d e f   f ( τ ) δ ( t T τ ) d τ = f ( τ ) δ ( τ ( t T ) ) d τ since   δ ( x ) = δ ( x )     by (4) = f ( t T ) . {\displaystyle {\begin{aligned}(f*\delta _{T})(t)\ &{\stackrel {\mathrm {def} }{=}}\ \int _{-\infty }^{\infty }f(\tau )\,\delta (t-T-\tau )\,d\tau \\&=\int _{-\infty }^{\infty }f(\tau )\,\delta (\tau -(t-T))\,d\tau \qquad {\text{since}}~\delta (-x)=\delta (x)~~{\text{by (4)}}\\&=f(t-T).\end{aligned}}}

Свойство просеивания выполняется при точном условии, что f является умеренным распределением (см. обсуждение преобразования Фурье ниже). В качестве особого случая, например, мы имеем тождество (понимаемое в смысле распределения)

δ ( ξ x ) δ ( x η ) d x = δ ( η ξ ) . {\displaystyle \int _{-\infty }^{\infty }\delta (\xi -x)\delta (x-\eta )\,dx=\delta (\eta -\xi ).}

Композиция с функцией

В более общем случае дельта-распределение может быть составлено с помощью гладкой функции g ( x ) таким образом, чтобы соблюдалась известная формула замены переменных:

R δ ( g ( x ) ) f ( g ( x ) ) | g ( x ) | d x = g ( R ) δ ( u ) f ( u ) d u {\displaystyle \int _{\mathbb {R} }\delta {\bigl (}g(x){\bigr )}f{\bigl (}g(x){\bigr )}\left|g'(x)\right|dx=\int _{g(\mathbb {R} )}\delta (u)\,f(u)\,du}

при условии, что g является непрерывно дифференцируемой функцией с g′ нигде не равным нулю. [40] То есть, существует единственный способ придать распределение значение так, чтобы это тождество выполнялось для всех компактно поддерживаемых тестовых функций f . Следовательно, область должна быть разбита, чтобы исключить точку g′ = 0. Это распределение удовлетворяет δ ( g ( x )) = 0 , если g нигде не равна нулю, и в противном случае, если g имеет действительный корень в точке x 0 , то δ g {\displaystyle \delta \circ g}

δ ( g ( x ) ) = δ ( x x 0 ) | g ( x 0 ) | . {\displaystyle \delta (g(x))={\frac {\delta (x-x_{0})}{|g'(x_{0})|}}.}

Поэтому естественно определить композицию δ ( g ( x )) для непрерывно дифференцируемых функций g следующим образом:

δ ( g ( x ) ) = i δ ( x x i ) | g ( x i ) | {\displaystyle \delta (g(x))=\sum _{i}{\frac {\delta (x-x_{i})}{|g'(x_{i})|}}}

где сумма распространяется на все корни g ( x ) , которые предполагаются простыми . Таким образом, например,

δ ( x 2 α 2 ) = 1 2 | α | [ δ ( x + α ) + δ ( x α ) ] . {\displaystyle \delta \left(x^{2}-\alpha ^{2}\right)={\frac {1}{2|\alpha |}}{\Big [}\delta \left(x+\alpha \right)+\delta \left(x-\alpha \right){\Big ]}.}

В интегральной форме обобщенное свойство масштабирования можно записать как

f ( x ) δ ( g ( x ) ) d x = i f ( x i ) | g ( x i ) | . {\displaystyle \int _{-\infty }^{\infty }f(x)\,\delta (g(x))\,dx=\sum _{i}{\frac {f(x_{i})}{|g'(x_{i})|}}.}

Неопределенный интеграл

Для константы и «хорошо себя ведущей» произвольной действительной функции y ( x ) , где H ( x )ступенчатая функция Хевисайда , а c — константа интегрирования. a R {\displaystyle a\in \mathbb {R} } y ( x ) δ ( x a ) d x = y ( a ) H ( x a ) + c , {\displaystyle \displaystyle {\int }y(x)\delta (x-a)dx=y(a)H(x-a)+c,}

Недвижимость внразмеры

Вместо этого дельта-распределение в n -мерном пространстве удовлетворяет следующему свойству масштабирования, так что δ является однородным распределением степени n . δ ( α x ) = | α | n δ ( x )   , {\displaystyle \delta (\alpha {\boldsymbol {x}})=|\alpha |^{-n}\delta ({\boldsymbol {x}})~,}

При любом отражении или повороте ρ дельта-функция инвариантна, δ ( ρ x ) = δ ( x )   . {\displaystyle \delta (\rho {\boldsymbol {x}})=\delta ({\boldsymbol {x}})~.}

Как и в случае с одной переменной, можно однозначно определить композицию δ с билипшицевой функцией [41] g : Rn Rn так , что для всех функций f с компактным носителем выполняется следующее . R n δ ( g ( x ) ) f ( g ( x ) ) | det g ( x ) | d x = g ( R n ) δ ( u ) f ( u ) d u {\displaystyle \int _{\mathbb {R} ^{n}}\delta (g({\boldsymbol {x}}))\,f(g({\boldsymbol {x}}))\left|\det g'({\boldsymbol {x}})\right|d{\boldsymbol {x}}=\int _{g(\mathbb {R} ^{n})}\delta ({\boldsymbol {u}})f({\boldsymbol {u}})\,d{\boldsymbol {u}}}

Используя формулу коплощади из геометрической теории меры , можно также определить композицию дельта-функции с погружением из одного евклидова пространства в другое с другой размерностью; результатом является тип тока . В частном случае непрерывно дифференцируемой функции g  : R nR такой, что градиент g нигде не равен нулю, выполняется следующее тождество [42] , где интеграл справа берется по g −1 ( 0) , ( n − 1) -мерной поверхности, определяемой g ( x ) = 0 относительно меры содержания Минковского . Это известно как простой интеграл слоя . R n f ( x ) δ ( g ( x ) ) d x = g 1 ( 0 ) f ( x ) | g | d σ ( x ) {\displaystyle \int _{\mathbb {R} ^{n}}f({\boldsymbol {x}})\,\delta (g({\boldsymbol {x}}))\,d{\boldsymbol {x}}=\int _{g^{-1}(0)}{\frac {f({\boldsymbol {x}})}{|{\boldsymbol {\nabla }}g|}}\,d\sigma ({\boldsymbol {x}})}

В более общем случае, если S — гладкая гиперповерхность Rn , то мы можем связать с S распределение, которое интегрирует любую компактно содержащую гладкую функцию g над S : δ S [ g ] = S g ( s ) d σ ( s ) {\displaystyle \delta _{S}[g]=\int _{S}g({\boldsymbol {s}})\,d\sigma ({\boldsymbol {s}})}

где σ — гиперповерхностная мера, связанная с S. Это обобщение связано с потенциальной теорией потенциалов простого слоя на S. Если Dобласть в Rn с гладкой границей S , то δ S равно нормальной производной индикаторной функции D в смысле распределения ,

R n g ( x ) 1 D ( x ) n d x = S g ( s ) d σ ( s ) , {\displaystyle -\int _{\mathbb {R} ^{n}}g({\boldsymbol {x}})\,{\frac {\partial 1_{D}({\boldsymbol {x}})}{\partial n}}\,d{\boldsymbol {x}}=\int _{S}\,g({\boldsymbol {s}})\,d\sigma ({\boldsymbol {s}}),}

где n — внешняя нормаль. [43] [44] Доказательство см., например, в статье о поверхностной дельта-функции .

В трех измерениях дельта-функция представлена ​​в сферических координатах следующим образом:

δ ( r r 0 ) = { 1 r 2 sin θ δ ( r r 0 ) δ ( θ θ 0 ) δ ( ϕ ϕ 0 ) x 0 , y 0 , z 0 0 1 2 π r 2 sin θ δ ( r r 0 ) δ ( θ θ 0 ) x 0 = y 0 = 0 ,   z 0 0 1 4 π r 2 δ ( r r 0 ) x 0 = y 0 = z 0 = 0 {\displaystyle \delta ({\boldsymbol {r}}-{\boldsymbol {r}}_{0})={\begin{cases}\displaystyle {\frac {1}{r^{2}\sin \theta }}\delta (r-r_{0})\delta (\theta -\theta _{0})\delta (\phi -\phi _{0})&x_{0},y_{0},z_{0}\neq 0\\\displaystyle {\frac {1}{2\pi r^{2}\sin \theta }}\delta (r-r_{0})\delta (\theta -\theta _{0})&x_{0}=y_{0}=0,\ z_{0}\neq 0\\\displaystyle {\frac {1}{4\pi r^{2}}}\delta (r-r_{0})&x_{0}=y_{0}=z_{0}=0\end{cases}}}

преобразование Фурье

Функция дельта является умеренным распределением , и поэтому она имеет хорошо определенное преобразование Фурье . Формально, можно найти [45]

δ ^ ( ξ ) = e 2 π i x ξ δ ( x ) d x = 1. {\displaystyle {\widehat {\delta }}(\xi )=\int _{-\infty }^{\infty }e^{-2\pi ix\xi }\,\delta (x)dx=1.}

Собственно говоря, преобразование Фурье распределения определяется путем наложения самосопряженности преобразования Фурье при дуальном сопряжении умеренных распределений с функциями Шварца . Таким образом, определяется как единственное умеренное распределение, удовлетворяющее , {\displaystyle \langle \cdot ,\cdot \rangle } δ ^ {\displaystyle {\widehat {\delta }}}

δ ^ , φ = δ , φ ^ {\displaystyle \langle {\widehat {\delta }},\varphi \rangle =\langle \delta ,{\widehat {\varphi }}\rangle }

для всех функций Шварца φ . И действительно, из этого следует, что δ ^ = 1. {\displaystyle {\widehat {\delta }}=1.}

В результате этого тождества свертка дельта-функции с любым другим темперированным распределением S равна просто S :

S δ = S . {\displaystyle S*\delta =S.}

То есть, δ является элементом тождества для свертки на умеренных распределениях, и фактически, пространство распределений с компактным носителем при свертке является ассоциативной алгеброй с тождеством дельта-функции. Это свойство является фундаментальным в обработке сигналов , поскольку свертка с умеренным распределением является линейной стационарной системой , и применение линейной стационарной системы измеряет ее импульсный отклик . Импульсный отклик можно вычислить с любой желаемой степенью точности, выбрав подходящее приближение для δ , и как только он известен, он полностью характеризует систему. См. Теория систем LTI § Импульсный отклик и свертка .

Обратное преобразование Фурье темперированного распределения f ( ξ ) = 1 есть дельта-функция. Формально это выражается как и более строго, это следует из того, что для всех функций Шварца f . 1 e 2 π i x ξ d ξ = δ ( x ) {\displaystyle \int _{-\infty }^{\infty }1\cdot e^{2\pi ix\xi }\,d\xi =\delta (x)} 1 , f ^ = f ( 0 ) = δ , f {\displaystyle \langle 1,{\widehat {f}}\rangle =f(0)=\langle \delta ,f\rangle }

В этих терминах дельта-функция обеспечивает наводящее утверждение о свойстве ортогональности ядра Фурье на R. Формально, можно иметь e i 2 π ξ 1 t [ e i 2 π ξ 2 t ] d t = e i 2 π ( ξ 2 ξ 1 ) t d t = δ ( ξ 2 ξ 1 ) . {\displaystyle \int _{-\infty }^{\infty }e^{i2\pi \xi _{1}t}\left[e^{i2\pi \xi _{2}t}\right]^{*}\,dt=\int _{-\infty }^{\infty }e^{-i2\pi (\xi _{2}-\xi _{1})t}\,dt=\delta (\xi _{2}-\xi _{1}).}

Это, конечно, является сокращением утверждения о том, что преобразование Фурье умеренного распределения равно , что снова следует из условия самосопряженности преобразования Фурье. f ( t ) = e i 2 π ξ 1 t {\displaystyle f(t)=e^{i2\pi \xi _{1}t}} f ^ ( ξ 2 ) = δ ( ξ 1 ξ 2 ) {\displaystyle {\widehat {f}}(\xi _{2})=\delta (\xi _{1}-\xi _{2})}

Аналитически продолжая преобразование Фурье, получаем преобразование Лапласа дельта-функции [46] 0 δ ( t a ) e s t d t = e s a . {\displaystyle \int _{0}^{\infty }\delta (t-a)\,e^{-st}\,dt=e^{-sa}.}

Производные

Производная дельта-распределения Дирака, обозначаемая δ′ и также называемая дельта-штрихом Дирака или дельта-производной Дирака , как описано в Лапласиане индикатора , определяется на компактно поддерживаемых гладких тестовых функциях φ по формуле [47] δ [ φ ] = δ [ φ ] = φ ( 0 ) . {\displaystyle \delta '[\varphi ]=-\delta [\varphi ']=-\varphi '(0).}

Первое равенство здесь является своего рода интегрированием по частям , поскольку если бы δ было истинной функцией, то δ ( x ) φ ( x ) d x = δ ( x ) φ ( x ) | δ ( x ) φ ( x ) d x = δ ( x ) φ ( x ) d x = φ ( 0 ) . {\displaystyle \int _{-\infty }^{\infty }\delta '(x)\varphi (x)\,dx=\delta (x)\varphi (x)|_{-\infty }^{\infty }-\int _{-\infty }^{\infty }\delta (x)\varphi '(x)\,dx=-\int _{-\infty }^{\infty }\delta (x)\varphi '(x)\,dx=-\varphi '(0).}

По математической индукции k -я производная δ определяется аналогично распределению, заданному на тестовых функциях:

δ ( k ) [ φ ] = ( 1 ) k φ ( k ) ( 0 ) . {\displaystyle \delta ^{(k)}[\varphi ]=(-1)^{k}\varphi ^{(k)}(0).}

В частности, δ — бесконечно дифференцируемое распределение.

Первая производная дельта-функции представляет собой предел распределения разностных коэффициентов: [48] δ ( x ) = lim h 0 δ ( x + h ) δ ( x ) h . {\displaystyle \delta '(x)=\lim _{h\to 0}{\frac {\delta (x+h)-\delta (x)}{h}}.}

Точнее, где τ h — оператор сдвига, определенный на функциях как τ h φ ( x ) = φ ( x + h ) , а на распределении S как δ = lim h 0 1 h ( τ h δ δ ) {\displaystyle \delta '=\lim _{h\to 0}{\frac {1}{h}}(\tau _{h}\delta -\delta )} ( τ h S ) [ φ ] = S [ τ h φ ] . {\displaystyle (\tau _{h}S)[\varphi ]=S[\tau _{-h}\varphi ].}

В теории электромагнетизма первая производная дельта-функции представляет собой точечный магнитный диполь, расположенный в начале координат. Соответственно, ее называют дипольной или дублетной функцией . [49]

Производная дельта-функции удовлетворяет ряду основных свойств, включая: [50] что можно показать, применив тестовую функцию и выполнив интегрирование по частям. δ ( x ) = δ ( x ) x δ ( x ) = δ ( x ) {\displaystyle {\begin{aligned}\delta '(-x)&=-\delta '(x)\\x\delta '(x)&=-\delta (x)\end{aligned}}}

Последнее из этих свойств можно также продемонстрировать, применив определение распределительной производной, теорему Лейбница и линейность скалярного произведения: [51]

x δ , φ = δ , x φ = δ , ( x φ ) = δ , x φ + x φ = δ , x φ δ , x φ = x ( 0 ) φ ( 0 ) x ( 0 ) φ ( 0 ) = x ( 0 ) δ , φ x ( 0 ) δ , φ = x ( 0 ) δ , φ + x ( 0 ) δ , φ = x ( 0 ) δ x ( 0 ) δ , φ x ( t ) δ ( t ) = x ( 0 ) δ ( t ) x ( 0 ) δ ( t ) = x ( 0 ) δ ( t ) = δ ( t ) {\displaystyle {\begin{aligned}\langle x\delta ',\varphi \rangle \,&=\,\langle \delta ',x\varphi \rangle \,=\,-\langle \delta ,(x\varphi )'\rangle \,=\,-\langle \delta ,x'\varphi +x\varphi '\rangle \,=\,-\langle \delta ,x'\varphi \rangle -\langle \delta ,x\varphi '\rangle \,=\,-x'(0)\varphi (0)-x(0)\varphi '(0)\\&=\,-x'(0)\langle \delta ,\varphi \rangle -x(0)\langle \delta ,\varphi '\rangle \,=\,-x'(0)\langle \delta ,\varphi \rangle +x(0)\langle \delta ',\varphi \rangle \,=\,\langle x(0)\delta '-x'(0)\delta ,\varphi \rangle \\\Longrightarrow x(t)\delta '(t)&=x(0)\delta '(t)-x'(0)\delta (t)=-x'(0)\delta (t)=-\delta (t)\end{aligned}}}

Более того, свертка δ′ с компактной гладкой функцией f равна

δ f = δ f = f , {\displaystyle \delta '*f=\delta *f'=f',}

что следует из свойств распределительной производной свертки.

Более высокие измерения

В более общем случае, на открытом множестве U в n -мерном евклидовом пространстве дельта-распределение Дирака с центром в точке aU определяется формулой [52] для всех , пространства всех гладких функций с компактным носителем на U. Если — любой мультииндекс с и обозначает связанный смешанный оператор частной производной , то α -я производная α δ a от δ a задается формулой [52] R n {\displaystyle \mathbb {R} ^{n}} δ a [ φ ] = φ ( a ) {\displaystyle \delta _{a}[\varphi ]=\varphi (a)} φ C c ( U ) {\displaystyle \varphi \in C_{c}^{\infty }(U)} α = ( α 1 , , α n ) {\displaystyle \alpha =(\alpha _{1},\ldots ,\alpha _{n})} | α | = α 1 + + α n {\displaystyle |\alpha |=\alpha _{1}+\cdots +\alpha _{n}} α {\displaystyle \partial ^{\alpha }}

α δ a , φ = ( 1 ) | α | δ a , α φ = ( 1 ) | α | α φ ( x ) | x = a  for all  φ C c ( U ) . {\displaystyle \left\langle \partial ^{\alpha }\delta _{a},\,\varphi \right\rangle =(-1)^{|\alpha |}\left\langle \delta _{a},\partial ^{\alpha }\varphi \right\rangle =(-1)^{|\alpha |}\partial ^{\alpha }\varphi (x){\Big |}_{x=a}\quad {\text{ for all }}\varphi \in C_{c}^{\infty }(U).}

То есть, α -я производная δ a — это распределение, значение которого на любой тестовой функции φ является α -й производной φ в точке a (с соответствующим положительным или отрицательным знаком).

Первые частные производные дельта-функции рассматриваются как двойные слои вдоль координатных плоскостей. В более общем смысле нормальная производная простого слоя, поддерживаемого поверхностью, является двойным слоем, поддерживаемым этой поверхностью, и представляет собой ламинарный магнитный монополь. Высшие производные дельта-функции известны в физике как мультиполи .

Высшие производные естественным образом входят в математику как строительные блоки для полной структуры распределений с точечной поддержкой. Если S — это любое распределение на U , поддерживаемое на множестве { a }, состоящем из одной точки, то существует целое число m и коэффициенты c α такие, что [52] [53] S = | α | m c α α δ a . {\displaystyle S=\sum _{|\alpha |\leq m}c_{\alpha }\partial ^{\alpha }\delta _{a}.}

Представления дельта-функции

Дельта-функцию можно рассматривать как предел последовательности функций

δ ( x ) = lim ε 0 + η ε ( x ) , {\displaystyle \delta (x)=\lim _{\varepsilon \to 0^{+}}\eta _{\varepsilon }(x),}

где η ε ( x ) иногда называют зарождающейся дельта-функцией. Этот предел подразумевается в слабом смысле: либо то, что

lim ε 0 + η ε ( x ) f ( x ) d x = f ( 0 ) {\displaystyle \lim _{\varepsilon \to 0^{+}}\int _{-\infty }^{\infty }\eta _{\varepsilon }(x)f(x)\,dx=f(0)} ( 5 )

для всех непрерывных функций f, имеющих компактный носитель , или что этот предел выполняется для всех гладких функций f с компактным носителем. Разница между этими двумя немного разными режимами слабой сходимости часто тонка: первый — это сходимость в неопределенной топологии мер, а второй — это сходимость в смысле распределений .

Приближения к тождеству

Обычно зарождающаяся дельта-функция η ε может быть построена следующим образом. Пусть η — абсолютно интегрируемая функция на R полного интеграла 1 , и определим η ε ( x ) = ε 1 η ( x ε ) . {\displaystyle \eta _{\varepsilon }(x)=\varepsilon ^{-1}\eta \left({\frac {x}{\varepsilon }}\right).}

В n измерениях вместо этого используется масштабирование η ε ( x ) = ε n η ( x ε ) . {\displaystyle \eta _{\varepsilon }(x)=\varepsilon ^{-n}\eta \left({\frac {x}{\varepsilon }}\right).}

Тогда простая замена переменных показывает, что η ε также имеет интеграл 1. Можно показать, что ( 5 ) справедливо для всех непрерывных функций f с компактным носителем [54] , и поэтому η ε слабо сходится к δ в смысле мер.

Построенные таким образом η ε известны как приближение к тождеству . [55] Эта терминология обусловлена ​​тем, что пространство L 1 ( R ) абсолютно интегрируемых функций замкнуто относительно операции свертки функций: fgL 1 ( R ) всякий раз, когда f и g находятся в L 1 ( R ) . Однако в L 1 ( R ) нет тождества для сверточного произведения: нет элемента h такого, что fh = f для всех f . Тем не менее, последовательность η ε приближает такое тождество в том смысле, что

f η ε f as  ε 0. {\displaystyle f*\eta _{\varepsilon }\to f\quad {\text{as }}\varepsilon \to 0.}

Этот предел выполняется в смысле средней сходимости (сходимости в L 1 ). Дополнительные условия на η ε , например, чтобы он был смягчающим фактором, связанным с функцией с компактным носителем, [56] необходимы для обеспечения поточечной сходимости почти всюду .

Если начальное η = η 1 само по себе гладкое и компактно поддерживаемое, то последовательность называется смягчителем . Стандартный смягчитель получается путем выбора η в качестве надлежащим образом нормализованной функции выпуклости , например

η ( x ) = { 1 I n exp ( 1 1 | x | 2 ) if  | x | < 1 0 if  | x | 1. {\displaystyle \eta (x)={\begin{cases}{\frac {1}{I_{n}}}\exp {\Big (}-{\frac {1}{1-|x|^{2}}}{\Big )}&{\text{if }}|x|<1\\0&{\text{if }}|x|\geq 1.\end{cases}}} ( гарантируя, что общий интеграл равен 1). I n {\displaystyle I_{n}}

В некоторых ситуациях, таких как численный анализ , желательно кусочно-линейное приближение к тождеству. Это можно получить, взяв η 1 в качестве функции шляпы . При таком выборе η 1 можно иметь

η ε ( x ) = ε 1 max ( 1 | x ε | , 0 ) {\displaystyle \eta _{\varepsilon }(x)=\varepsilon ^{-1}\max \left(1-\left|{\frac {x}{\varepsilon }}\right|,0\right)}

которые все непрерывны и компактно опираются, хотя и не гладкие и, следовательно, не являются смягчающими.

Вероятностные соображения

В контексте теории вероятностей естественно наложить дополнительное условие, что начальное η 1 в приближении к тождеству должно быть положительным, поскольку такая функция затем представляет собой распределение вероятностей . Свертка с распределением вероятностей иногда благоприятна, поскольку она не приводит к выбросу или недобору, поскольку выход является выпуклой комбинацией входных значений и, таким образом, попадает между максимумом и минимумом входной функции. Принимая η 1 за любое распределение вероятностей вообще и полагая η ε ( x ) = η 1 ( x / ε )/ ε , как указано выше, получим приближение к тождеству. В общем случае это быстрее сходится к дельта-функции, если, кроме того, η имеет среднее значение 0 и имеет малые высшие моменты. Например, если η 1 является равномерным распределением на , также известным как прямоугольная функция , то: [57] [ 1 2 , 1 2 ] {\textstyle \left[-{\frac {1}{2}},{\frac {1}{2}}\right]} η ε ( x ) = 1 ε rect ( x ε ) = { 1 ε , ε 2 < x < ε 2 , 0 , otherwise . {\displaystyle \eta _{\varepsilon }(x)={\frac {1}{\varepsilon }}\operatorname {rect} \left({\frac {x}{\varepsilon }}\right)={\begin{cases}{\frac {1}{\varepsilon }},&-{\frac {\varepsilon }{2}}<x<{\frac {\varepsilon }{2}},\\0,&{\text{otherwise}}.\end{cases}}}

Другой пример — распределение полукруга Вигнера. η ε ( x ) = { 2 π ε 2 ε 2 x 2 , ε < x < ε , 0 , otherwise . {\displaystyle \eta _{\varepsilon }(x)={\begin{cases}{\frac {2}{\pi \varepsilon ^{2}}}{\sqrt {\varepsilon ^{2}-x^{2}}},&-\varepsilon <x<\varepsilon ,\\0,&{\text{otherwise}}.\end{cases}}}

Это непрерывно и компактно поддерживается, но не смягчает ситуацию, поскольку не является гладким.

Полугруппы

Возникающие дельта-функции часто возникают как полугруппы свертки . [58] Это равносильно дальнейшему ограничению, что свертка η ε с η δ должна удовлетворять η ε η δ = η ε + δ {\displaystyle \eta _{\varepsilon }*\eta _{\delta }=\eta _{\varepsilon +\delta }}

для всех ε , δ > 0. Сверточные полугруппы в L1 , образующие зарождающуюся дельта-функцию, всегда являются приближением к тождеству в указанном выше смысле, однако условие полугруппы является довольно сильным ограничением.

На практике полугруппы, аппроксимирующие дельта-функцию, возникают как фундаментальные решения или функции Грина физически мотивированных эллиптических или параболических уравнений в частных производных . В контексте прикладной математики полугруппы возникают как выход линейной инвариантной во времени системы . Абстрактно, если A — линейный оператор, действующий на функции x , то полугруппа свертки возникает путем решения задачи начального значения

{ t η ( t , x ) = A η ( t , x ) , t > 0 lim t 0 + η ( t , x ) = δ ( x ) {\displaystyle {\begin{cases}{\dfrac {\partial }{\partial t}}\eta (t,x)=A\eta (t,x),\quad t>0\\[5pt]\displaystyle \lim _{t\to 0^{+}}\eta (t,x)=\delta (x)\end{cases}}}

в котором предел, как обычно, понимается в слабом смысле. Установка η ε ( x ) = η ( ε , x ) дает соответствующую зарождающуюся дельта-функцию.

Вот некоторые примеры физически важных полугрупп свертки, возникающих из такого фундаментального решения.

Тепловое ядро

Тепловое ядро , определяемое как

η ε ( x ) = 1 2 π ε e x 2 2 ε {\displaystyle \eta _{\varepsilon }(x)={\frac {1}{\sqrt {2\pi \varepsilon }}}\mathrm {e} ^{-{\frac {x^{2}}{2\varepsilon }}}}

представляет собой температуру в бесконечном проводе в момент времени t > 0 , если единица тепловой энергии запасена в начале провода в момент времени t = 0. Эта полугруппа развивается согласно одномерному уравнению теплопроводности :

u t = 1 2 2 u x 2 . {\displaystyle {\frac {\partial u}{\partial t}}={\frac {1}{2}}{\frac {\partial ^{2}u}{\partial x^{2}}}.}

В теории вероятностей η ε ( x ) — это нормальное распределение дисперсии ε и среднего значения 0 . Оно представляет собой плотность вероятности в момент времени t = ε положения частицы, начинающейся в начале координат после стандартного броуновского движения . В этом контексте полугрупповое условие является выражением марковского свойства броуновского движения.

В многомерном евклидовом пространстве R n тепловое ядро ​​имеет ту же физическую интерпретацию, mutatis mutandis . Оно также представляет собой зарождающуюся дельта-функцию в том смысле, что η εδ в смысле распределения при ε → 0 . η ε = 1 ( 2 π ε ) n / 2 e x x 2 ε , {\displaystyle \eta _{\varepsilon }={\frac {1}{(2\pi \varepsilon )^{n/2}}}\mathrm {e} ^{-{\frac {x\cdot x}{2\varepsilon }}},}

Ядро Пуассона

Ядро Пуассона η ε ( x ) = 1 π I m { 1 x i ε } = 1 π ε ε 2 + x 2 = 1 2 π e i ξ x | ε ξ | d ξ {\displaystyle \eta _{\varepsilon }(x)={\frac {1}{\pi }}\mathrm {Im} \left\{{\frac {1}{x-\mathrm {i} \varepsilon }}\right\}={\frac {1}{\pi }}{\frac {\varepsilon }{\varepsilon ^{2}+x^{2}}}={\frac {1}{2\pi }}\int _{-\infty }^{\infty }\mathrm {e} ^{\mathrm {i} \xi x-|\varepsilon \xi |}\,d\xi }

является фундаментальным решением уравнения Лапласа в верхней полуплоскости. [59] Он представляет электростатический потенциал в полубесконечной пластине, потенциал вдоль края которой удерживается на фиксированном значении дельта-функции. Ядро Пуассона также тесно связано с распределением Коши и функциями ядра Епанечникова и Гаусса . [60] Эта полугруппа развивается согласно уравнению u t = ( 2 x 2 ) 1 2 u ( t , x ) {\displaystyle {\frac {\partial u}{\partial t}}=-\left(-{\frac {\partial ^{2}}{\partial x^{2}}}\right)^{\frac {1}{2}}u(t,x)}

где оператор строго определен как множитель Фурье F [ ( 2 x 2 ) 1 2 f ] ( ξ ) = | 2 π ξ | F f ( ξ ) . {\displaystyle {\mathcal {F}}\left[\left(-{\frac {\partial ^{2}}{\partial x^{2}}}\right)^{\frac {1}{2}}f\right](\xi )=|2\pi \xi |{\mathcal {F}}f(\xi ).}

Колебательные интегралы

В таких областях физики, как распространение волн и волновая механика , соответствующие уравнения являются гиперболическими и поэтому могут иметь больше сингулярных решений. В результате зарождающиеся дельта-функции, которые возникают как фундаментальные решения связанных задач Коши, обычно являются осциллирующими интегралами . Примером, который исходит из решения уравнения Эйлера–Трикоми околозвуковой газовой динамики , [61] является перемасштабированная функция Эйри ε 1 / 3 Ai ( x ε 1 / 3 ) . {\displaystyle \varepsilon ^{-1/3}\operatorname {Ai} \left(x\varepsilon ^{-1/3}\right).}

Хотя с помощью преобразования Фурье легко увидеть, что это порождает полугруппу в некотором смысле — она не является абсолютно интегрируемой и, таким образом, не может определять полугруппу в указанном выше сильном смысле. Многие зарождающиеся дельта-функции, построенные как осциллирующие интегралы, сходятся только в смысле распределений (примером является ядро ​​Дирихле ниже), а не в смысле мер.

Другим примером является задача Коши для волнового уравнения в R 1+1 : [62] c 2 2 u t 2 Δ u = 0 u = 0 , u t = δ for  t = 0. {\displaystyle {\begin{aligned}c^{-2}{\frac {\partial ^{2}u}{\partial t^{2}}}-\Delta u&=0\\u=0,\quad {\frac {\partial u}{\partial t}}=\delta &\qquad {\text{for }}t=0.\end{aligned}}}

Решение u представляет собой смещение из положения равновесия бесконечной упругой струны с начальным возмущением в начале координат.

Другие приближения к тождеству такого рода включают функцию sinc (широко используемую в электронике и телекоммуникациях) η ε ( x ) = 1 π x sin ( x ε ) = 1 2 π 1 ε 1 ε cos ( k x ) d k {\displaystyle \eta _{\varepsilon }(x)={\frac {1}{\pi x}}\sin \left({\frac {x}{\varepsilon }}\right)={\frac {1}{2\pi }}\int _{-{\frac {1}{\varepsilon }}}^{\frac {1}{\varepsilon }}\cos(kx)\,dk}

и функция Бесселя η ε ( x ) = 1 ε J 1 ε ( x + 1 ε ) . {\displaystyle \eta _{\varepsilon }(x)={\frac {1}{\varepsilon }}J_{\frac {1}{\varepsilon }}\left({\frac {x+1}{\varepsilon }}\right).}

Разложение плоской волны

Один из подходов к изучению линейного уравнения в частных производных L [ u ] = f , {\displaystyle L[u]=f,}

где Lдифференциальный оператор на Rn , заключается в поиске сначала фундаментального решения, которое является решением уравнения L [ u ] = δ . {\displaystyle L[u]=\delta .}

Когда L особенно прост, эту проблему часто можно решить, используя преобразование Фурье напрямую (как в случае ядра Пуассона и теплового ядра, о которых уже упоминалось). Для более сложных операторов иногда проще сначала рассмотреть уравнение вида L [ u ] = h {\displaystyle L[u]=h}

где hплоская волновая функция, то есть она имеет вид h = h ( x ξ ) {\displaystyle h=h(x\cdot \xi )}

для некоторого вектора ξ . Такое уравнение можно разрешить (если коэффициенты L являются аналитическими функциями ) теоремой Коши–Ковалевской или (если коэффициенты L постоянны) квадратурой. Итак, если дельта-функцию можно разложить на плоские волны, то в принципе можно решить линейные уравнения в частных производных.

Такое разложение дельта-функции на плоские волны было частью общей техники, впервые введенной по существу Иоганном Радоном , а затем развитой в этой форме Фрицем Джоном (1955). [63] Выберем k так, чтобы n + k было четным целым числом, и для действительного числа s положим g ( s ) = Re [ s k log ( i s ) k ! ( 2 π i ) n ] = { | s | k 4 k ! ( 2 π i ) n 1 n  odd | s | k log | s | k ! ( 2 π i ) n n  even. {\displaystyle g(s)=\operatorname {Re} \left[{\frac {-s^{k}\log(-is)}{k!(2\pi i)^{n}}}\right]={\begin{cases}{\frac {|s|^{k}}{4k!(2\pi i)^{n-1}}}&n{\text{ odd}}\\[5pt]-{\frac {|s|^{k}\log |s|}{k!(2\pi i)^{n}}}&n{\text{ even.}}\end{cases}}}

Тогда δ получается путем применения степени Лапласа к интегралу по единичной сферической мере от g ( x · ξ ) для ξ в единичной сфере S n −1 : δ ( x ) = Δ x ( n + k ) / 2 S n 1 g ( x ξ ) d ω ξ . {\displaystyle \delta (x)=\Delta _{x}^{(n+k)/2}\int _{S^{n-1}}g(x\cdot \xi )\,d\omega _{\xi }.}

Лапласиан здесь интерпретируется как слабая производная, так что это уравнение означает, что для любой тестовой функции φ , φ ( x ) = R n φ ( y ) d y Δ x n + k 2 S n 1 g ( ( x y ) ξ ) d ω ξ . {\displaystyle \varphi (x)=\int _{\mathbf {R} ^{n}}\varphi (y)\,dy\,\Delta _{x}^{\frac {n+k}{2}}\int _{S^{n-1}}g((x-y)\cdot \xi )\,d\omega _{\xi }.}

Результат следует из формулы для ньютоновского потенциала (фундаментального решения уравнения Пуассона). По сути, это форма формулы обращения для преобразования Радона , поскольку она восстанавливает значение φ ( x ) из его интегралов по гиперплоскостям. Например, если n нечетно и k = 1 , то интеграл в правой части равен c n Δ x n + 1 2 S n 1 φ ( y ) | ( y x ) ξ | d ω ξ d y = c n Δ x ( n + 1 ) / 2 S n 1 d ω ξ | p | R φ ( ξ , p + x ξ ) d p {\displaystyle {\begin{aligned}&c_{n}\Delta _{x}^{\frac {n+1}{2}}\iint _{S^{n-1}}\varphi (y)|(y-x)\cdot \xi |\,d\omega _{\xi }\,dy\\[5pt]&\qquad =c_{n}\Delta _{x}^{(n+1)/2}\int _{S^{n-1}}\,d\omega _{\xi }\int _{-\infty }^{\infty }|p|R\varphi (\xi ,p+x\cdot \xi )\,dp\end{aligned}}}

где ( ξ , p ) — преобразование Радона φ : R φ ( ξ , p ) = x ξ = p f ( x ) d n 1 x . {\displaystyle R\varphi (\xi ,p)=\int _{x\cdot \xi =p}f(x)\,d^{n-1}x.}

Альтернативное эквивалентное выражение разложения плоской волны имеет вид: [64] δ ( x ) = { ( n 1 ) ! ( 2 π i ) n S n 1 ( x ξ ) n d ω ξ n  even 1 2 ( 2 π i ) n 1 S n 1 δ ( n 1 ) ( x ξ ) d ω ξ n  odd . {\displaystyle \delta (x)={\begin{cases}{\frac {(n-1)!}{(2\pi i)^{n}}}\displaystyle \int _{S^{n-1}}(x\cdot \xi )^{-n}\,d\omega _{\xi }&n{\text{ even}}\\{\frac {1}{2(2\pi i)^{n-1}}}\displaystyle \int _{S^{n-1}}\delta ^{(n-1)}(x\cdot \xi )\,d\omega _{\xi }&n{\text{ odd}}.\end{cases}}}

Ядра Фурье

При изучении рядов Фурье основной вопрос состоит в определении того, сходится ли и в каком смысле ряд Фурье, связанный с периодической функцией , к функции . n -я частичная сумма ряда Фурье функции f периода определяется сверткой (на интервале [−π,π] ) с ядром Дирихле : Таким образом, где Фундаментальный результат элементарных рядов Фурье утверждает, что ядро ​​Дирихле, ограниченное интервалом  [−π,π], стремится к кратному дельта-функции при N → ∞ . Это интерпретируется в смысле распределения, что для любой гладкой функции f с компактным носителем . Таким образом, формально на интервале [−π,π] . D N ( x ) = n = N N e i n x = sin ( ( N + 1 2 ) x ) sin ( x / 2 ) . {\displaystyle D_{N}(x)=\sum _{n=-N}^{N}e^{inx}={\frac {\sin \left(\left(N+{\frac {1}{2}}\right)x\right)}{\sin(x/2)}}.} s N ( f ) ( x ) = D N f ( x ) = n = N N a n e i n x {\displaystyle s_{N}(f)(x)=D_{N}*f(x)=\sum _{n=-N}^{N}a_{n}e^{inx}} a n = 1 2 π π π f ( y ) e i n y d y . {\displaystyle a_{n}={\frac {1}{2\pi }}\int _{-\pi }^{\pi }f(y)e^{-iny}\,dy.} s N ( f ) ( 0 ) = π π D N ( x ) f ( x ) d x 2 π f ( 0 ) {\displaystyle s_{N}(f)(0)=\int _{-\pi }^{\pi }D_{N}(x)f(x)\,dx\to 2\pi f(0)} δ ( x ) = 1 2 π n = e i n x {\displaystyle \delta (x)={\frac {1}{2\pi }}\sum _{n=-\infty }^{\infty }e^{inx}}

Несмотря на это, результат не справедлив для всех непрерывных функций с компактным носителем: то есть D N не сходится слабо в смысле мер. Отсутствие сходимости ряда Фурье привело к введению различных методов суммирования для получения сходимости. Метод суммирования Чезаро приводит к ядру Фейера [65]

F N ( x ) = 1 N n = 0 N 1 D n ( x ) = 1 N ( sin N x 2 sin x 2 ) 2 . {\displaystyle F_{N}(x)={\frac {1}{N}}\sum _{n=0}^{N-1}D_{n}(x)={\frac {1}{N}}\left({\frac {\sin {\frac {Nx}{2}}}{\sin {\frac {x}{2}}}}\right)^{2}.}

Ядра Фейера стремятся к дельта-функции в более сильном смысле, чем [66]

π π F N ( x ) f ( x ) d x 2 π f ( 0 ) {\displaystyle \int _{-\pi }^{\pi }F_{N}(x)f(x)\,dx\to 2\pi f(0)}

для каждой компактно поддерживаемой непрерывной функции f . Подразумевается, что ряд Фурье любой непрерывной функции суммируется по Чезаро к значению функции в каждой точке.

Теория Гильбертова пространства

Распределение дельта Дирака — это плотно определенный неограниченный линейный функционал на гильбертовом пространстве L 2 квадратично интегрируемых функций . Действительно, гладкие функции с компактным носителем плотны в L 2 , и действие распределения дельта на такие функции хорошо определено. Во многих приложениях можно выделить подпространства L 2 и задать более сильную топологию, на которой функция дельта определяет ограниченный линейный функционал .

Соболевские пространства

Теорема вложения Соболева для пространств Соболева на вещественной прямой R подразумевает, что любая квадратично интегрируемая функция f такая, что

f H 1 2 = | f ^ ( ξ ) | 2 ( 1 + | ξ | 2 ) d ξ < {\displaystyle \|f\|_{H^{1}}^{2}=\int _{-\infty }^{\infty }|{\widehat {f}}(\xi )|^{2}(1+|\xi |^{2})\,d\xi <\infty }

автоматически непрерывен и удовлетворяет, в частности,

δ [ f ] = | f ( 0 ) | < C f H 1 . {\displaystyle \delta [f]=|f(0)|<C\|f\|_{H^{1}}.}

Таким образом, δ является ограниченным линейным функционалом на пространстве Соболева H 1 . Эквивалентно δ является элементом непрерывного сопряженного пространства H −1 к H 1 . Более общо, в n измерениях, δH s ( R n ) при условии s > н/2 .

Пространства голоморфных функций

В комплексном анализе дельта-функция входит через интегральную формулу Коши , которая утверждает, что если D — область в комплексной плоскости с гладкой границей, то

f ( z ) = 1 2 π i D f ( ζ ) d ζ ζ z , z D {\displaystyle f(z)={\frac {1}{2\pi i}}\oint _{\partial D}{\frac {f(\zeta )\,d\zeta }{\zeta -z}},\quad z\in D}

для всех голоморфных функций f в D , непрерывных на замыкании D. В результате дельта-функция δ z представляется в этом классе голоморфных функций интегралом Коши:

δ z [ f ] = f ( z ) = 1 2 π i D f ( ζ ) d ζ ζ z . {\displaystyle \delta _{z}[f]=f(z)={\frac {1}{2\pi i}}\oint _{\partial D}{\frac {f(\zeta )\,d\zeta }{\zeta -z}}.}

Более того, пусть H 2 (∂ D )пространство Харди , состоящее из замыкания в L 2 (∂ D ) всех голоморфных функций в D , непрерывных вплоть до границы D . Тогда функции в H 2 (∂ D ) однозначно продолжаются до голоморфных функций в D , и интегральная формула Коши продолжает выполняться. В частности, при zD дельта-функция δ z является непрерывным линейным функционалом на H 2 (∂ D ) . Это частный случай ситуации в нескольких комплексных переменных , в которой для гладких областей D ядро ​​Сегё играет роль интеграла Коши. [67]

Другое представление дельта-функции в пространстве голоморфных функций находится на пространстве квадратично-интегрируемых голоморфных функций в открытом множестве . Это замкнутое подпространство , и, следовательно, является гильбертовым пространством. С другой стороны, функционал, который вычисляет голоморфную функцию в в точке , является непрерывным функционалом, и, таким образом, по теореме Рисса о представлении, представляется интегрированием по ядру , ядру Бергмана . Это ядро ​​является аналогом дельта-функции в этом гильбертовом пространстве. Гильбертово пространство, имеющее такое ядро, называется воспроизводящим ядром гильбертового пространства . В частном случае единичного круга имеем H ( D ) L 2 ( D ) {\displaystyle H(D)\cap L^{2}(D)} D C n {\displaystyle D\subset \mathbb {C} ^{n}} L 2 ( D ) {\displaystyle L^{2}(D)} H ( D ) L 2 ( D ) {\displaystyle H(D)\cap L^{2}(D)} z {\displaystyle z} D {\displaystyle D} K z ( ζ ) {\displaystyle K_{z}(\zeta )} δ w [ f ] = f ( w ) = 1 π | z | < 1 f ( z ) d x d y ( 1 z ¯ w ) 2 . {\displaystyle \delta _{w}[f]=f(w)={\frac {1}{\pi }}\iint _{|z|<1}{\frac {f(z)\,dx\,dy}{(1-{\bar {z}}w)^{2}}}.}

Резолюции идентичности

При наличии полного ортонормированного базисного набора функций { φ n } в сепарабельном гильбертовом пространстве, например, нормализованных собственных векторов компактного самосопряженного оператора , любой вектор f может быть выражен как Коэффициенты {α n } находятся как которые могут быть представлены обозначением: форма обозначения Дирака скобками . [68] Принимая это обозначение, разложение f принимает диадическую форму: [69] f = n = 1 α n φ n . {\displaystyle f=\sum _{n=1}^{\infty }\alpha _{n}\varphi _{n}.} α n = φ n , f , {\displaystyle \alpha _{n}=\langle \varphi _{n},f\rangle ,} α n = φ n f , {\displaystyle \alpha _{n}=\varphi _{n}^{\dagger }f,}

f = n = 1 φ n ( φ n f ) . {\displaystyle f=\sum _{n=1}^{\infty }\varphi _{n}\left(\varphi _{n}^{\dagger }f\right).}

Обозначим через I оператор тождества в гильбертовом пространстве, выражение

I = n = 1 φ n φ n , {\displaystyle I=\sum _{n=1}^{\infty }\varphi _{n}\varphi _{n}^{\dagger },}

называется разрешением тождества . Когда гильбертово пространство является пространством L 2 ( D ) квадратично-интегрируемых функций в области D , величина:

φ n φ n , {\displaystyle \varphi _{n}\varphi _{n}^{\dagger },}

является интегральным оператором, и выражение для f можно переписать

f ( x ) = n = 1 D ( φ n ( x ) φ n ( ξ ) ) f ( ξ ) d ξ . {\displaystyle f(x)=\sum _{n=1}^{\infty }\int _{D}\,\left(\varphi _{n}(x)\varphi _{n}^{*}(\xi )\right)f(\xi )\,d\xi .}

Правая часть сходится к f в смысле L 2. Она не обязательно должна быть точечно-поточечной, даже когда f — непрерывная функция. Тем не менее, часто злоупотребляют обозначениями и пишут

f ( x ) = δ ( x ξ ) f ( ξ ) d ξ , {\displaystyle f(x)=\int \,\delta (x-\xi )f(\xi )\,d\xi ,}

в результате чего получается представление дельта-функции: [70]

δ ( x ξ ) = n = 1 φ n ( x ) φ n ( ξ ) . {\displaystyle \delta (x-\xi )=\sum _{n=1}^{\infty }\varphi _{n}(x)\varphi _{n}^{*}(\xi ).}

При наличии подходящего оснащенного гильбертова пространства (Φ, L 2 ( D ), Φ*) , где Φ ⊂ L 2 ( D ) содержит все гладкие функции с компактным носителем, это суммирование может сходиться в Φ* , в зависимости от свойств базиса φ n . В большинстве случаев, представляющих практический интерес, ортонормированный базис получается из интегрального или дифференциального оператора, и в этом случае ряд сходится в смысле распределения . [71]

Бесконечно малые дельта-функции

Коши использовал бесконечно малую α , чтобы записать единичный импульс, бесконечно высокую и узкую дельта-функцию типа Дирака δ α, удовлетворяющую в ряде статей в 1827 году. [72] Коши определил бесконечно малую в Cours d'Analyse (1827) в терминах последовательности, стремящейся к нулю. А именно, такая нулевая последовательность становится бесконечно малой в терминологии Коши и Лазаря Карно . F ( x ) δ α ( x ) d x = F ( 0 ) {\textstyle \int F(x)\delta _{\alpha }(x)\,dx=F(0)}

Нестандартный анализ позволяет строго обрабатывать бесконечно малые. Статья Ямашиты (2007) содержит библиографию по современным дельта-функциям Дирака в контексте обогащенного бесконечно малыми континуума, предоставляемого гиперреальными числами . Здесь дельта Дирака может быть задана действительной функцией, обладающей свойством, что для каждой действительной функции F она имеет место, как и предполагали Фурье и Коши. F ( x ) δ α ( x ) d x = F ( 0 ) {\textstyle \int F(x)\delta _{\alpha }(x)\,dx=F(0)}

гребень Дирака

Гребень Дирака — это бесконечный ряд дельта-функций Дирака, расположенных с интервалом T

Так называемая равномерная «импульсная последовательность» мер дельта Дирака, известная как гребень Дирака или распределение Ша , создает функцию выборки , часто используемую в цифровой обработке сигналов (ЦОС) и анализе дискретных сигналов во времени. Гребень Дирака задается как бесконечная сумма , предел которой понимается в смысле распределения,

Ш ( x ) = n = δ ( x n ) , {\displaystyle \operatorname {\text{Ш}} (x)=\sum _{n=-\infty }^{\infty }\delta (x-n),}

которая представляет собой последовательность точечных масс в каждом из целых чисел.

С точностью до общей нормализующей константы гребень Дирака равен своему собственному преобразованию Фурье. Это важно, поскольку если f — любая функция Шварца , то периодизация f задается сверткой В частности, — это в точности формула суммирования Пуассона . [73] [74] В более общем смысле эта формула остается верной, если f — умеренное распределение быстрого спуска или, что эквивалентно, если медленно растущая обычная функция в пространстве умеренного распределения. ( f Ш ) ( x ) = n = f ( x n ) . {\displaystyle (f*\operatorname {\text{Ш}} )(x)=\sum _{n=-\infty }^{\infty }f(x-n).} ( f Ш ) = f ^ Ш ^ = f ^ Ш {\displaystyle (f*\operatorname {\text{Ш}} )^{\wedge }={\widehat {f}}{\widehat {\operatorname {\text{Ш}} }}={\widehat {f}}\operatorname {\text{Ш}} } f ^ {\displaystyle {\widehat {f}}}

Теорема Сохоцкого–Племеля

Теорема Сохоцкого–Племеля , важная в квантовой механике, связывает дельта-функцию с распределением pv 1/х , главное значение Коши функции1/х , определяется

p . v . 1 x , φ = lim ε 0 + | x | > ε φ ( x ) x d x . {\displaystyle \left\langle \operatorname {p.v.} {\frac {1}{x}},\varphi \right\rangle =\lim _{\varepsilon \to 0^{+}}\int _{|x|>\varepsilon }{\frac {\varphi (x)}{x}}\,dx.}

Формула Сохоцкого утверждает, что [75]

lim ε 0 + 1 x ± i ε = p . v . 1 x i π δ ( x ) , {\displaystyle \lim _{\varepsilon \to 0^{+}}{\frac {1}{x\pm i\varepsilon }}=\operatorname {p.v.} {\frac {1}{x}}\mp i\pi \delta (x),}

Здесь предел понимается в смысле распределения, то есть для всех гладких функций f с компактным носителем ,

lim ε 0 + f ( x ) x ± i ε d x = i π f ( 0 ) + lim ε 0 + | x | > ε f ( x ) x d x . {\displaystyle \int _{-\infty }^{\infty }\lim _{\varepsilon \to 0^{+}}{\frac {f(x)}{x\pm i\varepsilon }}\,dx=\mp i\pi f(0)+\lim _{\varepsilon \to 0^{+}}\int _{|x|>\varepsilon }{\frac {f(x)}{x}}\,dx.}

Связь с дельтой Кронекера

Дельта Кронекера δ ij это величина, определяемая как

δ i j = { 1 i = j 0 i j {\displaystyle \delta _{ij}={\begin{cases}1&i=j\\0&i\not =j\end{cases}}}

для всех целых чисел i , j . Эта функция тогда удовлетворяет следующему аналогу свойства просеивания: если a i (для i в множестве всех целых чисел) является любой дважды бесконечной последовательностью , то

i = a i δ i k = a k . {\displaystyle \sum _{i=-\infty }^{\infty }a_{i}\delta _{ik}=a_{k}.}

Аналогично, для любой действительной или комплекснозначной непрерывной функции f на R дельта Дирака удовлетворяет свойству просеивания

f ( x ) δ ( x x 0 ) d x = f ( x 0 ) . {\displaystyle \int _{-\infty }^{\infty }f(x)\delta (x-x_{0})\,dx=f(x_{0}).}

Это демонстрирует дельта-функцию Кронекера как дискретный аналог дельта-функции Дирака. [76]

Приложения

Теория вероятностей

В теории вероятностей и статистике дельта-функция Дирака часто используется для представления дискретного распределения или частично дискретного, частично непрерывного распределения с использованием функции плотности вероятности (которая обычно используется для представления абсолютно непрерывных распределений). Например, функция плотности вероятности f ( x ) дискретного распределения, состоящего из точек x = { x 1 , ..., x n } , с соответствующими вероятностями p 1 , ..., p n , может быть записана как

f ( x ) = i = 1 n p i δ ( x x i ) . {\displaystyle f(x)=\sum _{i=1}^{n}p_{i}\delta (x-x_{i}).}

В качестве другого примера рассмотрим распределение, в котором 6/10 времени возвращает стандартное нормальное распределение , а 4/10 времени возвращает точное значение 3,5 (т.е. частично непрерывное, частично дискретное смешанное распределение ). Плотность распределения этого распределения можно записать как

f ( x ) = 0.6 1 2 π e x 2 2 + 0.4 δ ( x 3.5 ) . {\displaystyle f(x)=0.6\,{\frac {1}{\sqrt {2\pi }}}e^{-{\frac {x^{2}}{2}}}+0.4\,\delta (x-3.5).}

Дельта-функция также используется для представления результирующей функции плотности вероятности случайной величины, преобразованной непрерывно дифференцируемой функцией. Если Y = g( X ) — непрерывно дифференцируемая функция, то плотность Y можно записать как

f Y ( y ) = + f X ( x ) δ ( y g ( x ) ) d x . {\displaystyle f_{Y}(y)=\int _{-\infty }^{+\infty }f_{X}(x)\delta (y-g(x))\,dx.}

Дельта-функция также используется совершенно иным образом для представления локального времени процесса диффузии (например, броуновского движения ). Локальное время стохастического процесса B ( t ) задается как и представляет собой количество времени, которое процесс проводит в точке x в диапазоне процесса. Точнее, в одном измерении этот интеграл можно записать как где — индикаторная функция интервала ( x , t ) = 0 t δ ( x B ( s ) ) d s {\displaystyle \ell (x,t)=\int _{0}^{t}\delta (x-B(s))\,ds} ( x , t ) = lim ε 0 + 1 2 ε 0 t 1 [ x ε , x + ε ] ( B ( s ) ) d s {\displaystyle \ell (x,t)=\lim _{\varepsilon \to 0^{+}}{\frac {1}{2\varepsilon }}\int _{0}^{t}\mathbf {1} _{[x-\varepsilon ,x+\varepsilon ]}(B(s))\,ds} 1 [ x ε , x + ε ] {\displaystyle \mathbf {1} _{[x-\varepsilon ,x+\varepsilon ]}} [ x ε , x + ε ] . {\displaystyle [x-\varepsilon ,x+\varepsilon ].}

Квантовая механика

Дельта-функция целесообразна в квантовой механике . Волновая функция частицы дает амплитуду вероятности нахождения частицы в заданной области пространства. Предполагается, что волновые функции являются элементами гильбертова пространства L 2 квадратично -интегрируемых функций , а полная вероятность нахождения частицы в заданном интервале является интегралом величины квадрата волновой функции по интервалу. Набор { | φ n } волновых функций является ортонормированным, если

φ n φ m = δ n m , {\displaystyle \langle \varphi _{n}\mid \varphi _{m}\rangle =\delta _{nm},}

где δ nm — символ Кронекера. Набор ортонормированных волновых функций является полным в пространстве квадратично-интегрируемых функций, если любая волновая функция |ψ⟩ может быть выражена как линейная комбинация { | φ n } с комплексными коэффициентами:

ψ = c n φ n , {\displaystyle \psi =\sum c_{n}\varphi _{n},}

где c n = φ n | ψ . Полные ортонормированные системы волновых функций естественным образом появляются как собственные функции гамильтониана (связанной системы ) в квантовой механике , которая измеряет уровни энергии, которые называются собственными значениями. Набор собственных значений, в этом случае, известен как спектр гамильтониана . В скобках–обозначениях это равенство подразумевает разрешение тождества :

I = | φ n φ n | . {\displaystyle I=\sum |\varphi _{n}\rangle \langle \varphi _{n}|.}

Здесь собственные значения предполагаются дискретными, но набор собственных значений наблюдаемой величины также может быть непрерывным. Примером является оператор положения , ( x ) = x ψ( x ) . Спектр положения (в одном измерении) представляет собой всю вещественную прямую и называется непрерывным спектром . Однако, в отличие от гамильтониана, оператор положения не имеет собственных собственных функций. Обычный способ преодоления этого недостатка — расширить класс доступных функций, разрешив также распределения, т. е. заменить гильбертово пространство на оснащенное гильбертово пространство . [77] В этом контексте оператор положения имеет полный набор «обобщенных собственных функций», помеченных точками y вещественной прямой, заданными как

φ y ( x ) = δ ( x y ) . {\displaystyle \varphi _{y}(x)=\delta (x-y).}

Обобщенные собственные функции оператора положения называются собственными функциями и обозначаются как φ y = | y . [78]

Аналогичные соображения применимы к любому другому (неограниченному) самосопряженному оператору с непрерывным спектром и без вырожденных собственных значений, такому как оператор импульса P. В этом случае существует множество Ω действительных чисел (спектр) и набор распределений φ y с y ∈ Ω, такой что

P φ y = y φ y . {\displaystyle P\varphi _{y}=y\varphi _{y}.}

То есть, φ y являются обобщенными собственными векторами P. Если они образуют «ортонормальный базис» в смысле распределения, то есть:

φ y , φ y = δ ( y y ) , {\displaystyle \langle \varphi _{y},\varphi _{y'}\rangle =\delta (y-y'),}

тогда для любой тестовой функции ψ ,

ψ ( x ) = Ω c ( y ) φ y ( x ) d y {\displaystyle \psi (x)=\int _{\Omega }c(y)\varphi _{y}(x)\,dy}

где c ( y ) = ψ , φ y . То есть, существует разрешение тождества

I = Ω | φ y φ y | d y {\displaystyle I=\int _{\Omega }|\varphi _{y}\rangle \,\langle \varphi _{y}|\,dy}

где операторнозначный интеграл снова понимается в слабом смысле. Если спектр P имеет как непрерывную, так и дискретную части, то разрешение тождества включает суммирование по дискретному спектру и интеграл по непрерывному спектру.

Дельта-функция также имеет множество более специализированных приложений в квантовой механике, таких как модели дельта-потенциала для одинарной и двойной потенциальной ямы.

Строительная механика

Дельта-функция может использоваться в строительной механике для описания переходных нагрузок или точечных нагрузок, действующих на конструкции. Управляющее уравнение простой системы масса-пружина, возбужденной внезапным импульсом силы I в момент времени t = 0, можно записать

m d 2 ξ d t 2 + k ξ = I δ ( t ) , {\displaystyle m{\frac {d^{2}\xi }{dt^{2}}}+k\xi =I\delta (t),}

где m — масса, ξ — прогиб, а kкоэффициент жесткости пружины .

В качестве другого примера, уравнение, описывающее статический прогиб тонкой балки , согласно теории Эйлера–Бернулли , имеет вид:

E I d 4 w d x 4 = q ( x ) , {\displaystyle EI{\frac {d^{4}w}{dx^{4}}}=q(x),}

где EI — жесткость балки на изгиб , wпрогиб , x — пространственная координата, а q ( x ) — распределение нагрузки. Если балка нагружена точечной силой F при x = x 0 , распределение нагрузки записывается как

q ( x ) = F δ ( x x 0 ) . {\displaystyle q(x)=F\delta (x-x_{0}).}

Поскольку интегрирование дельта-функции приводит к ступенчатой ​​функции Хевисайда , следует, что статический прогиб тонкой балки, подверженной действию нескольких точечных нагрузок, описывается набором кусочно- многочленов .

Также точечный момент, действующий на балку, можно описать дельта-функциями. Рассмотрим две противоположные точечные силы F на расстоянии d друг от друга. Затем они создают момент M = Fd, действующий на балку. Теперь пусть расстояние d приближается к предельному нулю, в то время как M остается постоянным. Распределение нагрузки, предполагающее момент по часовой стрелке, действующий в точке x = 0 , записывается

q ( x ) = lim d 0 ( F δ ( x ) F δ ( x d ) ) = lim d 0 ( M d δ ( x ) M d δ ( x d ) ) = M lim d 0 δ ( x ) δ ( x d ) d = M δ ( x ) . {\displaystyle {\begin{aligned}q(x)&=\lim _{d\to 0}{\Big (}F\delta (x)-F\delta (x-d){\Big )}\\[4pt]&=\lim _{d\to 0}\left({\frac {M}{d}}\delta (x)-{\frac {M}{d}}\delta (x-d)\right)\\[4pt]&=M\lim _{d\to 0}{\frac {\delta (x)-\delta (x-d)}{d}}\\[4pt]&=M\delta '(x).\end{aligned}}}

Таким образом, точечные моменты могут быть представлены производной дельта -функции. Интеграция уравнения балки снова приводит к кусочно- полиномиальному отклонению.

Смотрите также

Примечания

  1. ^ atis 2013, единичный импульс.
  2. ^ Арфкен и Вебер 2000, стр. 84.
  3. ^ ab Дирак 1930, §22 Функция δ .
  4. ^ Гельфанд и Шилов 1966–1968, Том I, §1.1.
  5. ^ Чжао, Цзи-Чэн (2011-05-05). Методы определения фазовой диаграммы. Elsevier. ISBN 978-0-08-054996-5.
  6. ^ Фурье, Дж. Б. (1822). Аналитическая теория тепла (английский перевод Александра Фримена, изд. 1878 г.). Издательство Университета. стр. [1]., см. https://books.google.com/books?id=-N8EAAAAYAAJ&pg=PA449 и стр. 546–551. Оригинальный французский текст.
  7. ^ Комацу, Хикосабуро (2002). «Гиперфункции Фурье и псевдодифференциальные операторы Хевисайда». В Такахиро Каваи ; Кейко Фудзита (ред.). Микролокальный анализ и комплексный анализ Фурье . World Scientific. стр. [2]. ISBN 978-981-238-161-3.
  8. ^ Myint-U., Tyn; Debnath, Lokenath (2007). Линейные уравнения в частных производных для ученых и инженеров (4-е изд.). Springer. стр. [3]. ISBN 978-0-8176-4393-5.
  9. ^ Дебнат, Локенат; Бхатта, Дамбару (2007). Интегральные преобразования и их приложения (2-е изд.). ЦРК Пресс . п. [4]. ISBN 978-1-58488-575-7.
  10. ^ Граттан-Гиннесс, Айвор (2009). Свертки во французской математике, 1800–1840: от исчисления и механики к математическому анализу и математической физике, том 2. Биркхойзер. стр. 653. ISBN 978-3-7643-2238-0.
  11. ^ См., например, Коши, Огюстен-Луи (1789–1857), Auteur du texte (1882–1974). «Des intégrales doubles qui se presentent sous une forme indeterminèe». Завершение произведений Огюстена Коши. Серия 1, том 1 / publiées sous la science de l'Académie des Sciences et sous les auspices de M. le ministre de l'Instruction publique...{{cite book}}: CS1 maint: numeric names: authors list (link)
  12. ^ Митрович, Драгиша; Зубринич, Дарко (1998). Основы прикладного функционального анализа: распределения, пространства Соболева. ЦРК Пресс. п. 62. ИСБН 978-0-582-24694-2.
  13. ^ Крахт, Манфред; Крейциг, Эрвин (1989). «О сингулярных интегральных операторах и обобщениях». В Themistocles M. Rassias (ред.). Topics in Mathematical Analysis: A Volume Dedicated to the Memory of AL Cauchy . World Scientific. стр. https://books.google.com/books?id=xIsPrSiDlZIC&pg=PA553 553]. ISBN 978-9971-5-0666-7.
  14. ^ Лаугвиц 1989, стр. 230.
  15. ^ Более полный исторический отчет можно найти в van der Pol & Bremmer 1987, §V.4.
  16. ^ Дирак, ПАМ (январь 1927). «Физическая интерпретация квантовой динамики». Труды Лондонского королевского общества. Серия A, содержащая статьи математического и физического характера . 113 (765): 621–641. Bibcode : 1927RSPSA.113..621D. doi : 10.1098/rspa.1927.0012 . ISSN  0950-1207. S2CID  122855515.
  17. Гельфанд и Шилов 1966–1968, Том I, §1.1, стр. 1.
  18. Дирак 1930, стр. 63.
  19. ^ Рудин 1966, §1.20
  20. ^ Хьюитт и Стромберг 1963, §19.61.
  21. ^ Driggers 2003, стр. 2321 См. также Bracewell 1986, Глава 5 для другой интерпретации. Существуют и другие соглашения о назначении значения функции Хевисайда в нуле, и некоторые из них не согласуются с тем, что следует ниже.
  22. ^ Хьюитт и Стромберг 1963, §9.19.
  23. ^ Хазевинкель 2011, стр. 41.
  24. ^ Стрихартц 1994, §2.2.
  25. ^ Хёрмандер 1983, Теорема 2.1.5.
  26. Брейсвелл 1986, Глава 5.
  27. ^ Хёрмандер 1983, §3.1.
  28. ^ Стрихартц 1994, §2.3.
  29. ^ Хёрмандер 1983, §8.2.
  30. ^ Рудин 1966, §1.20.
  31. ^ Дьедонне 1972, §17.3.3.
  32. ^ Кранц, Стивен Г.; Паркс, Гарольд Р. (2008-12-15). Геометрическая теория интеграции. Springer Science & Business Media. ISBN 978-0-8176-4679-0.
  33. Федерер 1969, §2.5.19.
  34. ^ Стрихарц 1994, Задача 2.6.2.
  35. ^ Владимиров 1971, Глава 2, Пример 3 (d).
  36. ^ Вайсштейн, Эрик В. «Просеивание свойств». MathWorld .
  37. ^ Каррис, Стивен Т. (2003). Сигналы и системы с приложениями MATLAB. Orchard Publications. стр. 15. ISBN 978-0-9709511-6-8.
  38. ^ Роден, Мартин С. (2014-05-17). Введение в теорию коммуникации. Elsevier. стр. [5]. ISBN 978-1-4831-4556-3.
  39. ^ Ротвитт, Карстен; Тидеманд-Лихтенберг, Питер (2014-12-11). Нелинейная оптика: принципы и приложения. CRC Press. стр. [6] 276. ISBN 978-1-4665-6583-8.
  40. ^ Гельфанд и Шилов 1966–1968, Том. 1, §II.2.5.
  41. ^ Дальнейшее уточнение возможно, а именно погружения , хотя это требует более сложной формулы замены переменных.
  42. ^ Хёрмандер 1983, §6.1.
  43. ^ Ланге 2012, стр. 29–30.
  44. ^ Гельфанд и Шилов 1966–1968, с. 212.
  45. ^ Числовые коэффициенты зависят от соглашений о преобразовании Фурье.
  46. ^ Брейсвелл 1986.
  47. ^ Гельфанд и Шилов 1966–1968, с. 26.
  48. ^ Гельфанд и Шилов 1966–1968, §2.1.
  49. ^ Вайсштейн, Эрик В. «Дублетная функция». MathWorld .
  50. ^ Брейсвелл 2000, стр. 86.
  51. ^ "Комментарий Gugo82 о распределительной производной дельты Дирака". matematicamente.it . 12 сентября 2010 г.
  52. ^ abc Hörmander 1983, стр. 56.
  53. ^ Рудин 1991, Теорема 6.25.
  54. ^ Штейн и Вайс 1971, Теорема 1.18.
  55. ^ Рудин 1991, §II.6.31.
  56. ^ В более общем случае достаточно η = η 1 , чтобы иметь интегрируемую радиально-симметричную убывающую перестройку.
  57. ^ Saichev & Woyczyński 1997, §1.1 «Дельта-функция» с точки зрения физика и инженера, стр. 3.
  58. ^ Милованович, Градимир В.; Рассиас, Майкл Т. (2014-07-08). Аналитическая теория чисел, теория приближений и специальные функции: в честь Хари М. Шриваставы. Springer. стр. 748. ISBN 978-1-4939-0258-3.
  59. ^ Штейн и Вайс 1971, §I.1.
  60. ^ Mader, Heidy M. (2006). Статистика в вулканологии. Геологическое общество Лондона. стр. 81. ISBN 978-1-86239-208-3.
  61. ^ Валле и Соарес 2004, §7.2.
  62. ^ Хёрмандер 1983, §7.8.
  63. Курант и Гильберт 1962, §14.
  64. ^ Гельфанд и Шилов 1966–1968, I, §3.10.
  65. ^ Ланг 1997, стр. 312.
  66. ^ В терминологии Ланга (1997) ядро ​​Фейера является последовательностью Дирака, тогда как ядро ​​Дирихле таковой не является.
  67. ^ Хазевинкель 1995, стр. 357.
  68. ^ Развитие этого раздела в скобочной нотации можно найти в (Левин 2002, Координатно-пространственные волновые функции и полнота, стр.=109 и далее )
  69. ^ Дэвис и Томсон 2000, Совершенные операторы, стр. 344.
  70. ^ Дэвис и Томсон 2000, Уравнение 8.9.11, стр. 344.
  71. ^ де ла Мадрид, Бом и Гаделла 2002.
  72. ^ Лаугвиц 1989.
  73. Кордова 1988.
  74. ^ Хёрмандер 1983, §7.2.
  75. ^ Владимиров 1971, §5.7.
  76. ^ Хартманн 1997, стр. 154–155.
  77. ^ Ишем 1995, §6.2.
  78. ^ де ла Мадрид Модино 2001, стр. 96, 106.

Ссылки

  • Аратын, Хенрик; Расинариу, Константин (2006), Краткий курс математических методов с Maple, World Scientific, ISBN 978-981-256-461-0.
  • Арфкен, ГБ ; Вебер, Х.Дж. (2000), Математические методы для физиков (5-е изд.), Бостон, Массачусетс: Academic Press , ISBN 978-0-12-059825-0.
  • atis (2013), ATIS Telecom Glossary, архивировано из оригинала 2013-03-13
  • Брейсвелл, Р. Н. (1986), Преобразование Фурье и его приложения (2-е изд.), McGraw-Hill.
  • Брейсвелл, Р. Н. (2000), Преобразование Фурье и его приложения (3-е изд.), McGraw-Hill.
  • Кордова, А. (1988), «La formule sommatoire de Poisson», Comptes Rendus de l'Académie des Sciences, Série I , 306 : 373–376.
  • Курант, Ричард ; Гильберт, Дэвид (1962), Методы математической физики, Том II , Wiley-Interscience.
  • Дэвис, Говард Тед; Томсон, Кендалл Т. (2000), Линейная алгебра и линейные операторы в инженерии с приложениями в Mathematica, Academic Press, ISBN 978-0-12-206349-7
  • Дьедонне, Жан (1976), Трактат об анализе. Том II , Нью-Йорк: Academic Press [Harcourt Brace Jovanovich Publishers], ISBN 978-0-12-215502-4, МР  0530406.
  • Дьедонне, Жан (1972), Трактат об анализе. Том III , Бостон, Массачусетс: Academic Press, MR  0350769
  • Дирак, Поль (1930), Принципы квантовой механики (1-е изд.), Oxford University Press.
  • Дриггерс, Рональд Г. (2003), Энциклопедия оптической инженерии, CRC Press, Bibcode : 2003eoe..book.....D, ISBN 978-0-8247-0940-2.
  • Дуйстермаат, Ганс ; Колк (2010), Распределения: теория и приложения , Springer.
  • Федерер, Герберт (1969), Геометрическая теория меры, Die Grundlehren der mathematischen Wissenschaften, vol. 153, Нью-Йорк: Springer-Verlag, стр. xiv+676, ISBN. 978-3-540-60656-7, МР  0257325.
  • Ганнон, Терри (2008), «Вершинные операторные алгебры», Princeton Companion to Mathematics , Princeton University Press, ISBN 978-1400830398.
  • Гельфанд, И.М.; Шилов, Г.Е. (1966–1968), Обобщенные функции, т. 1–5, Academic Press, ISBN 9781483262246.
  • Хартманн, Уильям М. (1997), Сигналы, звук и ощущение, Springer, ISBN 978-1-56396-283-7.
  • Хазевинкель, Мишель (1995). Энциклопедия математики (комплект). Springer Science & Business Media. ISBN 978-1-55608-010-4.
  • Хазевинкель, Мишель (2011). Энциклопедия математики. Том. 10. Спрингер. ISBN 978-90-481-4896-7. OCLC  751862625.
  • Хьюитт, Э .; Стромберг, К. (1963), Реальный и абстрактный анализ , Springer-Verlag.
  • Хёрмандер, Л. (1983), Анализ линейных операторов в частных производных I, Grundl. Математика. Wissenschaft., vol. 256, Спрингер, номер домена : 10.1007/978-3-642-96750-4, ISBN. 978-3-540-12104-6, МР  0717035.
  • Ишем, К.Дж. (1995), Лекции по квантовой теории: математические и структурные основы, Imperial College Press, ISBN 978-81-7764-190-5.
  • Джон, Фриц (1955), Плоские волны и сферические средние, применяемые к уравнениям в частных производных, Interscience Publishers, Нью-Йорк-Лондон, ISBN 9780486438047, МР  0075429.
  • Ланг, Серж (1997), Анализ бакалавриата , Тексты бакалавриата по математике (2-е изд.), Берлин, Нью-Йорк: Springer-Verlag, doi : 10.1007/978-1-4757-2698-5, ISBN 978-0-387-94841-6, г-н  1476913.
  • Ланге, Рутгер-Ян (2012), «Теория потенциала, интегралы по траекториям и лапласиан индикатора», Журнал физики высоких энергий , 2012 (11): 29–30, arXiv : 1302.0864 , ​​Bibcode : 2012JHEP...11..032L, doi : 10.1007/JHEP11(2012)032, S2CID  56188533.
  • Лаугвиц, Д. (1989), «Определенные значения бесконечных сумм: аспекты основ анализа бесконечно малых около 1820 г.», Arch. Hist. Exact Sci. , 39 (3): 195–245, doi :10.1007/BF00329867, S2CID  120890300.
  • Левин, Фрэнк С. (2002), «Координатно-пространственные волновые функции и полнота», Введение в квантовую теорию , Cambridge University Press, стр. 109 и далее , ISBN 978-0-521-59841-5
  • Ли, YT; Вонг, Р. (2008), «Интегральные и рядные представления дельта-функции Дирака», Commun. Pure Appl. Anal. , 7 (2): 229–247, arXiv : 1303.1943 , doi : 10.3934/cpaa.2008.7.229, MR  2373214, S2CID  119319140.
  • de la Madrid Modino, R. (2001). Квантовая механика на языке оснастки гильбертова пространства (диссертация на соискание степени доктора философии). Universidad de Valladolid.
  • де ла Мадрид, Р.; Бом, А.; Гаделла, М. (2002), "Обработка непрерывного спектра в оснастке Гильбертова пространства", Fortschr. Phys. , 50 (2): 185–216, arXiv : quant-ph/0109154 , Bibcode : 2002ForPh..50..185D, doi : 10.1002/1521-3978(200203)50:2<185::AID-PROP185>3.0.CO;2-S, S2CID  9407651.
  • Макмахон, Д. (2005-11-22), "Введение в пространство состояний" (PDF) , Квантовая механика демистифицирована, Самоучитель , Серия демистифицированных изданий, Нью-Йорк: McGraw-Hill, стр. 108, ISBN 978-0-07-145546-6, получено 2008-03-17.
  • ван дер Пол, Балт.; Бреммер, Х. (1987), Операционное исчисление (3-е изд.), Нью-Йорк: Chelsea Publishing Co., ISBN 978-0-8284-0327-6, МР  0904873.
  • Рудин, Уолтер (1966). Девайн, Питер Р. (ред.). Действительный и комплексный анализ (3-е изд.). Нью-Йорк: McGraw-Hill (опубликовано в 1987). ISBN 0-07-100276-6.
  • Рудин, Уолтер (1991), Функциональный анализ (2-е изд.), McGraw-Hill, ISBN 978-0-07-054236-5.
  • Валле, Оливье; Соарес, Мануэль (2004), Функции Эйри и их применение в физике, Лондон: Imperial College Press, ISBN 9781911299486.
  • Saichev, AI; Woyczyński, Wojbor Andrzej (1997), "Глава 1: Основные определения и операции", Распределения в физических и инженерных науках: Распределительное и фрактальное исчисление, интегральные преобразования и вейвлеты , Birkhäuser, ISBN 978-0-8176-3924-2
  • Шварц, Л. (1950), Теория распределения , том. 1, Герман.
  • Шварц, Л. (1951), Теория распределения , том. 2, Герман.
  • Стайн, Элиас ; Вайс, Гвидо (1971), Введение в анализ Фурье на евклидовых пространствах, Princeton University Press, ISBN 978-0-691-08078-9.
  • Стрихартц, Р. (1994), Руководство по теории распределений и преобразованиям Фурье, CRC Press, ISBN 978-0-8493-8273-4.
  • Владимиров, ВС (1971), Уравнения математической физики , Марсель Деккер, ISBN 978-0-8247-1713-1.
  • Вайсштейн, Эрик В. «Дельта-функция». MathWorld .
  • Ямашита, Х. (2006), «Точечный анализ скалярных полей: нестандартный подход», Журнал математической физики , 47 (9): 092301, Bibcode : 2006JMP....47i2301Y, doi : 10.1063/1.2339017
  • Ямашита, Х. (2007), "Комментарий к "Точечному анализу скалярных полей: нестандартный подход" [J. Math. Phys. 47, 092301 (2006)]", Журнал математической физики , 48 (8): 084101, Bibcode : 2007JMP....48h4101Y, doi : 10.1063/1.2771422
  • Медиа, связанные с распределением Дирака на Wikimedia Commons
  • «Дельта-функция», Энциклопедия математики , EMS Press , 2001 [1994]
  • Видеоурок KhanAcademy.org
  • Дельта-функция Дирака, учебное пособие по дельта-функции Дирака.
  • Видеолекции – Лекция 23, лекция Артура Мэттука .
  • Мера дельта Дирака — это гиперфункция
  • Мы показываем существование единственного решения и анализируем конечно-элементное приближение, когда исходным членом является дельта-мера Дирака.
  • Не-Лебеговские меры на Р. Мера Лебега-Стилтьеса, дельта-мера Дирака. Архивировано 2008-03-07 на Wayback Machine


Retrieved from "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Dirac_delta_function&oldid=1253681451#nascent_delta_function"