MAT Grublegruppen Notat 6

Like dokumenter
Løsning til prøveeksamen i MAT2400, V-11

2 Fourierrekker TMA4125 våren 2019

MAT Grublegruppen Notat 11

Dagens mål. Det matematiske fundamentet til den diskrete Fourier-transformen Supplement til forelesning 8 INF Digital bildebehandling

TMA4120 Matematikk 4K Høst 2015

Lineær algebra. 0.1 Vektorrom

5.8 Iterative estimater på egenverdier

MA1102 Grunnkurs i Analyse II Vår 2015

Forelesning Matematikk 4N

0.1 Kort introduksjon til komplekse tall

15 Hovedprinsippet for vektorrom med et indre produkt

12 Projeksjon TMA4110 høsten 2018

MA1102 Grunnkurs i analyse II Vår 2019

TMA4123/TMA4125 Matematikk 4M/4N Vår 2013

MAT Grublegruppen Notat 8

Løsningsforslag, Ma-2610, 18. februar 2004

Julenøtter til gruppe 5&7! (IKKE eksamensrelevant, bare for gøy gjerne i romjulen)

Kap. 6 Ortogonalitet og minste kvadrater

Løsningsforslag øving 6

Analysedrypp IV: Metriske rom

ANDREAS LEOPOLD KNUTSEN

Forelesning Matematikk 4N

1 Mandag 1. februar 2010

EKSAMEN. Om eksamen. EMNE: MA2610 FAGLÆRER: Svein Olav Nyberg, Morten Brekke. Klasser: (div) Dato: 18. feb Eksamenstid:

Litt om numerisk integrasjon og derivasjon og løsningsforslag til noen ekstraoppgaver MAT-INF 1100 uke 48 (22/11-26/11)

2 3 2 t der parameteren t kan være et vilkårlig reelt tall. i) Finn determinanten til M. M =

Oppgave 14 til 9. desember: I polynomiringen K[x, y] i de to variable x og y over kroppen K definerer vi undermengdene:

MAT Grublegruppen Uke 36

UNIVERSITETET I BERGEN

UNIVERSITETET I OSLO

9. mai 2019 MAT Oblig 2 - Løsningsforslag

Løsningsforslag til eksamen i MA1202/MA6202 Lineær algebra med anvendelser høsten 2009.

Lineærtransformasjoner

Et forsøk på et oppslagsverk for TMA4145 Lineære metoder

MAT jan jan feb MAT Våren 2010

Matematikk 1 Første deleksamen. Løsningsforslag

6.8 Anvendelser av indreprodukter

= 3 11 = = 6 4 = 1.

Fasit MAT102 juni 2016

Løsningsforslag Eksamen M100 Høsten 1998

MA1102 Grunnkurs i analyse II Vår 2019

Seksjonene 9.6-7: Potensrekker og Taylor/Maclaurinrekker

Forelesningsplan M 117

A.3.e: Ortogonale egenfunksjonssett

MAT Grublegruppen Notat 10

UNIVERSITETET I BERGEN

Analysedrypp I: Bevis, mengder og funksjoner

Underveiseksamen i MAT-INF 1100, 17. oktober 2003 Tid: Oppgave- og svarark

Eksamensoppgave i TMA4110/TMA4115 Calculus 3

Finne løsninger på ligninger numerisk: Newton-Raphson metoden og Fikspunktiterasjon MAT111, høsten 2017

dg = ( g P0 u)ds = ( ) = 0

Oblig 1 - MAT Oppgave 1. Fredrik Meyer. Vi lar α > 1 og x 1 > α. Vi definerer en følge (x n ) ved. x n+1 = α + x n 1 + x n.

Bedømmelse: Ved bedømmelse vektlegges oppgavene I, II og III likt.

Vektorrom. Kapittel 7. Hva kan vi gjøre med vektorer?

Egenverdier og egenvektorer

UNIVERSITETET I OSLO

f(t) F( ) f(t) F( ) f(t) F( )

Løsningsforslag Matematikk 2MX - AA mai 2007

Løsningsforslag i matematikk

Potensrekker Forelesning i Matematikk 1 TMA4100

Analysedrypp I: Bevis, mengder og funksjoner

Løsningsforslag til Eksamen i MAT111

UNIVERSITETET I OSLO

Partielle ordninger, Zorns lemma og utvalgsaksiomet

Analysedrypp II: Kompletthet

MAT1120 Notat 2 Tillegg til avsnitt 5.4

9 Lineærtransformasjoner TMA4110 høsten 2018

Lineær Algebra og Vektorrom. Eivind Eriksen. Høgskolen i Oslo, Avdeling for Ingeniørutdanning

Obligatorisk oppgave 2

MAT1120 Notat 2 Tillegg til avsnitt 5.4

Kap. 6 Ortogonalitet og minste kvadraters problemer

= x lim n n 2 + 2n + 4

Matematikk Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 5 Litt oppsummering undervegs Løsningsforslag

Løsningsforslag til eksamen i MA1202/MA6202 Lineær algebra med anvendelser våren 2009.

FYS2140 Kvantefysikk, Oblig 3. Sindre Rannem Bilden,Gruppe 4

DAFE ELFE Matematikk 1000 HIOA Obligatorisk innlevering 3 Innleveringsfrist Torsdag 26. mars 2015 Antall oppgaver:

8 Vektorrom TMA4110 høsten 2018

Ortogonale polynom og Gauss kvadratur

MA2501 Numeriske metoder

(a) R n defineres som mengden av kolonnevektorer. a 1 a 2. a n. (b) R n defineres som mengden av radvektorer

Løsningsførslag i Matematikk 4D, 4N, 4M

Løsninger for eksamen i MAT Lineær algebra og M102 - Lineær algebra, fredag 28. mai 2004, Oppgave 1. M s = = 1 2 (cofm 2) T.

Eksamen i TMA4123/TMA4125 Matematikk 4M/N

TMA Matlab Oppgavesett 2

a) f(x) = 3 cos(2x 1) + 12 LF: Vi benytter (lineær) kjerneregel og får f (x) = (sin(7x + 1)) (sin( x) + x) sin(7x + 1)(sin( x) + x) ( sin(x) + x) 2 =

MAT1140: Partielle ordninger, Zorns lemma og utvalgsaksiomet

UNIVERSITETET I OSLO

En (reell) funksjon f fra en (reell) mengde D er en regel som til hvert element x D tilordner en unik verdi y = f (x).

Eksamensoppgave i TMA4125 Matematikk 4N

Potensrekker Forelesning i Matematikk 1 TMA4100

Løsningsforslag AA6526 Matematikk 3MX Privatister 3. mai eksamensoppgaver.org

Løsningsforslag. og B =

Eksamensoppgave MAT juni 2010 (med løsningsforslag)

Transkript:

MAT00 - Grublegruppen Notat 6 Jørgen O. Lye Vektorrom og indreprodukt Vektorrom Vi trenger å si litt om vektorrom og indreprodukt for å formulere Fourierrekker. Denisjonen av vektorrom kan man tenke på som en formalisering av hvordan vektorer fungerer i R n. Et vektorrom er en mengde V med et begrep om addisjon og hvor man har en del krav. I det følgende så er u, v og w V, α, β K hvor K enten er R eller C. ˆ u + (v + w) = (u + v) + w ˆ u + v = v + u ˆ 0 V slik at u + 0 = u u V. ˆ v V = v V, v + ( v) = 0 ˆ α(u + v) = αu + αv ˆ (α + β)u = αu + βu ˆ α(βu) = (αβ)u ˆ u = u Dette er egenskaper man har for vanlige vektorer. Hakket mindre trivielt er funksjonsrom, f.eks. kontinuerlige funksjoner eller L p -rommene.

Basis En samling vektorer {e n } kalles en basis hvis enhver vektor v V kan skrives som en lineærkombinasjon av disse: v = n c n e n Man krever også at ingen e i kan skrives som en sum av de andre e j. Eksempelet man bør tenke på er standard enhetsvektorene til R n. Dvs de som ligger langs koordinataksene. Indreprodukt Et indreprodukt er en generalisering av skalarproduktet eller prikkproduktet i R n. Gitt et vektorrom V, så kalles, : V V K et indreprodukt dersom følgende gjelder: ˆ u, v = v, u ˆ u, αv = α u, v ˆ u + v, w = u, w + v, w ˆ u, u 0 og 0 hvis og bare hvis u = 0. Som sagt bør man tenke på prikkproduktet her. At man driver og komplekskonjugerer slipper man unna når man jobber reelt, men man må ha det med i det komplekse tilfellet. Noen kommentarer er på sin plass når det gjelder listen over. Det er vanlig blant matematikere å kreve linearitet i første argument istedenfor andre argument i punkt 2, dvs kreve αu, v = α u, v. Fysikere derimot sverger religiøst til den formen jeg har gitt over. Hvis man dropper betingelsen om at u, u 0 kaller man indreproduktet for et pseudo-indreprodukt. Spesiell og generell relativitetsteori krever at man er villig til å droppe siste betingelse. Man mister da litt kontroll og intuisjon. Indreprodukt og metrikker Hvis man har et indreprodukt kan man denere en metrikk ved d(x, y) = x y, x y Det er verdt å sjekke at dette blir en metrikk. Det er ikke sant at alle metrikker kommer fra et indreprodukt på denne måten. Hvis det er ønskelig kan vi se på dette. Det er ikke så grusomt vanskelig å vise, men man må nesten vite trikset. Det er ikke åpenbart bare fra denisjonene. 2

Ortonormal basis En basis kalles ortogonal dersom e i, e j = 0 når i j. En basis kalles ortonormal dersom e i, e j = 0 når i j, og e i, e i =. Siste relasjon skrives ofte e i, e j = δ ij hvor δ ij er en Kronecker-delta, og er denert som { når i = j δ ij = 0 når i j L 2 -indreproduktet og Fourier Husk at vi denerte L 2 (U) i forrige notat på følgende vis: L 2 (U) = {Integrerbare funksjoner f : U R eller C slik at U f 2 dx < } Dette rommet påstod vi at var et metrisk rom sist gang. Det er faktisk også et indreproduktrom med indreprodukt gitt ved f, g = f(x)g(x) dx U Dette indreproduktet gir opphav til metrikken til L 2 fra forrige notat. Det som kanskje ikke er opplagt, men som kan vises, er at ingen av de andre L p -metrikkene kommer fra et indreprodukt. Dette gjør L 2 ganske spesiell. Fourier La oss spesialisere til tilfellet U = [ π, π]. Påstanden til Joseph Fourier (768-830) var at alle funksjoner i L 2 ([ π, π]) kan skrives som følgende rekke: f(x) = c n e inx n= hvor generelt sett er c n C. Påstanden er med andre ord at { 2π e inx } n Z er en ortonormal basis for L 2 ([ π, π]). Det er et ikke-trivielt teorem at dette er sant, dvs at disse rekkene konvergerer, og at alle funksjoner i L 2 kan skrives slik. Fourier selv klarte ikke å vise dette. Videre er det en komplikasjon hva vi mener med konvergens her. Metrikken til L 2 er gitt ved integralet. Så teoremet sier at man får konvergens i 3

denne metrikken. Det dekker ikke uten videre punktvis-konvergens. Med det mener man at π N f(x) 2 c n e inx dx 0 men ikke uten videre at π f(x) n= N N n= N c n e inx 0 for alle x. Det viser seg derimot at det siste er så godt som sant, i en teknisk forstand vi kan se litt på senere. Hvis man er villig til å tro på konvergens, så er et spørsmål hvordan man nner c n. Først kan vi sjekke at e n = 2π e inx er ortonormale. Dvs vi må regne ut e n, e m = π e inx e imx dx 2π π Gjør man dette (det er en ganske grei oppgave), så ser man at man faktisk har e n, e m = δ mn Det som ikke er trivielt er den delen av denisjon av basis som sier at alle funksjoner i L 2 ([ π, π]) kan skrives ved hjelp av e inx. Hvis man antar den biten stemmer, så kan man nne c n med følgende triks. Skriv først f(x) = c n e n n= Ta så indreprodukt på begge sider med e m, og bruk lineariteten til indreproduktet: e m, f = c n e m, e n = c n δ nm = c m n= n= Tenk litt over siste overgang. Dette er den vanligste bruken av en Kroneckerdelta. Vi kan altså nne tallene c m ved å regne ut følgende: c m = 2π π π f(x)e imx dx Merk komplekskonjugasjonen som er en viktig del av denisjonen av indreproduktet. 4

Eksempler La oss prøve å bruke dette til noe. F.eks. nne Fourier-rekken til noen enkle funksjoner. f(x) = x 2 Bruker man formelen for c n som står over, så er det en n liten oppgave å regne ut c n. Ta n = 0-tilfellet for seg. For n 0, delvis integrer 2 ganger, og bruker at cos(nπ) = ( ) n. Gjør man dette rett nner man at x 2 = π2 3 + 2 n 2 einx = π2 3 + 4 ( ) n cos(nx) n 2 n 0 Det denne formelen betyr er at x 2 = π2 3 + 4 lim N N ( ) n cos(nx) Dette skal gjelde for x [ π, π]. Noen plott av hvordan dette ser ut grask er gitt i gurene -3. n 2 Figur : Plot av f(x) = x 2 mot den trunkerte Fourier-rekken med N = 2 5

Figur 2: Plot av f(x) = x 2 mot den trunkerte Fourier-rekken med N = 5 Figur 3: Plot av f(x) = x 2 mot den trunkerte Fourier-rekken med N = 0 Hvis man stoler på konvergensen av disse rekkene kan man putte inn 6

x = π i denne ligningen, og nne at π 2 = π2 3 + 4 ( ) n ( ) n n 2 dvs n = π2 2 6 Heaviside Denerer Heaviside-funksjonen H ved { 0 x < 0 H(x) = x 0 Hvis man begrenser denne til intervallet [ π, π] kan vi nne dens Fourierrekke. Dette er igjen en liten regneoppgave. Gjør man det nner man at H(x) = 2 π n (( )n ) sin(nx) Igjen så mener man at 2 π N n (( )n ) sin(nx) H(x) når N. Plott av denne situasjonen er lagt ved som gurer 4-6. Hvis man i denne formelen putter inn x = 0, nner man at H(0) =. 2 Men jeg denerte den jo som H(0) =. Noen forslag til hva som går galt? Og hvorfor? Et hint er plottene. 2 7

Figur 4: Plot av H(x) mot den trunkerte Fourier-rekken med N = 2 Figur 5: Plot av H(x) mot den trunkerte Fourier-rekken med N = 5 8

Figur 6: Plot av H(x) mot den trunkerte Fourier-rekken med N = 30 Merk ippene ved diskontinuiteten som ikke forsvinner. At man får slike ipper ved diskontinuiteter kalles ofte Gibbs fenomen, oppkalt etter Josiah Willard Gibbs, en matematiker/fysiker som drev med litt av hvert. Sinus og cosinus Som man ser i det forrige eksempelet kan man istedenfor å jobbe med e inx heller bruke cos(nx) og sin(nx). Dette er den mer vanlige måten å starte på. Det er gjørbart å vise at hvis f(x) er en reell funksjon, kan man alltid velge de komplekse tallene c n slik at man kan skrive f(x) = c + (a n sin(nx) + b n cos(nx)) der c, a n og b n er reelle. Noen små spørsmål Hvis man skriver f(x) som en Fourier-rekke og bruker cosinus og sinus, hvordan kan man da vite at den ikke vil inneholde et konstantledd og at det ikke vil være noen cosinus-ledd? På samme måte (uten å regne), hvordan kan man vite at det ikke vil være noen sinus-ledd i funksjonen f(x) = x 2? 9