============================================================ 超関数入門 ============================================================ 超関数の計算方法を簡単に例示してみることにします。 超関数の計算で基本になるのは、次のようなスカラー積(汎関数) です。 $f(x)$ が超関数、 $\phi(x)$ が試料関数と呼ばれるものです。 \langle f,\phi \rangle = \int f(x) \phi(x) dx \tag{##} おおざっぱに言って、この $\phi$ は $x$ が十分大きいところで、 十分速く減衰しゼロになることを要求します。それを試料関数空間といいます。 そうすると、無限遠でゼロにならない超関数 $f$ でも、スカラー積が有限値で 定まります。  $ \phi $ が試料関数空間でいろいろ動いた とき、常に $\langle f,\phi \rangle = \langle g,\phi \rangle $ を満たしてるならば、 超関数の意味で $f=g$ と同一視するのです。 超関数の微分 ================== そういっても、何が嬉しいのかわからないと思うので、簡単な例を示します。 階段関数 $\Theta(x)$ の微分を求めてみます。 これは、 $x<0$ では0、 $x>0$ では1をとる関数です。 $x=0$ の値は定義されていません。 まず、準備として、関数の微分を求めておきます。 \langle \dfrac{d}{dx}f ,\phi \rangle &= \int_{-\infty}^{\infty} \dfrac{df}{dx}(x) \phi(x) dx \\ &= \left[ f(x) \phi(x) \right]_{-\infty}^{\infty} - \int_{-\infty}^{\infty} f(x) \dfrac{d \phi}{dx}(x) dx \\ &= - \langle f ,\dfrac{d \phi}{dx} \rangle \tag{##} 試料関数が無限遠で十分速く小さくなるので、境界項 $\left[ f(x) \phi(x) \right]_{-\infty}^{\infty}$ はゼロとなる事を、 用いました。微分が移ると、マイナスの符号がつくことにご注意ください。では、階段関数の微分に入ります。 \langle \dfrac{d \Theta}{dx} ,\phi \rangle &= - \langle \Theta ,\dfrac{d \phi}{dx} \rangle \\ &= - \int_{-\infty}^{\infty} \Theta \dfrac{d \phi}{dx} dx \\ &= - \int_0^{\infty} \dfrac{d \phi}{dx} dx \\ &= - \left[ \phi \right]_0^\infty \\ &= - \left( \phi(\infty) - \phi(0) \right) \\ &= \phi(0) \\ &= \langle \delta(x) , \phi \rangle \tag{##} ここで、δ関数が出てきました。つまり、 $\dfrac{d \Theta}{dx}(x) = \delta(x)$ が超関数の意味で成立します。 超関数のフーリエ変換 =========================== 超関数の考え方では、フーリエ変換 \hat{f}(k) &= \mathcal{F}[f(x)] = \int f(x) e^{-ikx} dx \tag{##} \\ f(x) &= \mathcal{F}^{-1}[\hat{f}(x)] = \dfrac{1}{2 \pi} \int \hat{f}(k) e^{ikx} dk \tag{##} を拡張することもできます。 例えば、 $f(x) = x$ のフーリエ変換はいくつとなるでしょう? これは従来のフーリエ変換では、積分が発散してうまく求まりません。 ところが、超関数の意味では求めることができるのです。 超関数のフーリエ変換の定義は、次のようになります。 \langle \mathcal{F}[f(x)] , \phi(k) \rangle &= \int_{-\infty}^\infty \left( \int_{-\infty}^\infty f(x) e^{-ikx} dx \right) \phi(k) dk \\ &= \int_{-\infty}^\infty \left( \int_{-\infty}^\infty \phi(k) e^{-ikx} dk \right) f(x) dx \\ &= \langle f(x) , \mathcal{F}[\phi(k)] \rangle \tag{##} まず、 $f(x)=x$ のフーリエ変換の前にいくらかフーリエ変換の例を考えてみましょう。 \langle \mathcal{F}^{-1}[\delta(k)] , \phi(x) \rangle &= \dfrac{1}{2 \pi } \int \left( \int \delta(k) e^{ikx} dk \right) \phi(x) dx \\ &= \dfrac{1}{2 \pi } \int 1 \times \phi(x) dx \\ &= \langle \dfrac{1}{2 \pi } , \phi(x) \rangle \tag{##} よって、 \mathcal{F}^{-1}[\delta(k)] = \dfrac{1}{2 \pi } \tag{##} \\ \mathcal{F}^{-1}[2 \pi \delta(k)] = 1 \tag{##} が言えました。 これと、公式 \mathcal{F} \mathcal{F}^{-1} [f(k)] = f(k) \tag{##} を用いると、 \mathcal{F}[1] = \mathcal{F} \mathcal{F}^{-1}[2 \pi \delta(k)] = 2 \pi \delta(k) \tag{##} が分かります。 では、いよいよ $f(x)=x$ のフーリエ変換です。後で具体的計算を書きますので、 俯瞰図としてご覧ください。 \langle \mathcal{F}[x] , \phi(k) \rangle &= \langle x, \mathcal{F} [ \phi(k) ] \rangle \\ &= -i \langle 1 , \mathcal{F} \left( \dfrac{d \phi}{dk} \right) \rangle \\ &= -i \langle \mathcal{F}[1] , \dfrac{d \phi}{dk} \rangle \\ &= -i \langle 2 \pi \delta(k) , \dfrac{d \phi}{dk} \rangle \\ &= 2 \pi i \langle \dfrac{d \delta(k)}{dk} , \phi(k) \rangle \tag{##} よって、 \mathcal{F}[x] = 2 \pi i \dfrac{d \delta(k)}{dk} \tag{##} が分かりました。詳しい計算を書きますと、式 $(12)$ は、 \int \left( \int x e^{-ikx} dx \right) \phi(k) dk &= \int x \left( \int \phi(k) e^{-ikx} dk \right) dx \\ &= \int x \left( [ \phi(k) \dfrac{e^{-ikx}}{-ix} ] + \int \dfrac{d \phi(k)}{dk} \dfrac{e^{-ikx}}{ix} dk \right) dx \\ &= \dfrac{1}{i}\int \left( \dfrac{d \phi(k)}{dk} e^{-ikx} dk \right) dx \\ &= -i \int \dfrac{d \phi}{dk} \left( \int e^{-ikx} dx \right) dk \\ &= -i \int \dfrac{d \phi}{dk} 2 \pi \delta(k) dk \\ &= -2 \pi i \int \dfrac{d \phi}{dk} \delta(k) dk \\ &= -2 \pi i \left( \left[ \phi \delta(k) \right] - \int \phi \dfrac{d \delta(k)}{dk} dk \right) \\ &= 2 \pi i \int \phi \dfrac{d \delta(k)}{dk} dk \tag{##} これで、証明完了です。同様に、 \mathcal{F}[x^n] &= 2 \pi i^n \dfrac{d^n \delta(k)}{dk^n} \tag{##} \\ \mathcal{F}[\dfrac{d^n \delta(x)}{dx^n}] &= (ik)^{n} \tag{##} が成立します。それでは、今日はこの辺で。 お疲れ様でした。 @@author:クロメル@@ @@accept:2014-01-21@@ @@category:物理数学@@ @@id:distribution@@