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python狄拉克函数 狄拉克方程百科

狄拉克δ函数的平方是什么?

最近看之前读过的文献,遇到了下面的公式:

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其中,L是x的分布范围。之前是搞清楚怎么推导了,现在又忘记了。花了大概一个小时重新推导了一下。查网站翻书,特别头疼,都是因为自己没有做记录!!!同时发现中文关于这个内容比较少,所以发出来希望能帮助到大家。

首先了解一下狄拉克δ函数(Dirac delta function)的定义:

可见狄拉克δ函数实际上是常数1的傅里叶变换。那么狄拉克δ函数的平方就是两个常数1的傅里叶变换的乘积。根据卷积定理:函数卷积的傅里叶变换是函数傅里叶变换的乘机,也就是是说上面的乘机积结果是常数1和常数1的卷积的傅里叶变换。

因此

如果x属于(0~L),则

证明出来了。

未仔细检查,如有错误请留言

参考资料:

狄拉克δ函数的性质

狄拉克δ函数有以下性质 ,在理解这些性质的时候,应该认为等式两边分别作为被积函数的因子时得到的结果相等 偶函数,其导数是奇函数

放缩(或相似性)

这种性质称为挑选性,它将 在 点的值 挑选出来

上述性质则可看成适用于高阶导数的挑选性。 如果方程 的实根 全是单根,则

该等式的含义为,若将δ函数作用在一个函数上,则会把函数的实根挑选出来,其左边表示在函数 为零时会取非零值,右边表示在 处,会取得非零值,并且取值“大小”,或者说在积分中的作用大小与δ函数的比值是函数在 处导数的绝对值的倒数。通过这一性质可以得到一些具体的等式,如

以及

这个性质说明δ函数与x的乘积在积分中与0的作用是相同的。

python sympy怎样把狄克拉函数定义出来

from sympy import DiracDelta

即导入了狄拉克函数,可以送入一个变量求解,如:

DiracDelta(2)

输出0。

什么是狄拉克函数

有时也说单位脉冲函数。通常用δ表示。在概念上,它是这么一个“函数”:在除了零以外的点都等于零,而其在整个定义域上的积分等于1。严格来说狄拉克δ函数不能算是一个函数,因为满足以上条件的函数是不存在的。

狄拉克函数性质

狄拉克δ函数是一个广义函数,在物理学中常用其表示质点、点电荷等理想模型的密度分布,该函数在除了零以外的点取值都等于零,而其在整个定义域上的积分等于1。

狄拉克δ函数在概念上,它是这么一个“函数”:在除了零以外的点函数值都等于零,而其在整个定义域上的积分等于1。

物理学中常常要研究一个物理量在空间或时间中分布的密度,例如质量密度、电荷密度、每单位时间传递的动量(即力)等等,但是物理学中又常用到质点、点电荷、瞬时力等抽象模型,他们不是连续分布于空间或时间中,而是集中在空间中的某一点或者时间中的某一瞬时,那么它们的密度应该如何表示呢?

严格来说δ函数不能算是一个函数,因为满足以上条件的函数是不存在的。数学上,人们为这类函数引入了广义函数的概念,在广义函数的理论中,δ函数的确切意义应该是在积分意义下来理解。在实际应用中,δ函数总是伴随着积分一起出现 。δ分布在偏微分方程、数学物理方法、傅立叶分析和概率论里都有很重要的应用。

一些函数可以认为是狄拉克δ函数的近似,但是要注意,这些函数都是通过极限构造的,因此严格上都不是狄拉克δ函数本身,不过在一些数学计算中可以作为狄拉克δ函数进行计算。

狄拉克δ函数有以下性质 ,在理解这些性质的时候,应该认为等式两边分别作为被积函数的因子时得到的结果相等。

对称性

偶函数,其导数是奇函数

放缩

放缩(或相似性)

挑选性

这种性质称为挑选性,它将 在 点的值 挑选出来

上述性质则可看成适用于高阶导数的挑选性。

狄拉克δ函数

8.1.1Δ 函数的定义

我们知道,一般函数的定义是对于自变量x的每一个值,都有特定函数值f(x)与之对应,f(x)称为在点x处的函数值。然而,这里我们要讨论的δ函数不是这种通常意义下的函数,因为它没有通常意义下的“函数值”;它的运算作用只有出现在积分号里才能体现出来,它是某种复杂极限过程的简化符号,是广义函数的一种。

所谓狄拉克δ函数是这样一个算符δ(x),它使得对任何在x=0点连续的函数f(x),有下式成立:

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为理解δ(x),对h>0引进如下函数序列

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由积分中值定理可知,存在ξ且|ξ|<

,使得有

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于是得到:

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由此可以直观地知道,由严格的理论也可以证明,δ(x)是δh(x)在某种意义下的极限。因为

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故可将δ(x)粗糙地理解为满足

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的一个较通常函数意义更广的“函数”,(8.1.3)式是(8.1.1)式令f≡1而得到的。

物理上常用δ函数来描述集中分布的量,如集中质量、集中电荷等,设在x轴上有一单位质量集中在原点,用δ(x)表示密度分布函数,则在x≠0时,δ(x)=0。如果取δ(x)=C为有限常数,δ(x)便是一个通常意义下的分段连续函数,按照一般的积分计算有

δ(x)dx=0,即总质量为零,这与假设直线上具有单位质量相矛盾。故不能取δ(0)等于有限常数。事实上,若在x轴上取Δl为包含原点的区间段,ΔM为该段总的质量,则密度应为:

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由此可见,这里引入δ函数恰好描述了集中质量问题。在电法勘探问题中,δ函数就恰好描述点源的电荷(或电流)密度。

上面我们定义了一维且奇点在x=0处的δ函数,对n维且奇点在任意点(

,…,

)的δ函数可类似地定义,即它是这样一个算符δ(x1-

)δ(x2-

)…δ(xn-

),使得对任何在点(

,…,

)连续的函数f(x1,x2,…,xn),有

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成立,特别当取n=1,x1=x,

=0时,则得到(8.1.1)式。实际上n维δ函数可写成n个一维δ函数的乘积的形式。同样它还应满足:

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本书中只涉及二维或三维的δ函数。

对于一个有限的研究域,关于δ函数,我们还能给出下面常用结果,例如以二维情况为例:

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式中D为一个二维区域,f(x1,x2)在(

)处连续,在第二个等式中,要求D的边界Γ在奇点(

)附近是光滑的,特殊情况,当f=1时,可得:

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现在给出(8.1.7)式的一个直观证明,当x0=(

)在D外,由(8.1.5)式知δ在D及其边界上恒为零,这时(8.1.7)式左部可理解为零函数在通常意义下的积分,其积分值为零,当x0在D内时,这时δ在D的边界和外部恒为零,于是在这些部分的积分也为零,故

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图8.1 D∩B的二维几何表示

从而由(8.1.4)式可知(8.1.7)式中第三等式成立,对于奇点x0在区域边界Γ的情况,令B(x0,ε)是以x0为圆心、ε为半径的开圆(在一维情况是开区间,三维情况下是不含球面的球体,n维情况下为n维开球),注意到δ在B(x0,ε)的外部和边界上为零,知

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式中D∩B表示D域和B圆重合的部分,即图8.1中阴影部分,另外有

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因为Γ在x0附近光滑,故当ε趋于零时,D∩B域趋于半圆,这样,由以上两式有

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这便是(8.1.7)式中的第二等式。

8.1.2Δ 函数的性质及其傅氏变换

对于一维情况,给出δ函数的一些常用性质及其傅氏变换,均设f(x)在奇点处连续。由(8.1.7)式有

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另外,设α1、α2为常数,δ函数对加法运算是线性的。

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对于任何在x0处连续的函数f(x),有

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上式称为δ函数的筛选性质。由于

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可知

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由于

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故有

δ(x)f(x)=δ(x)f(0) (8.1.14)

或同样

δ(x-x0)f(x)=δ(x-x0)f(x0) (8.1.15)

如果(8.1.14)式中取f(x)=x,得

xδ(x)=0 (8.1.16)

若取f(x)在区间(-∞,α)(α为正数)外等于零,那么f(0)=0,于是

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由此推知

δ(x)=0 x < 0 (8.1.17)

同理可得

δ(x)=0 x>0 (8.1.18)

这便是(8.1.2)式的由来。

两个δ函数的褶积由下式确定。

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于是

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下面我们给出δ函数的傅氏变换,根据δ函数的定义(8.1.1)式有

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反过来,数学上可以证明

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即是说δ(x)与1组成傅氏变换对,由(8.1.10)式设f(x)=cosωx,可得δ的余弦变换为

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文章名称:python狄拉克函数 狄拉克方程百科
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