[측도론] 8-3 푸리에 변환
Rn상의 함수 f가 모든 x∈Rn와 k∈Zn에 대해 f(x+k)=f(x)를 만족하면 f를 주기적(periodic)이라고 한다. 모든 주기함수는 단위 정육면체 Q=[−12,12)n에서의 값에 의해 결정된다. 주기함수는 Zn의 잉여류 Rn/Zn≈(R/Z)n(이것을 n차원 원환면(torus)이라 하고 Tn으로 나타내며 n=1일 때 T로 나타낸다)에서의 함수라고 할 수 있다. Tn은 컴팩트 하우스도르프 공간이고 z=(z1,...,zn)∈Cn(|zi|=1)들의 집합이다.(참고: (x1,...,xn)↦(e2πix1,...,e2πixn))측도론적 이론 전개를 위해 Tn을 Q라 하고 Tn에서의 르베그측도는 Q에서의 르베그측도에 의해 Tn에서 유도된 측도라 하며 m(Tn)=1이다. Tn에서의 함수는 Rn상의 주기함수 또는 Q상의 함수로 고려될 수 있고, Tn에서의 함수들의 합성곱은 Rn상의 함수들처럼 정의된다.
Rn, Tn에서의 공간들은 덧셈과 평행이동에 대해 아벨군(가환군)이다. 이러한 공간들에서 조화해석학의 재료는 모든 x에 대해 ϕ(x)가 존재해서 |ϕ(x)|=1이고 f(y+x)=ϕ(x)f(y)를 맍고하는 함수 f들이다. f와 ϕ가 이 성질을 만족하면 f(x)=ϕ(x)f(0)이고 따라서 f는 ψ에 의해 결정되고ϕ(x)ϕ(y)f(0)=ϕ(x)f(y)=f(x+y)=ϕ(x+y)f(0)이므로 f=0이 아닌 이상 ϕ(x+y)=ϕ(x)ϕ(y)이다.
8.12 ϕ가 Rn(Tn)에서 가측이고 ϕ(x+y)=ϕ(x)ϕ(y), |ϕ|=1이면, ξ∈Rn(Tn)가 존재해서 ϕ(x)=e2πiξ⋅x이다.
증명: 먼저 n=1인 경우에 대해 보이자. a∈R를 ∫a0ϕ(t)dt≠0이고 이러한 a가 확실히 존재한다고 하자. 그렇지 않다면 르베그 미분정리(3-4)에 의해 ϕ=0a.e.이다. A=(∫a0ϕ(t)dt)−1라 하면ϕ(x)=A∫a0ϕ(x)ϕ(t)dt=A∫a0ϕ(x+t)dt=A∫x+axϕ(t)dt이므로 ϕ는 국소적분가능한 함수의 부정적분이고 연속이며 연속함수의 적분이므로 C(1)함수이다. 게다가ϕ′(x)=A{ϕ(x+a)−ϕ(x)}=Bϕ(x)(B=A{ϕ(a)−1})이므로 ddx{e−Bxϕ(x)}=0이고 e−Bxϕ(x)는 상수이다. ϕ(0)=1이므로 ϕ(x)=eBx이고 |ϕ|=1이므로 B는 순허수이고 적당한 ξ∈R에 대하여 B=2πiξ이다. T의 경우, ϕ가 주기함수(주기가 1) ⇔ e2πiξ=1 ⇔ ξ∈Z이다.
n차원의 경우 e1,...,en이 Rn상의 표준기저일 때 함수 ψi(t)=ϕ(tei)는 ψi(t+s)=ψi(t)ψi(s)이므로 ψi(t)=e2πiξit이고 다음이 성립한다.ϕ(x)=ϕ(n∑i=1xiei)=n∏i=1ψi(xi)=e2πiξ⋅x
8.13 Eκ(x)=e2πiκ⋅x라고 하자. 그러면 {Eκ|κ∈Zn}는 L2(Tn)에서 정규직교집합이다.
증명: 푸비니정리와 적분 ∫10e2πiktdt가 k=0일 때 1이고, 나머지 경우에는 0이 되기 때문에 정규직교성이 성립한다.(Eκ¯Eκ=1) EκEλ=Eκ+λ이므로 유한개의 Eκ들의 집합은 대수이고 Tn에서 점을 분리한다. 또한 E0=1, ¯Eκ=E−κ, Tn은 컴팩트이므로 스톤-바이어슈트라스 정리에 의해 이 대수는 균등노름 하에 C(Tn)에서 조밀하고 따라서 L2노름 하에서 C(Tn)에서 조밀하며 7.7에 의해 C(Tn)는 L2(Tn)에서 조밀하다. 따라서 {Eκ}는 기저이다.
f∈L2(Tn)이면, f의 푸리에 변환(Fourier transform)을 다음과 같이 정의하고ˆf(κ)=⟨f,Eκ⟩=∫Tnf(x)e−2πiκ⋅xdx다음의 급수를 f의 푸리에 급수(Fourier series)라고 한다.∑κ∈Znˆf(κ)Eκ8.13에 의해 푸리에변환은 L2(Tn)에서 ℓ2(Zn)으로 사상하고 파세발 항등식으로부터 ‖ˆf‖2=‖f‖2이며 f의 푸리에 급수는 L2노름에서 f로 수렴한다. ˆf(κ)는 f∈L1(Tn), |ˆf(κ)|≤‖f‖1일 때 문제없이 정의된다. Rn의 경우,f(x)=∫Rnˆf(ξ)e2πiξ⋅xdξ(ˆf(ξ)=∫Rnf(x)e−2πiξ⋅xdx)이다. ˆf(ξ)는 f∈L2일 때 발산하나 f∈L1일 때 수렴한다. f∈L1(Rn)의 푸리에 변환(Fourier transform)을 다음과 같이 정의한다.Ff(x)=ˆf(ξ)=∫Rnf(x)e−2πiξ⋅xdx분명히 ‖ˆf‖u≤‖f‖1이고 2.28에 의해 ˆf가 연속이므로 F:L1(Rn)→BC(X)이다.
8.14 f,g∈L1(Rn)이라 하자.
a. ^(τyf)(ϵ)=e−2πiξ⋅xˆf(ξ), τη(ˆf)=ˆh(h(x)=e2πiη⋅xf(x))
b. T가 Rn상의 가역 선형변환이고 S=(T+)−1(T+f=f∘T)이면, (^f∘T)=|detT|−1(ˆf∘S)이다. 특히 T가 회전이면 (^f∘T)=ˆf∘T(|detT|=1)이고 Tx=t−1x(t>0)이면 (^f∘T)(ξ)=tnˆf(tξ)이며 ˆft(ξ)=ˆf(tξ)(ft(x)=t−nf(t−1x))이다.
c. ^f∗g=ˆfˆg
d. |α|≤k에 대하여 xαf∈L1이면, ˆf∈C(k)이고 ∂αˆf=^(−2πix)αf이다.
e. |α|≤k에 대하여 f∈C(k), ∂αf∈L1, |α|≤k−1에 대하여 ∂αf∈C0이면, (^∂αf)(ξ)=(2πiξ)αˆf(ξ)이다.
증명:
a: 다음 식으로부터 성립한다.(^τyf)(ξ)=∫Rnf(x−y)e−2πiξ⋅xdx=∫Rnf(x)e−2πiξ⋅(x+y)dx=e−2πiξ⋅yˆf(y)τη(ˆf)=∫Rne−2πi(ξ+η)⋅xf(x)dx=∫Rne−2πiξ⋅xe−2πiη⋅xf(x)dx
b: 2.44에 의해 다음과 같이 성립한다.(^f∘T)(ξ)=∫Rnf(Tx)e−2πiξ⋅xdx=|detT|−1∫Rnf(x)e−2πiξT−1xdx=|detT|−1∫Rnf(x)e−2πiSξ⋅xdx=|detT|−1ˆf(Sξ)
c: 푸비니 정리에 의해 다음과 같이 성립한다.^f∗g(ξ)=∬
d: 2.28과 |\alpha|에서의 귀납법으로부터 다음과 같이 성립한다.\partial^{\alpha}\hat{f}(\xi)=\partial^{\alpha}\int_{\mathbb{R}^{n}}{f(x)e^{-2\pi i\xi\cdot x}dx}=\int_{\mathbb{R}^{n}}{f(x)(-2\pi ix)^{\alpha}e^{-2\pi i\xi\cdot x}dx}
e: n=|\alpha|=1이라 하자. f\in C_{0}이므로 부분적분에 의해 다음의 식이 성립한다.\int_{-\infty}^{\infty}{f'(x)e^{-2\pi i\xi\cdot x}dx}=[f(x)e^{-2\pi i\xi\cdot x}]_{-\infty}^{\infty}-(-2\pi i\xi)\int_{-\infty}^{\infty}{f(x)e^{-2\pi i\xi\cdot x}dx}=(2\pi i\xi)\hat{f}(\xi)n>1, |\alpha|=1일 때 \hat{\partial_{i}f}를 계산하려면 i번째 변수에 대해 부분적분을 하고, 일반적인 경우는 |\alpha|에서의 귀납법에 의해 성립한다.
8.15 \mathcal{F}:\mathcal{S}\,\rightarrow\,\mathcal{S}는 연속이다.
증명: 생략
8.16 f(x)=e^{-\pi a|x|^{2}}\,(a>0)이면, \hat{f}(\xi)=a^{-\frac{n}{2}}e^{-\frac{\pi|\xi|^{2}}{a}}이다.
증명: n=1일 때 \displaystyle\frac{d}{dx}e^{-\pi ax^{2}}=-2\pi axe^{-\pi ax^{2}}이므로 8.14의 d, e에 의해(\hat{f})'(\xi)=(\hat{-2\pi ixe^{-\pi ax^{2}}})(\xi)=\frac{i}{a}(\hat{f'})(\xi)=\frac{i}{a}(2\pi i\xi)\hat{f}(\xi)=-\frac{2\pi}{a}\xi\hat{f}(\xi)이고 \displaystyle\frac{d}{d\xi}\left(e^{\frac{\pi\xi^{2}}{a}}\hat{f}(\xi)\right)=0이므로 e^{\frac{\pi\xi^{2}}{a}}\hat{f}(\xi)는 상수이다. 이 상수를 구하기 위해 \xi=0이라 하고 2.50을 이용하면 다음의 식이 성립한다.\hat{f}(0)=\int_{-\infty}^{\infty}{e^{-\pi ax^{2}}dx}=a^{-\frac{1}{2}}n차원의 경우 \displaystyle|x|^{2}=\sum_{i=1}^{n}{x_{i}^{2}}이므로 푸비니 정리에 의해 다음의 결과를 얻는다.\hat{f}(\xi)=\prod_{i=1}^{n}{\int_{-\infty}^{\infty}{e^{-\pi ax_{i}^{2}-2\pi i\xi_{i}x_{i}}dx_{i}}}=\prod_{i=1}^{n}{a^{-\frac{1}{2}}e^{-\frac{\pi|\xi|^{2}}{a}}}
f\in L^{1}에 대하여 \check{f}를 다음과 같이 정의한다.\check{f}(x)=\hat{f}(-x)=\int_{\mathbb{R}^{n}}{f(\xi)e^{2\pi i\xi\cdot x}d\xi}f\in L^{1}이고 \hat{f}\in L^{1}이면, \check{\hat{f}}=f가 됨을 보이는데 일반적으로 다음의 적분식에서 피적분 함수는 L^{1}(\mathbb{R}^{n}\times\mathbb{R}^{n})의 원소가 아니기 때문에 다른 방법을 이용해야 한다.(\check{\hat{f}})(x)=\iint_{\mathbb{R}^{n}\times\mathbb{R}^{n}}{f(y)e^{-2\pi i\xi\cdot y}e^{2\pi i\xi\cdot x}dyd\xi}
8.17 f,\,g\in L^{1}이면 \displaystyle\int_{\mathbb{R}^{n}}{\hat{f}gdm}=\int_{\mathbb{R}^{n}}{f\hat{g}dm}
증명: 위의 두 적분은 적분 \displaystyle\iint_{\mathbb{R}^{n}\times\mathbb{R}^{n}}{f(x)g(\xi)e^{-2\pi i\xi\cdot x}dxd\xi}와 같다.
8.18 푸리에 역변환 정리(Fourier Inversion Theorem)
f\in L^{1}, \hat{f}\in L^{1}이면, f는 연속함수 f_{0}와 a.e.같고 (\check{\hat{f}})=(\hat{\check{f}})=f_{0}이다.
증명: t>0, x\in\mathbb{R}^{n}에 대해 \phi(\xi)=e^{2\pi i\xi\cdot x-\pi t^{2}|\xi|^{2}}라 하자. 8.14a, 8.16에 의해 \hat{\phi}(y)=t^{-n}e^{-\frac{\pi|x-y|^{2}}{t^{2}}}=g_{t}(x-y)이고 여기서 g(x)=e^{-\pi|x|^{2}}, \displaystyle g_{t}(x)=t^{-n}g\left(\frac{x}{t}\right)이다. 8.17에 의해\int_{\mathbb{R}^{n}}{e^{-\pi t^{2}|\xi|^{2}}e^{2\pi i\xi\cdot x}\hat{f}(\xi)d\xi}=\int_{\mathbb{R}^{n}}{\hat{f}\phi dm}=\int_{\mathbb{R}^{n}}{f\hat{\phi}dm}=(f*g_{t})(x)이고 \displaystyle\int_{\mathbb{R}^{n}}{e^{-\pi|x|^{2}}dx}=1이므로 8.9에 의해 t\,\rightarrow\,0일 때 L^{1}노름에서 f*g_{t}\,\rightarrow\,f이다. \hat{f}\in L^{1}이므로 지배수렴정리에 의해\lim_{t\,\rightarrow\,0}{\int_{\mathbb{R}^{n}}{e^{-\pi t^{2}|\xi|^{2}}e^{2\pi i\xi\cdot x}\hat{f}(\xi)d\xi}}=\int_{\mathbb{R}^{n}}{e^{2\pi i\xi\cdot x}\hat{f}(\xi)d\xi}=(\check{\hat{f}})(x)이고 f=(\check{\hat{f}})\,a.e.이다. 같은 방법으로 (\hat{\check{f}})=f\,a.e.이고 이 둘은 연속이므로 증명은 완료되었다.
f\in L^{1}, \hat{f}\in L^{1}이면, \displaystyle f(x)=\int_{\mathbb{R}^{n}}{\hat{f}(\xi)e^{2\pi\xi\cdot x}d\xi}를 f의 푸리에 적분(Fourier integral)표현이라고 한다.
참고자료:
Real Analysis: Modern Techniques and Their Applications Second edition, Folland, Wiley
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