Funciones Ortogonales y Series de Fourier

Presentación del tema: "Funciones Ortogonales y Series de Fourier"— Transcripción de la presentación:

1 Funciones Ortogonales y Series de Fourier
CAPÍTULO 12

2 Contenidos 12.1 Funciones Ortogonales 12.2 Series de Fourier
12.3 Series de Fourier de Cosenos y Senos 12.4 Series d eFourier Complejas 12.5 Problema de Sturm-Liouville 12.6 Series de Bessel y Legendre

3 12.1 Funciones Ortogonales
DEFINICIÓN 12.1 El producto interior de dos funciones f1 y f2 en un intervalo [a, b] es el número Productos Interiores de Funciones Dos funciones f1 y f2 son ortogonales en un intervalo [a, b] si DEFINICIÓN 12.2 Funciones Ortogonales

4 Ejemplo Las funciones f1(x) = x2, f2(x) = x3 son ortogonales en el intervalo [−1, 1] puesto que

5 Se dice que un conjunto de funciones de valores reales
DEFINICIÓN 12.3 Se dice que un conjunto de funciones de valores reales {0(x), 1(x), 2(x), …} es ortogonal en un intervalo [a, b] si (2) Conjunto Ortogonal

6 Conjuntos Ortonormales
La expresión (u, u) = ||u||2 se llama norma cuadrada. Por tanto podemso definir la norma cuadrada de una función como (3) Si {n(x)} es un conjunto ortogonal en [a, b] con la propiedad de que ||n(x)|| = 1 para todo n, entonces se llama conjunto ortonormal en [a, b].

7 Ejemplo 1 Demuestre que el conjunto {1, cos x, cos 2x, …} es ortogonal en [−, ]. Solución Sea 0(x) = 1, n(x) = cos nx, comprobamos que

8 Ejemplo 1 (2) y

9 Ejemplo 2 Determine la norma de cada función del Ejemplo 1. Solución

10 Analogía con Vectores Recordando de la teoría de vectores en 3 dimensiones que (4) tenemos (5) Así podemos hacer una analogía entre funciones y vectores.

11 Desarrollo en Series Ortogonales
Suponga que {n(x)} es un conjunto ortogonal en [a, b]. Si f(x) está definida en [a, b], escribimos primero (6) Then

12 Como {n(x)} es un conjunto ortogonal en [a, b], cada término en el lado derecho es nulo, excepto m = n. En este caso tenemos

13 En otras palabras, (7) (8) Entonces (7) se transforma en (9)

14 Se dice que un conjunto de funciones de valores reales
DEFINICIÓN 12.4 Se dice que un conjunto de funciones de valores reales {0(x), 1(x), 2(x), …} es ortogonal con respecto a una función peso w(x) en [a, b], si Conjunto Ortogonal y Función Peso Bajo la condición de la definición anterior, tenemos (10) (11)

15 Conjuntos Completos Un conjunto ortogonal es completo si la única función ortogonal continua a cada miembro del conjunto es función nula.

16 12.2 Series de Fourier Una Serie Trigonométrica Podemos demostrar que el conjunto (1) es orthogonal en [−p, p]. Así una función f definida en [−p, p] puede escribirse como (2)

17 Ahora calculamos los coeficientes
Ahora calculamos los coeficientes (3) Como cos(nx/p) y sin(nx/p) son ortogonales a 1 en este intervalo, entonces (3) se transforma en Así tenemos (4)

18 Además, (5) por ortogonalidad tenemos

19 y Así (5) se reduce a y por tanto (6)

20 Finalmente, si multiplicamos (2) por sin(mx/p) y usamos y obtenemos que (7)

21 La serie de Fourier de una función f definida en el
DEFINICIÓN 12.5 La serie de Fourier de una función f definida en el intervalo (−p, p) se determina mediante (8) donde (9) (10) (11) Series de Fourier

22 Ejemplo 1 Desarrolle (12) en una serie de Fourier.
Solución La gráfica de f se muestra en la Fig 12.1 con p = .

23 Ejemplo 1 (2) ←cos n = (-1)n

24 Ejemplo 1 (3) De (11) tenemos Po tanto (13)

25 Fig 12.1

26 Sean f y f’ continuas por partes en el intervalo (−p, p); esto es,
TEOREMA 12.1 Sean f y f’ continuas por partes en el intervalo (−p, p); esto es, sean f y f’ continuas excepto en un número finito de puntos en el intervalo y discontinuidades finitas sólo en estos puntos. Entonces al serie de Fourier de f en el intervalo converge a f(x) en un punto de continuidad. En un punto de discontinuidad, la serie de Fourier converge al promedio donde f(x+) y f(x－) denotan el limite de f en x por la derecha y por la izquierda, respectivamente. Condiciones de Convergencia

27 Ejemplo 2 La función f en el Ejemplo 1, es continua en (−, ) excepto en x = 0. Así que la serie (13) converge a en x = 0.

28 Extensión Periódica Fig 12.2 es la extensión periódica de la función f del Ejemplo 1. Así que la discontinuidad en x = 0, 2, 4, … converge a y en x = , 3, … converge a

29 Fig 12.2

30 Secuencia de Sumas Parciales
Secuencia de Sumas Parciales Para (13), escribimos las sums parciales como Fig 12.3.

31 Fig 12.3

32 12.3 Series de Fourier de Coseno y Seno
Funciones Pares e Impares par si f(−x) = f(x) impar si f(−x) = −f(x)

33 Fig 12.4 Función Par

34 Fig 12.5 Función Impar

35 (a) El producto de dos funciones pares es par.
TEOREMA 12.2 (a) El producto de dos funciones pares es par. (b) El producto de dos funciones impares es impar. (c) El producto de una función par y uan función impar es impar. (d) La suma (diferencia) de dos funciones pares es par. (e) La suma (diferencia) de dos funciones impares es impar. (f) Si f es par, entonces (g) Si f es impar, entonces Propiedades de Funciones Pares e Impares

36 Series de Cosenos y Senos
Si f es par en (−p, p) entonces De manera similar, si f es impar en (−p, p) entonces

37 DEFINICIÓN 12.6 (i) La serie de Fourier de una función par f en el intervalo (−p, p) es la serie de cosenos (1) donde (2) (3) Series de Fourier de Cosenos y Senos

38 (continuación) DEFINICIÓN 12.6 (ii) La serie de Fourier de una función impar f en el intervalo (−p, p) es la serie de senos (4) donde (5) Series de Fourier de Cosenos y Senos

39 Ejemplo 1 Desarrolle f(x) = x, −2 < x < 2 en una serie de Fourier. Solución Estudio de la Fig 12.6, muestra que es una función par en (−2, 2) y p = Así (6) Fig 12.7 es la extensión periódica de la función del Ejemplo 1.

40 Fig 12.6

41 Fig 12.7

42 Ejemplo 2 L afunción representada en la Fig 12.8 es impar en (−, ) con p = . De (5), y por tanto (7)

43 Fig 12.8

44 Fenómeno de Gibbs Fig 12.9 muestra las sumas parciales de (7). Podemos ver qeu la gráfica tiene picos pronunciados cerca de las discontinuidades. Este “exceso” SN no se alisa sino que permanece constante aun cuando el valor de N sea grande. Este comportamiento se conoce como el fenómeno de Gibbs.

45 Fig 12.9

46 Desarrollos en Semiintervalos
Si una función f está definida sólo para 0 < x < L, podemos suministrar una función arbitraria para −L < x < 0. Si y = f(x) está definida para 0 < x < L, Reflejar al gráfica respecto al eje y en −L < x < 0; la función hora es par. Fig Reflejar la gráfica por el origen sobre −L < x < 0; la función ahora es impar. Fig definir f en −L < x < 0 mediante f(x) = f(x + L). Fig

47 Fig 12.10

48 Fig 12.11

49 Fig 12.12

50 Ejemplo 3 Desarrolle f(x) = x2, 0 < x < L, (a) en una serie de cosenos, (b) en una serie de senos (c) en una serie de Fourier. Solución La gráfica está representada en la Fig

51 Ejemplo 3 (2) (a) Entonces (8)

52 Ejemplo 3 (3) (b) De ahí que (9)

53 Ejemplo 3 (4) (c) Con p = L/2, n/p = 2n/L, tenemos Por tanto (10) La gráfica de esta extensión se muestra en la Fig

54 Fig 12.14

55 Fuerza Impulsora Periódica
Considere el siguiente sistema físico (11) donde (12) es un desarrollo en serie de senos en un semiintervalo.

56 Ejemplo 4 Recurriendo a (11), m = 1/16 de slug, k = 4 lb/pie, la fuerza f(t) con período 2 se muestra en la Fig Aunque f(t) actúa en el sistema para t > 0, podemos ampliar al gráfica con período 2 al eje t negativo para obtener una función impar. Con p = 1, de (5) obtenemos De (11) obtenemos (13)

57 Ejemplo 4 (1) Para hallar la solución particular xp(t), sustituimos (12) en (13). Así Por tanto (14)

58 12.4 Series de Fourier Complejas
Formula de Euler eix = cos x + i sin x e-ix = cos x  i sin x (1)

59 Series de Fourier Complejas
De (1), tenemos (2) Usando (2) para remplazar cos(nx/p) y sin(nx/p), se tiene (3)

60 donde c0 = a0/2, cn = (an  ibn)/2, c-n = (an + ibn)/2
donde c0 = a0/2, cn = (an  ibn)/2, c-n = (an + ibn)/2. Donde la función f es real, cn y c-n son números complejos conjugados. Tenemos (4)

61 (5)

62 (6)

63 Las Series de Fourier Complejas de función f definida
DEFINICIÓN 12.7 Las Series de Fourier Complejas de función f definida en un intervalo (p, p) están dadas por (7) donde (8) Series de Fourier Complejas

64 Si f satisface la hopótesis del Teorema 12
Si f satisface la hopótesis del Teorema 12.1, una serie d eFourier compleja converge a f(x) en un punto de continuidad y al promedio en un punto de discontinuidad.

65 Ejemplo 1 Desarrolle f(x) = e-x,  < x <, en una serie de Fourier compleja. Solución con p = , (8) se obtiene

66 Ejemplo 1 (2) Empleando la fórmula de Euler De ahí se tiene que (9)

67 Ejemplo 1 (3) Entonces la serie de Fourier compleja es (10) La serie (10) converge al desarrollo de período 2 de f.

68 Frecuencia Fundamental
El período fundamental es T = 2p y por tanto p = T/2. La serie de Fourier se transforma en (11) donde  = 2/T se llama frecuencai angular fundamental.

69 Espectro de Frecuencias
Si f es periódica y tiene período fundamental T, el conjunto de puntos (n, |cn|) se llama espectro de frecuencias de f.

70 Ejemplo 2 En el Ejemplo 1,  = 1, por lo cual n ecibe valores de 0, 1, 2, … Usando , vemos de (9) que Fig

71 Fig 12.17

72 Ejemplo 3 Halle el espectro de la onda mostrada en Fig La onda es la extensión periódica de la función f:

73 Ejemplo 3 (2) Solución Aquí T = 1 = 2p so p = ½. Como f es 0 en (½, ¼) y (¼, ½), (8) se transforma en

74 Ejemplo 3 (3) Es fácil de comprobar que Fig ilustra el espectro de frecuencias de f.

75 Fig 12.19

76 12.5 Problema de Sturm-Liouville
Valores propios y funciones propias Recuerde el ejemplo Ejemplo 2, Sec (1) Esta ecuación posee soluciones no triviales sólo cuando  toma valores n = n22/L2, n = 1, 2, 3,… llamados valores propios. Las soluciones no triviales correspondientes y = c2 sin(nx/L) o simplemente y = sin(nx/L) se llaman funciones propias.

77 Ejemplo 1 Se deja como ejercicio demostrar que los tres casos posibles:  = 0,  = 2 < 0,  = 2 > 0, ( > 0), que los valores propios y las funciones propias para (2) son respectivamente n = n2 = n22/L2, n = 0, 1, 2, …y y = c1 cos(nx/L), c1  0.

78 Problema Regular de Sturm-Liouville
Sean p, q, r y r funciones de valores reales continuas en [a, b], y sea r(x) > 0 y p(x) > 0 para todo x en el intervalo. Entonces se dice que Resolver (3) Sujeta a (4) (5) es un problema regular de Sturm-Liouville. Los coeficientes en (4), (5) se suponen reales e independientes de .

79 1 < 2 < 3 < … < n < … tal que n →  cuando n → .
TEOREMA12.3 (a) Existe un número infinito de valores propios reales que se pueden arreglar en orden creciente 1 < 2 < 3 < … < n < … tal que n →  cuando n → . (b) Para cada vlor propio hay sólo uan función propia (excepto para multiplos constantes no nulos). (c) Las funciones propias que corresponden a diferentes valores propios son linealmente independientes. (d) El conunto d efunciones propias que corresponden al conjunto de valores propios es ortogonal con respecto a la función pesop(x) en el intervalo [a, b]. Propiedades del Problema Regular de Strum-Liouville

80 Demostración de(d) Sean ym e yn be funciones propias correspondientes a valores propios m y n. Entonces (6) (7) De (6)yn  (7)ym tenemos

81 Integrando la ecuación anterior de a a b, se tiene (8)
Como todas las soluciones deben satisfacer las condiciones de frontera (4) y (5), de (4) tenemos

82 Para que A1 y B1 no nulas ambas, satisfagan el sistema, el determinante de los coeficientes debe valer cero De manera similar de (5), tenemos Así el lado derecho de (8) vale cero. De ahí tenemos la relación de ortogonalidad (9)

83 Ejemplo 2 Resolver (10) Solución Se debería verificar que para  = 0 y  < 0, (10) sólo posee la solución trivial. Para  = 2 > 0,  > 0, la solución general es y = c1 cos x + c2 sin x. Ahora la condición y(0) = 0 implica c1 = 0, así que y = c2 sin x. La segunda condición y(1) + y(1) = 0 implica c2 sin  + c2 cos. = 0.

84 Ejemplo 2 (2) Escogiendo c2  0, tenemos (11) De Fig 12.20, vemos que hay infinitas soluciones para  > 0. Es fácil obtener los valores de  > 0. Así que los valores propios son n = n2, n = 1, 2, 3, … y las funciones propias correspondientes son yn = sin nx.

85 Fig 12.20

86 Problema Singular de Sturm-Liouville
Existen varias condiciones para (3) r(a) = y se especifica una condición de frontera del tipo provisto en (5) en x = b; (12) r(b) = 0 y se especifica una condición de frontera del tipo provisto en (4) en x = a. (13) r(a) = r(b) = 0 y no se especifica ninguna condición de frontera en x = a ni en x = b; (14) r(a) = r(b) y las condiciones de frontera y(a) = y(b), y’(a) = y’(b) (15)

87 Observaciones: La ecuación (3) que satisface (12) y (13) es un problema singular de valores en la frontera. La ecuación (3) que satisface (15) es un problema periódico de valores en la frontera.

88 Al suponer que las soluciones de (3) están acotadas en [a, b], de (8) se tiene
Si r(a) = 0, entonces la relación de ortogonalidad (9) se cumple sin ninguna condición en la frontera en x = a; (16) Si r(b) = 0 , entonces la relación de ortogonalidad (9) se cumple sin ninguna condición en la frontera en x = b; (17) Si r(a) = r(b) = 0, entonces la relación de ortogonalidad (9) se cumple sin ninguna condición en la frontera en x = a ni en x = b; (18) Si r(a) = r(b), entonces la relación de ortogonalidad (9) se cumple con las condiciones de frontera periódicas y(a) = y(b), y’(a) = y’(b). (19)

89 Forma Autoconjunta En realidad (3) es al misma que (20) Así podemos escribir la ecuación diferencial de Legendre como (21) Aquí hallamos que el coeficiente de y es al derivada del coeficiente de y.

90 Además, si los coeficientes son continuos y a(x)  0 para todo x en un intervalo, entonces cualquier eduación diferencial de segundo orden (22) swe puede reformular en la llamada forma autoadjunta (3). Para entender el hecho anterior, empezamos desde a1(x)y + a0(x)y = 0 Sea P = a0/a1,  = exp( Pdx),  = P, entonces y + Py = 0, y + Py = 0, Así d(y)/dx = 0.

91 Ahora para (22), sea Y = y, el factor de integración e [b(x)/a(x)] dx. En este caso (22) se transforma en En resumen, (22) puede transformarse en

92 Además, (23) es la misma que (3)

93 Ejemplo 3 En la Sec 5.3, vimos que la solución general de al ecuación diferencial paramétrica de Bessel Dividiendo la ecuación de Bessel entre x2 y multiplicando la ecuación resultante por el factor de integración e [(1/x)] dx = eln x = x, tenemos

94 Ejemplo 3 (2) Ahora r(0) = 0, y de las dos soluciones Jn(x) y Yn(x) sólo Jn(x) está acotada en x = 0. De (16), el conjunto {Jn(ix)}, i = 1, 2, 3, …, es ortogonal con respecto a la función peso p(x) = x en [0, b]. Así (24) Siempre quei y por consiguiente los valores propios i = i2 se definen por medio de un acondición límite en x = b del tipo provisto en (5): A2Jn(b) + B2Jn(b) = 0 (25)

95 Ejemplo 4 De (21), identificamos q(x) = 0, p(x) = 1 y  = n(n + 1). Recuerde de la Sec 5.3 que cuando n = 0, 1, 2, …, la ED de Legendre posee soluciones polinomiales Pn(x). Observamos que r(−1) = r(1) = 0 junto con el hecho de que Pn(x) son las únicas soluciones de (21) que están acotadas en [−1, 1], para concluir que el conjunto {Pn(x)}, n = 0, 1, 2, …, es ortogonal con respecto a la función peso p(x) = 1 en [−1, 1]. Así

96 12.6 Series de Bessel y Legendre
Series de Fourier-Bessel Hemos demostrado que{Jn(ix)}, i = 1, 2, 3, …es ortogonal con respecto a p(x) = x en [0, b] cuando i esté definida por medio de (1) Esta serie ortogonal, o serie de Fourierde generalizada, el desarrollo de una función f definida en (0, b) en términos de este conjunto ortogonal es (2) donde (3)

97 La norma cuadrada Jn(ix) se define mediante
La norma cuadrada Jn(ix) se define mediante (4) Esta serie (2) se llama series de Fourier-Bessel.

98 Relaciones de Recurrencia Diferenciales
Recordando (20) y (21) da la Sec 5.3, tenemos las relaciones de recurrencia diferenciales como (5) (6)

99 Norma Cuadrada El valor de (4) depende de i = i2. Si y = Jn(x) tenemos que Al multiplicar por 2xy’, se tiene

100 Integrandopor partes [0, b], se obtiene Como y = Jn(x), el límite inferior es 0 para n > 0, porque Jn(0) = 0. Para n = 0, en x = 0. Así (7) donde y = Jn(x).

101 Ahora se consideran tres casos de (1).
Caso I: Si se elige A2 = 1 y B2 = 0, entonces (1) es (8) Hay un número infinito de raíces positivas xi = ib de (8) (see Fig 5.3), que definen i = xi/b. Los valores propios son positivos y i = i2 = (xi/b)2. De las raíces negativas de (8) no resulta ningún nuevo valor propio puesto que Jn(−x) = (−1)nJn(x).

102 El número 0 no es un valor propio de para ningún n puesto que Jn(0) = 0, n= 1, 2, 3, … y J0(0) = 1. Cuando (6) se escribe como xJn(x) = nJn(x) – xJn+1(x), de (7) y (8) se deduce (9)

103 Caso II: Si se elige A2 = h  0 y B2 = b, entonces (1) es
Caso II: Si se elige A2 = h  0 y B2 = b, entonces (1) es (10) Hya un número infinito de raíces positvas xi = ib para n = 1, 2, 3, …. Como antes, i = i2 = (xi/b)2.  = 0 no es un valor propio para n = 1, 2, 3, …. Sustituyendo ibJn(ib) = – hJn(ib) en (7), se tiene (11)

104 Caso III: Si h = 0 y n = 0 en (10), i se definen da las raíces
Caso III: Si h = 0 y n = 0 en (10), i se definen da las raíces (12) Aunque (12) es sólo un caso especial de (10), es la única solución para la cual  = 0 es un valor propio. Para n = 0, el resultado en (6) implica que J0(b) = 0 es equivalente a J1(b) = 0.

105 Como x1 = 1b = 0 es una raíz de la última ecuación y puesto que J0(0) = 1 no es trivial, deducimos de 1 = 12 = (x1/b)2 que 1 es un valor propio. Pero no podemso utilizar (11) cuando 1 = 0, h = 0, n = 0, y n = 0. Sin embargo de (4) tenemos (13) Para i > 0 podemos usar (11) con h = 0 y n = 0: (14)

106 La serie de Fourier-Bessel de una función f definida en
DEFINICIÓN 12.8 La serie de Fourier-Bessel de una función f definida en el intervalo (0, b) se expresa mediante (i) (15) (16) donde i se definen mediante Jn(b) = 0. Serie de Fourier-Bessel

107 (continuación) (ii) (17) (18)
DEFINICIÓN 12.8 (ii) (17) (18) donde i se definen mediante hJn(b) + bJ’n(b) = 0. Serie de Fourier-Bessel

108 (continuación) (iii) (19) (20)
DEFINICIÓN 12.8 (iii) (19) (20) donde the i se definen mediante J’0(b) = 0. Serie de Fourier-Bessel

109 Si f y f’ son continuas por partes en el intervalo abierto
TEOREMA 12.4 Si f y f’ son continuas por partes en el intervalo abierto (0, b), entonces un desarrollo de Fourier-Bessel de f converge a f(x) en algún punto donde f es continua y al promedio [f(x+) + f(x-)] / 2 en algún punto donde f es discontinua. Condiciones para Convergencia

110 Ejemplo 1 Desarrolle f(x) = x, 0 < x < 3, enn una serie de Fourier-Bessel , usando función de Bessel de orden uno que satisfacen la condición límite J1(3) = 0. Solución Empleamos (15) donde ci se expresan mediante (16) con b = 3:

111 Ejemplo 1 (2) Sea t = i x, dx = dt/i, x2 = t2/i2, y use (5) en la forma d[t2J2(t)]/dt = t2J1(t):

112 Ejemplo 2 Si las i del Ejemplo 1 se definen mediante J1(3) + J1(3) = 0, lo único que cambia en el desarrollo es el valor de la norma cuadrada. Como 3J1(3) + 3J1(3) = 0 que concuerda con (10) cuando h = 3, b = 3 y n = 1. Así (18) y (17) producen a su vez

113 La serie de Fourier-Legendre de una función f definida
DEFINICIÓN 12.9 La serie de Fourier-Legendre de una función f definida en el intervalo (－1, 1) se expresa mediante (i) (21) (22) donde i se definen mediante Jn(b) = 0. Serie de Fourier-Legendre

114 Si f y f’ son continuas por partes en el intervalo abierto
TEOREMA 12.5 Si f y f’ son continuas por partes en el intervalo abierto (－1, 1), entonces un desarrollo en serie de Fourier-Legendre (21) converge a f(x) en algún punto donde f es continua y al promedio [f(x+) + f(x-) / 2 en un punto donde f es discontinua. Condiciones de Convergencia

115 Ejemplo 3 Escriba los cuatro primeros términos no nulos del desarrollo de Fourier-Legendre de Solución De la página 269 y (22):

116 Ejemplo 3 (2)

117 Fig 12.22

118 Otra Forma de la Serie Si se establece x = cos , x = 1 implica que  = 0, x = −1 implica que  = . Como dx = −sin  d, (21) y (22) se transforma, respectivamente, en (23) (24) donde f(cos ) se ha remplazado por F().