复旦大学：《数学物理方法 Methods of Mathematical Physics》教学课件_第七章 Fourier变换 Fourier transforms

Chapter 7 Fourier Transforms Abstracts:复习 Fourier级数,讲解 Fourier transforms的定义、性质和物理意义 (例题):介绍多重 Fourier Transforms 应用:求解常微分方程;坐标一动量和时间一能量空间具有丰富的物理 为求解偏微分方程的定解问题做准备。 、 Fourier series 1. Fourier级数的定义 (动机:自然界中存在周期函数,其频谱分析可揭示物理规律。) 定义:设函数f()的周期为T,则下述级数称为f()的 Fourier级数, 2 f(o-ao+>la,cost+bn, sin 其中,{an= f(1)c tdt(n=1,2,3 2n丌 f()in-ndt(n=1,2,3,…) 引入圆频率O0 2丌 (如果t是时间空间的变量),上式可改写为 f()-ao+>la, cosn@ol+b, sin noot Tirf(Odi 其中,{4=00d(m=123-) f() sin noord(m=1,2,3,…) Fourier级数的收敛性狄里希莱条件 Dirichlet conditions:对于周期为 T的函数f(t),若它满足:(1)连续,或在每个周期中只有有限个第 类间断点*;(2)在每个周期中只有有限个极值(即每一个部分的小区间 内单调),则其 Fourier级数收敛,并且

Methods of Mathematical Physics (2016.10) Chapter 7 Fourier transforms YLMa@Phys.FDU 1 Chapter 7 Fourier Transforms Abstracts：复习 Fourier 级数，讲解 Fourier Transforms 的定义、性质和物理意义 (例题)；介绍多重 Fourier Transforms. 应 用：求解常微分方程；坐标—动量和时间—能量空间具有丰富的物理； 为求解偏微分方程的定解问题做准备。 一、 Fourier Series 1. Fourier 级数的定义 (动机:自然界中存在周期函数,其频谱分析可揭示物理规律。) 定义：设函数 f (t) 的周期为 T ，则下述级数称为 f (t) 的 Fourier 级数，            1 0 2 sin 2 ( ) ~ cos n n n t T n t b T n f t a a   ， 其中，     1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 0 1 ( )d 2 2 ( )cos d 1,2,3, 2 2 ( )sin d 1,2,3, . T T T n T T n T a f t t T n a f t t t n T T n b f t t t n T T                       引入圆频率 T   2 0  （如果 t 是时间空间的变量），上式可改写为       1 0 0 0 ( ) ~ cos sin n n n f t a a n t b n t 其中，     1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 0 0 0 1 ( )d 2 ( )cos d 1,2,3, 2 ( )sin d 1,2,3, . T T T n T T n T a f t t T a f t n t t n T b f t n t t n T                       Fourier 级数的收敛性[狄里希莱条件(Dirichlet conditions)]：对于周期为 T 的函数 f (t) ，若它满足：（1）连续，或在每个周期中只有有限个第一 类间断点*；（2）在每个周期中只有有限个极值(即每一个部分的小区间 内单调)，则其 Fourier 级数收敛，并且

Chapter 7 Fourier transforms f(o 2n丌 2n丌 (在连续点) +Sa.7b,sm2nx-=1(+0)+f(-0)(在间断点 *第一类间断点:在此点t=10函数∫(1)不连续,但左极限mf(t)和右 极限lmf(t)均存在且有限,所以可积。 Fourier级数的物理意义 任何周期信号必可分解为直流成分与基波和各高次谐波的交流成分之 和,它们的振幅分别为Ga2+b2( See Chapter103分离变量法&本征值问题).因 此,傅里叶级数又成为傅里叶频谱分析( Spectrum analysis). 2. Fourier级数的复数形式(简洁): 利用sino imedy-e-ined fa cos no/> e(ney +e-ineyor f()=∑cemU(-()=∑nc discrete frequencies:n=m,(n=0,±1,±2… quantum numbers)], 其中 (n=0,±1,+2,…) +ib Co = do 2,ca-b,各次谐波的振幅为2k 3.有限区间非周期函数的 Fourier展开(实际体系都有限非周期) 对有限区间的非周期函数,总可以通过延拓来构造周期函数,然后 作傅里叶展开(即拷贝不走样)。设函数∫(x)在坐标空间的区间x[-上 满足 Dirichlet条件,则f(x)的 ourier级数为, a co b x≤1) f(x 其中, ∫f(xo.yd(n=123…) b,=L/(r)sin"xdx (n=1, 2, 3

Methods of Mathematical Physics (2016.10) Chapter 7 Fourier transforms YLMa@Phys.FDU 2     0 1 ( ) 2 2 cos sin ( 0) ( 0) . 2 n n n f t t n n a a t b t f t f t T T t                       在连续点 在间断点 *第一类间断点: 在此点 0 t  t 函数 f (t) 不连续，但左极限 lim ( ) 0 0 f t tt  和右 极限 lim ( ) 0 0 f t tt  均存在且有限，所以可积。 Fourier 级数的物理意义： 任何周期信号必可分解为直流成分与基波和各高次谐波的交流成分之 和，它们的振幅分别为 2 2 n n a  b （See Chapter 10.3 分离变量法&本征值问题）. 因 此，傅里叶级数又成为傅里叶频谱分析(Spectrum analysis). 2. Fourier 级数的复数形式(简洁)： 利用 i e e n t in t in t 2 sin 0 0 0       和 2 cos 0 0 0 in t in t e e n t       得 0 0 ( ) [ ( ( )) , ] in t i t n n n n n f t c e f z t c z z e              [discrete frequencies: 0 ,( 0, 1, 2, ,quantum numbers) n       n n ], 其中， 1 2 0 1 2 1 ( ) d T in t n T c f t e t T     , (n  0,1,2, ) . 0 0 c  a ， 2 n n n a ib c   ， 2 n n n a ib c    . 各次谐波的振幅为 n 2 c . 3. 有限区间非周期函数的 Fourier 展开（实际体系都有限非周期）： 对有限区间的非周期函数，总可以通过延拓来构造周期函数，然后 作傅里叶展开（即拷贝不走样）。设函数 f (x) 在坐标空间的区间 x l l  ,  上 满足 Dirichlet 条件，则 f (x) 的 Fourier 级数为，             1 0 ( ) cos sin n n n x l n x b l n f x a a   ，  l  x  l 其中，     0 1 ( )d 2 1 ( )cos d 1,2,3, 1 ( )sin d 1,2,3, , l l l n l l n l a f x x l n a f x x x n l l n b f x x x n l l                      

Chapter 7 Fourier transforms 其复数形式为 f(x)=∑c;(-l≤x≤l) 2 f(x)edx(n=0,±1+2,…) 注意:这时的 Fourier级数只在区间xl内有意义,例如: 6(x) e(-≤x≤l 这种延拓在相互作用体系中要改变物理性质( PCs are different with dcs) 正交完备函数集: 在区间b上不恒为零的函数系四(x)(x)g(x)…},若 gn(x)2(x)dx=0(m≠n);又若对于xab]上的任意平方可积函数 ( square integrable function)f(x),完整性方程*均成立,则称{n(x)}为区 间xb上的正交完备归一集 (A set of orthogonal complete normalized function bases) *如果对于xb上的平方可积函数f(x),总有f(x)=∑c9(x),并且 (x)d=∑可92(x(x+∑c门dx=∑kA 成为完整性方程(称巴塞瓦等式),N2=门1(x)d为(x)的积分模方。 注:(1)正交性与区间xab有关。完备性:这些基矢一个不能多、一个不能少 (2)在复数函数集中,积分应理解为qm()(x)x=om, where a set of orthogonal complete normalized function bases are p(x)=P,(x)/NK (3)同一定义域的f(x)可以以(x)表示:f(x)=∑9(x),其值为 (4)对于1D无界空间区域( see below),连续波矢k的本征函数为平面波 q4(x) its orthogonal complete normalized relation 2丌 P,(x)pr (x)dx 6(k-k)=6(p-p)

Methods of Mathematical Physics (2016.10) Chapter 7 Fourier transforms YLMa@Phys.FDU 3 其复数形式为： ( ) n i x l n n f x c e       l  x  l， 1 ( ) d 2 n l i x l n l c f x e x l      (n  0,1,2, ) . 注意：这时的 Fourier 级数只在区间 x l,l 内有意义，例如： 1 ( ) ( ). 2 n x i l n x e l x l l          这种延拓在相互作用体系中要改变物理性质(PCs are different with DCs.)。 4. 正交完备函数集： 在区间 xa,b 上不恒为零的函数系 1 (x),2 (x),3 (x), ，若 ( ) ( )d 0 b m n a  x x x   m  n ；又若对于 xa,b 上的任意平方可积函数 (square integrable function) f (x) ，完整性方程* 均成立，则称 n (x) 为区 间 xa,b 上的正交完备归一集 (A set of orthogonal complete normalized function bases). *如果对于 xa,b 上的平方可积函数 f (x)，总有   k k k f (x) c  (x) ，并且 2 2 2 2 2 ( ) d ( ) ( )d | | | ( ) | d b b b s k s k k k k k a a a s k k k f x x c c x x x c x x c N              成为完整性方程（称巴塞瓦等式）, 2 2 | ( ) | d b k k a N x x    为 (x) k 的积分模方。 注: (1)正交性与区间 xa,b 有关。完备性：这些基矢一个不能多、一个不能少。 (2)在复数函数集中，积分应理解为 ( ) ( )d , b m n mn a    x x x   where a set of orthogonal complete normalized function bases are ( ) ( ) / . k k k   x x N  (3) 同 一 定 义 域 的 f x( ) 可 以 以 ( ) k  x 表 示 ：   k k k f (x) c  (x) ， 其值为 k c (representation theory). (4)对于 1D 无界空间区域(see below)，连续波矢 k 的本征函数为平面波 1 ( ) , 2 ikx k  x e   its orthogonal complete normalized relation is ( ') ' 1 1 ( ) ( )d d ( ') ( '). 2 i k k x k k     x x x e x k k p p             

(5)How to find (x) in a generalized approach? See Chapter 10.6, S-L eigenvalue problem( Sturm- Liouville型方程的本征值问题) 例如1:{sint,cos2t,snt,cos 2n丌2n丌 在区间-7门]上是正交完备函数集。 正交性:[g(()dr=0,g()和()是上面集合中的任意两个不同函数。 平方可积性1022 d=T,g(1)=1; 模方(归一性):N2= g()|dt=lT,g(1)是除之外的其它函数 例如2./ (n=0±1+2…)在区间x[-,上是正交完备集 例如3:(e-}(m=0+12…)在区间z/a,x/a]上是正交完备集 5.多重傅里叶级数 二元函数f(1,12)在-号71≤1≤T1,-≤t2≤是T2内的傅里叶级数为 f(12)=∑∑cmmm, 其中,c TT, J A(4, 42)e"met tne a)d, dt, (m, n=0, +1, +2, ) n÷2 72 、 Fourier积分与 Fourier变换 We consider an interaction-free particle within the quantum mechanics For the particle is confined in the finite space range of xa, b], there is the discrete variables(n), and the wave function is , (x). In that case, we need

Methods of Mathematical Physics (2016.10) Chapter 7 Fourier transforms YLMa@Phys.FDU 4 (5) How to find ( ) n  x in a generalized approach? See Chapter 10.6, S-L eigenvalue problem (Sturm-Liouville 型方程的本征值问题). 例如 1：        , 2 , cos 2 , ,sin 4 , cos 4 ,sin 2 , cos 2 1,sin t T n t T n t T t T t T t T       在区间   1 1 2 2 t T T  , 上是正交完备函数集。 正交性： 1 2 1 2 ( ) ( )d 0, T T g t h t t    g(t) 和h(t) 是上面集合中的任意两个不同函数。 平方可积性：   1 2 1 2 2 1 2 2 2 2 0 1 ( ) d 2 . T k k T k f t t T a a b               模方（归一性）： 1 2 1 2 1 2 1 2 2 2 1 2 d , ( ) 1; | ( ) | d ( ) 1 T T k T T t T g t N g t t T g t              ， 是除 之外的其它函数。 例如 2：       x l n i e  (n  0,1,2, ) 在区间 x l l  ,  上是正交完备集。 例如 3：  0 in t e   (n  0,1,2, ) 在区间 t    / , / 0 0  上是正交完备集。 5. 多重傅里叶级数： 二元函数 ( , ) 1 2 f t t 在 1 1 1 1 2 2 2 2 1 1 1 2 2 2       T t T T t T , 内的傅里叶级数为  0 1 0 2  1 2 ( , ) i m t n t mn m n f t t c e              ， 其中，   1 1 2 2 1 2 0 1 0 2 1 1 2 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 ( , ) d d T T i m t n t mn T T c f t t e t t T T           ( , 0, 1, 2, ) m n    ， 0 0 1 2 2 2 , T T         . 二、 Fourier 积分与 Fourier 变换 We consider an interaction-free particle within the quantum mechanics. For the particle is confined in the finite space range of x a b [ , ] , there is the discrete variables {}n , and the wave function is ( ). n  x In that case, we need

Chapter 7 Fourier transforms to adopt the Fourier series. But in the infinite space range of x[-oo, too], there is the continue variables k[oo, +oo ], and the wave function is the plane wave P, (x)-etikr (see below ) We need to learn the Fourier transforms 对(-∞,∞)上的非周期函数f(),不能展成 Fourier级数,但是我们 可以把它看成是周期为T的函数当T→∞时的极限。周期为T的函数的 Fourier级数为:f()=∑ 其中,c=m0山,而a=m2=72,△0=n-mn 2丌 因此,可以把c改写为 TJ-, f(r)e"o'dr f()eod5,代入f(t)的表达式,得 2 △Or f(o ∑日 ∫(5)e"d f(E)e-i%a(-sdE 当T→∞时,△O=2→0,1=n→o( continued spectrum) ∑(…)△o→「(…)da.因此, (02r 令1o)=n1Cr“a=-e°d, 则f() f(o)e do Fourier积分定理: 若函数f()在区间(-0∞)上满足:(1)f()在任一有限区间上满 足Diet条件:(2)()在(-,)上绝对可积即[()收敛、有 限或者limf()=0],则f()可表示成 Fourier积分,且 Fourier积分值等

Methods of Mathematical Physics (2016.10) Chapter 7 Fourier transforms YLMa@Phys.FDU 5 to adopt the Fourier series. But in the infinite space range of x[ , ],   there is the continue variables k[ , ],   and the wave function is the plane wave ( ) ikx k  x e  (see below). We need to learn the Fourier transforms. 对 t ,  上的非周期函数 f (t) ，不能展成 Fourier 级数，但是我们 可以把它看成是周期为 T 的函数当 T   时的极限。周期为 T 的函数的 Fourier 级数为： ( ) , n i t n n f t c e       其中， 1 2 1 2 1 ( ) d n T i t n T c f t e t T     ，而 T n n n    2  0  ， T n n     2   1   . 因此，可以把 n c 改写为 1 1 2 2 1 1 2 2 1 ( ) d ( ) d 2 n n T T i t i n T T c f t e t f e T               ，代入 f (t) 的表达式，得   1 1 2 2 1 1 2 2 1 ( ) ( ) d ( ) d 2 2 n n n T T i i t i t T T n n f t f e e f e                                     . 当 T   时， 0 2    T   ， 2 n n T      (continued spectrum)， ( ) ( )d . n      因此， 1   ( ) ( ) d d 2 1 1 ( ) d d . 2 2 i t i i t f t f e f e e                                     令       f  f e  f t e t i i t ( ) d 2 1 ( ) d 2 1 ( ) ~        , 则          ( ) d ~ 2 1 ( ) i t f t f e . 1. Fourier 积分定理： 若函数 f (t) 在区间 t ,  上满足:（1） f (t) 在任一有限区间上满 足 Dirichlet 条件；（2） f (t) 在 t ,  上绝对可积[即    f (t) dt 收敛、有 限或者 lim ( ) 0 t f t   ]，则 f (t) 可表示成 Fourier 积分，且 Fourier 积分值等

(-0)+f(+0)]2.即 f(t)= √2z f(oe do f(edi 上面一对等式上方的积分称为 Fourier积分,其中f(o)由下方等式 决定。f(o)称为∫()的 Fourier变换,记为:f(1)分f(o),f(1)和f(o) 分别称为原函数和象函数。当t是时间变量时,O则是频率。 f()+ 2丌 2r J/(or? f(o'e"o"do"di=S =f(o)(0-0)do'=f(o) 当在坐标变量x和动量(波数k)之间变换时,则习惯采用下面的变换 f() f(x)4>∫(k) f(k)= f(x)e“ Remarks1:limf(t)=0由 Jordan引理决定。当z→>∞ (0≤ag≤x,即Im≥0)时,f(=)→0(此限制条件为一致地趋于0),则 im[f( =e dz=0(实常数m>0),其中C2是以原点为圆心,半径为R 的上半圆周,即z=Re(0≤0f(k)为例] (1)线性定理:c1f1(x)+c2(x)c1f(k)+c2/2(k),(c1,c2是复常数) (2)相似定理:f(am)分/k (a≠O, scaling

Methods of Mathematical Physics (2016.10) Chapter 7 Fourier transforms YLMa@Phys.FDU 6 于 f (t  0)  f (t  0)/ 2. 即 1 ( ) ( ) d ; 2 1 ( ) ( ) d . 2 i t i t f t f e f f t e t                       上面一对等式上方的积分称为 Fourier 积分，其中 ( ) ~ f  由下方等式 决定。 ( ) ~ f  称为 f (t) 的 Fourier 变换，记为： ( ) ~ f (t)  f  ， f (t) 和 ( ) ~ f  分别称为原函数和象函数。当 t 是时间变量时，  则是频率。 1 1 1 ' ( ') ( ) [ ( ') d '] d ( ')[ d ]d ' 2 2 2 ( ') ( ')d ' ( ). i t i t i t f t f e e t f e t f f                                        当在坐标变量 x 和动量(波数 k )之间变换时，则习惯采用下面的变换： 1 ( ) ( ) d ; 2 1 ( ) ( ) d . 2 ikx ikx f x f k e k f k f x e x                  ( ) ~ f (x)  f k . Remarks 1 ： lim ( ) 0 t f t   由 Jordan 引 理 决定。 当 z   (0  arg z  ,即Imz  0) 时, f (z) 0 (此限制条件为一致地趋于 0), 则 lim ( ) d  0   f z e z imz R CR (实常数m  0) ，其中 CR 是以原点为圆心，半径为 R 的上半圆周, 即 e (0 ). i z R       Remarks 2：    f (t) dt 有限的要求可以推广，即 ' ( ) i t f t e   除外。这是因 为对于连续谱的平面波，其“归一化”系数为    ( ')  函数： ( ') d 2 ( '). i t e t            2. Fourier 变换的基本性质：[ ( ) ~ f (x)  f k 为例] （1） 线性定理： ( ) ~ ( ) ~ ( ) ( ) 1 1 2 2 1 1 2 2 c f x  c f x  c f k  c f k ，（ 1 2 c c, 是复常数） （2） 相似定理： 1 ( ) k f ax f a a        a  0，scaling

证明:f(ax) f(ar)e dr=I a√2丌 (3)求导定理: 若∫m(x)=0.,(m=02,…,n-1),则 →± (x)>(ik)"f(k),(n=12,3…) 若f(k)=0,(m=012…,n-1)则 → (-x)f(x)分f(k),(m=1,2,3,…) f(x)+5r(r) ikdr e df(x) 证明: f(x)e +ik f(x)e dx=(ik)f(k) 相似地,利用归纳法可以证明更高阶导数定理。 (4)积分定理: 若厂/(5=0,则厂/5分水f(6) 若∫()n=0,则-()4/(m)n 证明:记dx)=f(d5, 因为f5=0,所以xm=0,因此由导数定理: q(x)>i列(k).又因为 d(x)=f(5)d5,p(x)=8(x)f(g(x)-h(x)f((x 可得q(x)=f(x)(>f(k) 所以有例(6)≈f(),即(5d5k( i (5)延迟定理:f(x-5)ef(k) 位移定理:f(x)e纱f(k+x) 证明延迟定理:

Methods of Mathematical Physics (2016.10) Chapter 7 Fourier transforms YLMa@Phys.FDU 7 证明： 1 1 1 1 ( ) ( ) d ( ) d 2 2 k i ikx a k f ax f ax e x f e f a a a                       . （3）求导定理： 若 ( ) ( ) 0, ( 0,1, 2, , 1) m x f x m n     ，则     ( ) ( ) , ( 1,2,3, ). n n f x ik f k n   若 ( ) ( ) 0, ( 0,1,2, , 1), m k f k m n     则     ( ) ( ) , ( 1,2,3, ). n n    ix f x f k n 证明：   1 1 ( ) ( ) d d ( ) 2 2 1 ( ) ( ) d ( ). 2 ikx ikx x ikx ikx f x f x e x e f x f x e ik f x e x ik f k                          相似地，利用归纳法可以证明更高阶导数定理。 （4）积分定理： 若 f ( )d 0       ，则 1 ( )d ( ) x f f k ik      . 若 f ( )d 0       ，则 1 ( ) ( )d k f x f ix       . 证明：记 ( ) ( )d x    x f    ， 因为 f ( )d 0       ，所以 ( )  0 x  x ，因此由导数定理： ( ) ~ (x) ik k . 又因为 ( ) ( ) ( ) ( )d , g x h x    x f    '( ) '( ) ( ( )) '( ) ( ( )), x g x f g x h x f h x   可得 ( ) ~ (x)  f (x)  f k . 所以有 ik f k k ( ) ~ ( ) ~  , 即 1 ( )d ( ) x f f k ik      . （5） 延迟定理： f x e f k  ik ~ ( )      . 位移定理：       f x e f k i ~ ( ) . 证明延迟定理：

f(x-se dx 证明位移定理 f(x)ef(k)/2(k) 厂f(m)7(k-n)n 证明 x1(25(x-5)112x((x=5Np中 ∫f(5) f(u)e-da =f1(k)f2(k) 说明:对于变换∫(1)台f(o),将上面性质中凡是出现±i的地方均变为千i (正常因果律) 3.多重 Fourier变换:二重 Fourier变换 f(x,y)= 在)厂产如地 f(ku,k2) Lf(x, y)e

Methods of Mathematical Physics (2016.10) Chapter 7 Fourier transforms YLMa@Phys.FDU 8 1 ( ) ( ) d 2 1 ( ) d ( ). 2 ikx ik iku ik f x f x e x f u e e u e f k                      证明位移定理：   1 ( ) ( ) d 2 1 ( ) d ( ). 2 i x i x ikx i k x f x e f x e e x f x e x f k                      （6） 卷积定理(Convolution Theorem，两对 Fourier 换式的卷积)： ( ) ~ ( ) ~ ( ) ( )d 2 1 1 2 1 2 f f x   f k f k        .         ( )d ~ ( ) ~ 2 1 ( ) ( ) 1 2 1 2 f x f x f f k . 证明： 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 1 1 ( ) ( )d ( ) ( )d d 2 2 2 1 1 ( ) ( ) d d 2 2 1 1 ( ) d ( ) d 2 2 ( ) ( ). ikx ikx x u ik iku f f x f f x e x f f x e x f e f u e u f k f k                                                                    说明：对于变换 ( ) ~ f (t)  f  ，将上面性质中凡是出现  i 的地方均变为  i . （正常因果律） 3. 多重 Fourier 变换：二重 Fourier 变换：     1 2 1 2 2 1 2 1 2 2 1 2 1 ( , ) ( , ) d d ; 2 1 ( , ) ( , ) d d . 2 i k x k y i k x k y f x y f k k e k k f k k f x y e x y                                      

三重 变换 () f(k,k2 f(x,y, z)e 引入F=xi1+y2+2和k=k+k2+kl3,并记体积元d=ddd, (k ) e f( 四重F (,)=(2z)J(k,o)e (k-j-ontdkdo, f(k,o)=(2z)J/(,e 4.FTvs.LT比较 Ff(o) f(o)e - dos(.i-p(D) p(p)edp≡o(1 条件、结果、意义:例如 F 6(-) FH(T-=1二h sin oT i;f(o [Sinore-iontd0(合成 两种不同的积分变换,功用基本相同,不同点 1)对原函数的要求不同。 2)LT并无直接物理意义,FT有深刻的物理意义。 3)FT用于求解不带初始条件-∞,+∞)的稳态过程(振荡)或带自由边界 条件x(-∞,+∞)的空间分布,LT用于求解带初始条件t(O,∞)的瞬态过程 (衰减)或半无界x(0,+∞)的空间分布

Methods of Mathematical Physics (2016.10) Chapter 7 Fourier transforms YLMa@Phys.FDU 9 三重 Fourier 变换：     1 2 3 1 2 3 3 1 2 3 1 2 3 3 1 2 3 1 ( , , ) ( , , ) d d d ; 2 1 ( , , ) ( , , ) d d d . 2 i k x k y k z i k x k y k z f x y z f k k k e k k k f k k k f x y z e x y z                                       引入 1 2 3 ˆ ˆ ˆ r  xi  yi  zi  和 1 1 2 2 3 3 ˆ ˆ ˆ k  k i  k i  k i  ，并记体积元 d d d d , r x y z  3 3 1 ( ) ( ) d ; 2 1 ( ) ( ) d . 2 ik r ik r f r f k e k f k f r e r                             四重 FT： 2 ( ) 2 ( ) ( , ) (2 ) ( , ) d d ; ( , ) (2 ) ( , ) d d . i k r t i k r t f r t f k e k f k f r t e r t                   4. FT vs. LT 比较 1 1 ˆ ( ) ( ) d ( ); 2 1 ˆ ( ) ( ) d ( ). 2 i t i t Ff t f t e f F f f e f t                             0 1 ˆ ( ) ( ) d ( ); 1 ˆ ( ) ( ) d ( ). 2 pt s i pt s i L t t e t p L t p e p t i                            条件、结果、意义: 例如 0 0 ˆ sin ( ). 2 sin ˆ ( ) , 1 2 sin sin . ; ( ) d d ( ) 2 i t i t F t T FhH T t h T h T i e f t h e e                                          合成 。 两种不同的积分变换，功用基本相同，不同点： 1）对原函数的要求不同。 2）LT 并无直接物理意义，FT 有深刻的物理意义。 3）FT 用于求解不带初始条件 （t - ,+  ） 的稳态过程（振荡）或带自由边界 条件 （x - ,+  ） 的空间分布，LT 用于求解带初始条件 t(0, )  的瞬态过程 （衰减）或半无界 （x 0,+） 的空间分布

例题分析: f(x 例1.研究矩形脉冲f(x)={h-TT 的频谱,其中h是常数 解]∫(x)是偶函数,谱函数为 (o)C0)-d=hl=1o/V oT f(1)的 Fourier积分是f(l)= h ro sin oT f(oe da eda.(频 谱分解与叠加)。 (7) 例2.求(x)的像函数。 解(x)(xk-x δ(x)的 Fourier积分是 (x) 1 例2:J(x)d=J(k 证明 j1m了6*h了y“k f(k)(k)∫ e-i(k-k) dxdkdk ∫∫f(k)"(k)6(k- k')dkdk=」f(k)dk

Methods of Mathematical Physics (2016.10) Chapter 7 Fourier transforms YLMa@Phys.FDU 10 三、例题分析： 例1. 研究矩形脉冲   0, , 0, x T x h T x T x T f             的频谱，其中 h 是常数。 [解] f  x 是偶函数，谱函数为     1 1 / 2 sin d d | . 2 2 2 T i t i t i t T T T h i T f f t e t he t e h                             f (t) 的 Fourier 积分是 1 sin ( ) ( ) d d 2 i t i t h T f t f e e                    .（频 谱分解与叠加）。 可以用来计算积分：       0 2 sin cos d ( ) 2 4 0 . t T Tx tx x f t t T x h t T                    例2. 求 (x) 的像函数。 [解]      2 1 ( ) d 2 1 ( )       x x e x i x . (x) 的 Fourier 积分是        x  e k  e k ikx ikxd 2 1 d 2 1 ( )    . 例 2’． 2 2 f x x f k k ( ) d ( ) d        . 证明： * ' * ( ') * 2 1 1 [ ( ) d ][ ( ') d ']d 2 2 1 ( ) ( ') d d d ' 2 ( ) ( ') ( ')d d ' | ( ) | d . ikx ik x i k k x f k e k f k e k x f k f k e x k k f k f k k k k k f k k                                      