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デルタ関数・符号関数・主値

2026年10月15日4分で読めますAI生成教科書『基礎理論』第10章 フーリエ変換
目次
  1. ディラックのデルタ関数
  2. ヘヴィサイド関数と符号関数
  3. 符号関数のフーリエ変換と主値
  4. 木下の層

AI 生成・木下が未勉強

応用数学入門 第10章 §10.5 ★★ δ\delta の初期条件(熱核)・逆ラプラスで使う道具。主値は演習 11.3 のヒント。

ここからは、逆ラプラス変換(§3.5、および演習 11.3)で直接使う「超関数」の道具を用意する。

ディラックのデルタ関数

★★ ∫δφ=φ(0)\int\delta\varphi=\varphi(0)、δ^=1\hat\delta=1。点源=インパルス。

デルタ関数 δ(t)\delta(t) は、任意の滑らかな φ\varphi に対して

∫−∞∞δ(t) φ(t)  ⁣dt=φ(0)\int_{-\infty}^{\infty}\delta(t)\,\varphi(t)\,\mathop{}\!\mathrm{d} t=\varphi(0)

を満たす「関数」として特徴づけられる(正確には超関数)。反転公式に f=δf=\delta を入れると、δ^(ω)=∫δ(t)e−iωt ⁣dt=1\hat\delta(\omega)=\int\delta(t)\mathrm{e}^{-\mathrm{i}\omega t}\mathop{}\!\mathrm{d} t=1 なので、

δ(t)=12π∫−∞∞eiωt  ⁣dω.\delta(t)=\frac{1}{2\pi}\int_{-\infty}^{\infty}\mathrm{e}^{\mathrm{i}\omega t}\,\mathop{}\!\mathrm{d}\omega.

これは「すべての振動数を等しい重みで足すと、t=0t=0 に集中したスパイクになる」という、きわめて有用な表示である。

ヘヴィサイド関数と符号関数

★ 片側化のスイッチ。ラプラス変換の「t≥0t\ge0 のみ」と結ぶ。

ヘヴィサイド(階段)関数を

Θ(t)=1+sgn⁡(t)2={1(t>0)0(t<0)\varTheta (t)=\frac{1+\operatorname{sgn}(t)}{2}=\begin{cases}1&(t>0)\\ 0&(t<0)\end{cases}

と定義する。ここで sgn⁡(t)\operatorname{sgn}(t) は符号関数(t>0t>0 で +1+1、t<0t<0 で −1-1)である。Θ\varTheta は「片側だけ生かす」スイッチであり、ラプラス変換が「t≥0t\ge0 のみを見る片側変換」であることと本質的に結びついている(§3.1)。

符号関数のフーリエ変換と主値

★ 2i P1p2\mathrm{i}\,\mathrm{P}\frac1p の公式。演習 11.3(2) の別解ヒント。

sgn⁡(t)\operatorname{sgn}(t) は無限遠で 00 に減衰しないため、そのフーリエ変換は素朴には収束しない。e−ϵ∣t∣\mathrm{e}^{-\epsilon\left\vert t\right\vert } を掛けて ϵ→0+\epsilon\to0^+ とする正則化で扱う:

∫−∞∞sgn⁡(t) e−ipt  ⁣dt=lim⁡ϵ→0+[∫0∞e−(ϵ+ip)t ⁣dt−∫−∞0e(ϵ−ip)t ⁣dt]=lim⁡ϵ→0+[1ϵ+ip−1ϵ−ip]=2ip.\int_{-\infty}^{\infty}\operatorname{sgn}(t)\,\mathrm{e}^{-\mathrm{i} p t}\,\mathop{}\!\mathrm{d} t =\lim_{\epsilon\to0^+}\left[\int_0^\infty \mathrm{e}^{-(\epsilon+\mathrm{i} p)t}\mathop{}\!\mathrm{d} t -\int_{-\infty}^0 \mathrm{e}^{(\epsilon-\mathrm{i} p)t}\mathop{}\!\mathrm{d} t\right] =\lim_{\epsilon\to0^+}\left[\frac{1}{\epsilon+\mathrm{i} p}-\frac{1}{\epsilon-\mathrm{i} p}\right] =\frac{2}{\mathrm{i} p}.

この結果は、逆から読むと次のヒントの公式に他ならない:

定理

命題 (符号関数の表示 ★)

∫−∞∞eipy sgn⁡(y)  ⁣dy=2ip=2i P1p,すなわち2i P1p=∫−∞∞ ⁣dy eipy sgn⁡(y).\int_{-\infty}^{\infty}\mathrm{e}^{\mathrm{i} p y}\,\operatorname{sgn}(y)\,\mathop{}\!\mathrm{d} y = \frac{2}{\mathrm{i} p}=2\mathrm{i}\,\mathrm{P}\frac1p, \qquad\text{すなわち}\qquad 2\mathrm{i}\,\mathrm{P}\frac1p=\int_{-\infty}^{\infty}\mathop{}\!\mathrm{d} y\,\mathrm{e}^{\mathrm{i} p y}\,\operatorname{sgn}(y).

ここで P1p\mathrm{P}\dfrac1p は p=0p=0 におけるコーシーの主値を表す。

落とし穴

主値とは. 1/p1/p は p=0p=0 で発散するが、その周りを対称に積分すれば正負が打ち消して有限値が残る。これを主値 P∫\mathrm{P}\int と書く。上の等式は演習 11.3(2) のヒントそのものであり、そこでは逆ラプラス変換の被積分を、この関係を通じてガウス積分の形へ整えるのに使う。

木下の勉強ステータス

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