離散版Fourierの反転公式
from ✅@2023-04-28T08:50D90 AM4-2023F-3
離散Fourier変換の逆変換が離散Fourier逆変換になることを示す
$ \forall N\in\N:{\mathcal{F}_{d,N}}^{-1}(\mathcal{F}_{d,N}(X_\bullet))=X_\bullet
名前はFourierの反転公式にあやかった
一般に通用する名前はなさそう
証明
$ \forall N\in\N\forall n\in\Z:
$ {\mathcal{F}_{d,N}}^{-1}(\mathcal{F}_N(X_\bullet))_n=\sum_{0\le k<N}\frac1N\sum_{0\le m<N}X_ne^{-2\pi\frac mNki}e^{2\pi\frac kNni}
$ = \frac1N\sum_{(k,m)\in [0,N\llbracket^2}X_ne^{2\pi\frac kN(n-m)i}
$ = \frac1NX_n\sum_{(k,m)\in [0,N\llbracket^2}e^{2\pi\frac kN(n-m)i}
$ = \frac1NX_n\sum_{0\le m<N}\left(\frac{\left(e^{2\pi i\frac{n-m}{N}}\right)^N-\left(e^{2\pi i\frac{n-m}{N}}\right)^0}{e^{2\pi i\frac{n-m}{N}}-1}\llbracket\lnot N\backslash(n-m)\rrbracket+\llbracket N\backslash(n-m)\rrbracket\sum_{0\le k<N}1\right)
$ \backslash:割り切れる
$ = \frac1NX_n\sum_{0\le m<N}\left(\frac{e^{2\pi i(n-m)}-1}{e^{2\pi i\frac{n-m}{N}}-1}\llbracket\lnot N\backslash(n-m)\rrbracket+N\llbracket N\backslash(n-m)\rrbracket\right)
$ = \frac1NX_n\sum_{0\le m<N}\left(\frac{1-1}{e^{2\pi i\frac{n-m}{N}}-1}\llbracket\lnot N\backslash(n-m)\rrbracket+N\llbracket N\backslash(n-m)\rrbracket\right)
$ \because n-m\in\Z
$ = \frac1NX_n\sum_{0\le m<N}N\llbracket N\backslash(n-m)\rrbracket
$ = X_n\sum_{0\le m<N}\llbracket N\backslash(n-m)\rrbracket
$ = X_n\sum_{m}\llbracket\exist l\in\Z:0\le m=n+lN<N\rrbracket
$ = X_n\sum_{m}\llbracket\exist l\in\Z:m=n+lN\land-\frac nN\le l<1-\frac nN\rrbracket
$ = X_n
$ lの区間幅が$ [0,1\lbrackなので、これを満たす$ lはつねに1つしかない
よって、条件を満たす$ mも常に1つしかない
$ \underline{\therefore\forall N\in\N:{\mathcal{F}_{d,N}}^{-1}(\mathcal{F}_{d,N}(X_\bullet))=X_\bullet\quad}_\blacksquare
$ X_n:=f(n\varDelta t)とすると、$ \forall n\in\Z:{\mathcal{F}_{d,N}}^{-1}(\mathcal{F}_N(X_\bullet))_n=f(n\varDelta t)となる
$ \varDelta t刻みでは変換と逆変換が成り立つが、それ以外で一致する保証はない
#2025-06-02 12:59:26
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