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정기연재 - 수학 & 통계학/[상미분방정식] 참새와 함께하는 공학수학 - ODE 편

#7. Fourier Series(1. basic)

by STEMSNU 2015. 11. 8.

네, 다시 돌아왔습니다 ㅋㅋ Fourier series를 함께 차근차근 해볼텐데요, 일단 큰 그림을 머릿속에 넣고 갈겁니다.

Fourier series 에서는, 제일 먼저 주기가 인 경우의 특수한 경우를 따져볼거에요. 그 다음에는 그것을 조금 더 일반적으로, 주기가 임의의 상수로 나오는 경우에 대해 따져볼겁니다. 여기까지는 삼각함수를 가지고 하는 얘기입니다.

삼각함수가 아닌, 다른 함수로 확장시켜서 Fourier series 를 사용할 수 있도록 해주는 것이 바로 Sturm-Liouville 이론입니다. 이 이론이 없었다면 우리는 구면좌표계나 원통좌표계에서 나오는 방정식을 풀 수 없었을지도 몰라요.

대충 이 정도의 플롯을 가지고 포스팅을 따라와 주시면 되겠습니다. 그럼, 제일 단순한 경우부터 생각해볼까요?

Fourier series - 주기가

Fourier series 를 가장 이해하기 쉽게 표현하자면, 이렇게 말할 수 있을 겁니다.

  • 주어진 의 합으로 표현하고자 하는 노력

이 말을 그대로 수식으로 옮겨볼게요.

Fourier series 모양 고치기

이 식으로 다시 돌아와 봅시다. 원칙적으로는 이 식이 맞지만, 여러분이 교과서에서 볼 식이랑은 조금 다를 거에요. 왜냐구요?

을 넣은 상태에서는 어떻게 되느냐….

어 그런데… 이고 이니까 일 때는 그냥 만 남겠네요.

그러니 결국 좀 더 간단히 표현해주자면,

이제 익숙한 표현을 보고 있죠?

?

저 식을 보고 의문이 든다면 당연한 겁니다. 왜 굳이?라는 거죠. 예를 들어…
인 경우를 생각해봅시다. 이 함수는 직선함수인데, 굳이 꼬불꼬불 주기 함수인 로 표시할 필요가 있냐는거죠.

그 이유는 바로, 우리가 미분방정식 ODE를 풀 때 나오는 해들에 가 많았다는 사실에서 기인합니다. 기억하나요?
사실 뭐… 우리가 풀었던 방정식의 해에는 가 더 많이 나왔던 것은 사실입니다. 하지만 는 상당히 다루기가 골룸한 함수일겁니다. 를 조금만 증가시키면 끝없이 위로 올라가버리니까요. 네 뭐, 적분이나 미분을 하기는 쉽습니다만, 와 가장 연관성이 높은 라는 함수는 적분하기도 상당히….골치가 아픈 놈입니다.
이런 점들 뿐만 아니라, 가 가지는 가장 큰 메리트는, 주기성과 직교성일 것입니다. 삼각함수가 주기를 가지는 것이야, 자명한거고, 직교성이 왜 이렇게 큰 메리트를 가지는지, 바로 아래에서 확인해 보도록 해요!

Fourier series -계수 구하기

orthogonality


자 그렇다면, 모르는 계수들을 구해볼겁니다. 바로 orthogonality를 이용해서요! 혹시 뭔지 까먹었나요? 여기서 어떤 내용인지 한 번 확인을 하고 옵시다.

한 마디로 말하자면, 이런 거겠죠?

이미 저 포스팅에서는 일 때 orthogonality 가 성립한다는 사실을 보였습니다. 일 때에 대해 보였었는데요, 좀 더 자세히 살펴봅시다.

앞에 붙은 계수가 서로 다른 정수인 두 함수는 orthogonality 를 보일겁니다. 유도해볼까요?

그런데, 은 정수입니다. 에 정수배를 한 를 곱하면 무조건 0으로 떨어질테니, 저 값은 결국 모두 0이 되겠네요.

  • 주의할 점은, 일 경우에는 위에서 함께 전개한 유도과정을 적용할 수 없다는 거죠. 그러면 분모에 0이 들어가게 되니까요! 이 orthogonality 는 인 경우에만 성립합니다. 인 경우에는 따로 계산을 해줘야 하는 거죠!

앞에 붙은 계수가 서로 다른 정수인 두 함수또한 서로 orthogonality 를 보일겁니다.


마찬가지 이유로, 전개한 항들은 전부 0으로 날아가겠죠?

  • 마찬가지로, 인 경우에만 성립하는 orthogonality 입니다.

의 경우에는, 이어도 orthogonality가 성립합니다. 일단 인 경우부터 유도해볼까요?

그런데, 는 안에 가 들어간 결과가 같을테니 괄호안에 있는 녀석들이 전부 0으로 날아가 버릴겁니다. 즉!

그러면 인 경우에는 어떻게 될까요? 삼각함수의 두배공식을 기억하신다면 쉬울겁니다!

네 마찬가지로, 항이 0으로 함께 날아갈테니, 이 값도 0이 되겠죠?

이제까지 살펴본 세 가지 orthogonality 를 정리해보면 아래와 같습니다.

이제 이 성질을 이용해서 계수를 구해볼겁니다.

구하기

는 제일 쉽습니다. 그냥 Fourier series 정의 식에다가 통째로 적분을 씌우면 되거든요!

여기에 부터 까지 가는 적분을 씌워봅시다.

이라는 것 쯤이야 쉽게 보일 수 있을 겁니다. 이 정수니까요. 그러니 뒤에 있는 항들이 통째로 날아가고, 간단하게 정리가 뙇! 됩니다.


결론적으로는,

구하기

이번에는 양변에 를 곱해볼게요. 그런데 이 때, 은 뭘 선정하느냐 : 아무거나! 입니다. ㅋㅋㅋㅋ 어떤 정수든 선정해서 곱할거다…정도의 의미를 가진다고 생각하시면 되겠네요 ㅋㅋㅋ


여기에 부터 까지 가는 적분을 씌워봅시다.

엇, 그렇다면….

위에서 열심히 정리한 orthogonality 에 의해, 세 번째 적분이 통째로 날아갑니다. 그리고 첫 번째 적분이 0이 되는 건 쉽구요.
그렇다면, 이제 가운데에 있는 적분만이 남았습니다. 과 같은 경우가 아니라면 전부 0이 되어 날아갈테니, 남은 항은 아래와 같겠죠.

이걸 계산해보면 그냥 입니다 ㅋㅋㅋㅋㅋ 계산은 간단하니 생략하고….

정리해서 적어보자면,

이렇게 됩니다. 이제 으로 바꿔주기만 하면 책에서 보던 그 식이 나오겠죠.

구하기

똑같은 과정에 의해서 구할겁니다. 일단 양변에 를 곱하고,

여기에 부터 까지 가는 적분을 씌워봅시다.

위에 있는 거랑 똑같습니다 ㅋㅋㅋ

따라서 남는 항은 이렇게 나올거고,

예상하셨듯 가 될겁니다. 다시 정리해보면,

짜잔! ㅋㅋㅋ 쉽죠? 우리가 앞으로 할 것들에 비하면 아무것도 아닌 계산량입니다.. 쏘쌛 ㅠㅠ

정리

정리해보자면, Fourier series 는 아래와 같이 표현됩니다.

주어진 함수를 두 삼각함수들의 무한합 형태로 표현하는 것이고, 이 때 각각의 계수를 이렇게 잡아주면 결과가 완성됩니다.

조금만 더 살펴볼까요? 이 증가할 수록 삼각함수들의 주기가 더 작아집니다. 즉, 더 세부적인 부분에 대한 표현이 가능하다는 거죠. 실제로 의 증가에 따른 그래프의 모양을 보면 아래와 같습니다. 검은 색이 원래의 함수이고, 색깔이 들어간 그래프가 Fourier series 로 근사한 값입니다.


이미지 출처



그래서 사실 제일 중요한건 초반, 그러니까 이 작을때의 계수들이 굉장히 중요하게 작용하더라~는 얘기를 할 수 있는거죠.

다음 시간 예고

저 위에 있는 그래프를 다시 보고 와봅시다. 주기가 얼마인가요? ㅋㅋㅋㅋ 잘 안보이겠지만, 3.14 즈음에서 0을 찍고 내려가는 것이 보이나요? 네 그렇습니다. 저 함수는 를 주기로 갖는 함수인데요, 하지만 세상에는 를 주기로 갖는 함수만 있는 것이 아니기 때문에, 어떻게 일반화를 시킬것이냐…에 대해 얘기를 좀 해보려 합니다. 일단 오늘은 몸풀기 정도로 생각해두고, 다음에 봐요!

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