4 最良近似としてのフーリエ級数

フーリエ級数とは全く話を別にして,区間 $ [-\pi,\,\pi]$で定義された関数$ f(x)$を三角 関数を用いて最小二乗法で近似する.すなわち,

$\displaystyle S_n(x)=\frac{a_0}{2}+\sum_{k=1}^n(a_k\cos kx+b_k\sin kx)$ (25)

と近似する.ここで,式(25)の係数$ a_k$$ b_k$を上手に選んで,$ f(x)$との二乗平均差3

$\displaystyle E(a_0,\,a_1,\,a_2,\,\cdots,\,a_n;\,b_1,\,b_2,\,\cdots,\,b_n)= \frac{1}{2\pi}\int_{-\pi}^{\pi}[f(x)-S_n(x)]^2\,\mathrm{d}x$ (26)

が最も小さくなるようにする.この二乗平均誤差は,係数$ a_k$$ b_k$の関数となってい る.この係数の選び方により,誤差の量が変化する.

二乗平均誤差を最小にするためには,それぞれの偏微分がゼロになるときに得られる.すなわち,

\begin{subequations}\begin{align}& \if 11 \frac{\partial E}{\partial a_0} \else ...
...lse \frac{\partial^{1} E}{\partial b_n^{1}}\fi =0& \end{align}\end{subequations}

が条件となる.この具体的な計算は,式(26)に式(25)を代入 して偏微分がゼロとなる$ a_k$$ b_k$を求める.

4.0.0.1 $ a_0$の計算

二乗平均後差が最小になる$ a_0$は,次のように計算して求める.

0 $\displaystyle = \if 11 \frac{\partial E}{\partial a_0} \else \frac{\partial^{1} E}{\partial a_0^{1}}\fi$    
  $\displaystyle =-\frac{1}{2\pi}\int_{-\pi}^{\pi}2\left\{ f(x)-\left[\frac{a_0}{2}+\sum_{k=1}^n(a_k\cos kx+b_k\sin kx)\right] \right\}\frac{1}{2}\,\mathrm{d}x$    

                式(5)より$ \sin kx$$ \cos
kx$の積分はゼロとなるので,


  $\displaystyle =-\frac{1}{2\pi}\int_{-\pi}^{\pi}\left\{f(x)-\frac{a_0}{2}\right\}\,\mathrm{d}x$    
  $\displaystyle =-\frac{1}{2\pi}\int_{-\pi}^{\pi}f(x)\,\mathrm{d}x +\frac{a_0}{4\pi}\int_{-\pi}^{\pi}\,\mathrm{d}x$    
  $\displaystyle =-\frac{1}{2\pi}\int_{-\pi}^{\pi}f(x)\,\mathrm{d}x +\frac{a_0}{2}$ (28)

である.ゆえに,

$\displaystyle a_0=\frac{1}{\pi}\int_{-\pi}^{\pi}f(x)\,\mathrm{d}x$ (29)

となる.これは,フーリエ級数の$ a_0$の計算と同じ.

4.0.0.2 $ a_k$の計算

二乗平均後差が最小になる$ \ell$番目の係数$ a_\ell$を計算する

0 $\displaystyle = \if 11 \frac{\partial E}{\partial a_\ell} \else \frac{\partial^{1} E}{\partial a_\ell^{1}}\fi$    
  $\displaystyle =-\frac{1}{2\pi}\int_{-\pi}^{\pi}2\left\{ f(x)-\left[\frac{a_0}{2}+\sum_{k=1}^n(a_k\cos kx+b_k\sin kx)\right] \right\}\cos \ell x\,\mathrm{d}x$    

                式(5)(2)(4)を使うと,


  $\displaystyle =-\frac{1}{\pi}\int_{-\pi}^{\pi}f(x)\cos \ell x\,\mathrm{d}x +\frac{a_\ell}{\pi}\int_{-\pi}^{\pi}\cos\ell x\cos \ell x\,\mathrm{d}x$    
  $\displaystyle =-\frac{1}{\pi}\int_{-\pi}^{\pi}f(x)\cos \ell x\,\mathrm{d}x +a_\ell$ (30)

したがって,

$\displaystyle a_k=\frac{1}{\pi}\int_{-\pi}^{\pi}f(x)\cos kx\,\mathrm{d}x$ (31)

である.これもフーリエ係数の計算と同じ

4.0.0.3 $ b_k$の計算

同様にし,二乗平均後差が最小になる$ \ell$番めの係数$ b_\ell$を計算する

0 $\displaystyle = \if 11 \frac{\partial E}{\partial b_\ell} \else \frac{\partial^{1} E}{\partial b_\ell^{1}}\fi$    
  $\displaystyle =-\frac{1}{2\pi}\int_{-\pi}^{\pi}2\left\{ f(x)-\left[\frac{a_0}{2}+\sum_{k=1}^n(a_k\cos kx+b_k\sin kx)\right] \right\}\sin\ell x\,\mathrm{d}x$    

                式(5)(3)(4)を使うと,


  $\displaystyle =-\frac{1}{\pi}\int_{-\pi}^{\pi}f(x)\sin\ell x\,\mathrm{d}x +\frac{b_\ell}{\pi}\int_{-\pi}^{\pi}\sin\ell x\sin\ell x\,\mathrm{d}x$    
  $\displaystyle =-\frac{1}{\pi}\int_{-\pi}^{\pi}f(x)\sin\ell x\,\mathrm{d}x +b_\ell$ (32)

したがって,

$\displaystyle b_k=\frac{1}{\pi}\int_{-\pi}^{\pi}f(x)\sin kx\,\mathrm{d}x$ (33)

である.これもフーリエ係数の計算と同じ.

フーリエ級数は,関数$ f(x)$を最小二乗法で近似している.これは,展開する三角関数が 有限個の場合でも,その展開の項数に関わらずいつも最良近似となっている.展開の項数 に関わらず,同じ係数でいつでも最良近似となるのは,展開する三角関数の集合が直交関数 系となっているからである.


ホームページ: Yamamoto's laboratory
著者: 山本昌志
Yamamoto Masashi
平成18年12月1日


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