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拉普拉斯变换和狄拉克δ函数

快捷方式: 差异相似杰卡德相似系数参考

拉普拉斯变换和狄拉克δ函数之间的区别

拉普拉斯变换 vs. 狄拉克δ函数

拉普拉斯变换(Laplace transform)是应用数学中常用的一种积分变换,又名拉氏轉換,其符號為 \displaystyle\mathcal \left\。拉氏變換是一個線性變換,可將一個有引數實數 t(t \ge 0) 的函數轉換為一個引數為複數 s 的函數: 拉氏變換在大部份的應用中都是對射的,最常見的 f(t) 和 F(s) 組合常印製成表,方便查閱。拉普拉斯变换得名自法國天文學家暨數學家皮埃尔-西蒙·拉普拉斯(Pierre-Simon marquis de Laplace),他在機率論的研究中首先引入了拉氏變換。 拉氏變換和傅里叶变换有關,不過傅里叶变换將一個函數或是信號表示為許多弦波的疊加,而拉氏變換則是將一個函數表示為許多矩的疊加。拉氏變換常用來求解微分方程及積分方程。在物理及工程上常用來分析線性非時變系統,可用來分析電子電路、諧振子、光学仪器及機械設備。在這些分析中,拉氏變換可以作時域和頻域之間的轉換,在時域中輸入和輸出都是時間的函數,在頻域中輸入和輸出則是複變角頻率的函數,單位是弧度每秒。 對於一個簡單的系統,拉氏變換提供另一種系統的描述方程,可以簡化分析系統行為的時間。像時域下的線性非時變系統,在頻域下會轉換為代數方程,在時域下的捲積會變成頻域下的乘法。. 在科學和數學中,狄拉克函數或簡稱函數(譯名德爾塔函數、得耳他函數)是在實數線上定義的一個廣義函數或分佈。它在除零以外的點上都等於零,且其在整個定義域上的積分等於1。函數有時可看作是在原點處无限高、无限细,但是总面积为1的一個尖峰,在物理上代表了理想化的質點或点电荷的密度。 從純數學的觀點來看,狄拉克函數並非嚴格意義上的函數,因為任何在擴展實數線上定義的函數,如果在一個點以外的地方都等於零,其總積分必須為零。函數只有在出現在積分以內的時候才有實質的意義。根據這一點,函數一般可以當做普通函數一樣使用。它形式上所遵守的規則屬於的一部分,是物理學和工程學的標準工具。包括函數在內的運算微積分方法,在20世紀初受到數學家的質疑,直到1950年代洛朗·施瓦茨才發展出一套令人滿意的嚴謹理論。嚴謹地來說,函數必須定義為一個分佈,對應於支撐集為原點的概率測度。在許多應用中,均將視為由在原點處有尖峰的函數所組成的序列的極限(),而序列中的函數則可作為對函數的近似。 在訊號處理上,函數常稱為單位脈衝符號或單位脈衝函數。δ函數是對應於狄拉克函數的離散函數,其定義域為離散集,值域可以是0或者1。.

之间拉普拉斯变换和狄拉克δ函数相似

拉普拉斯变换和狄拉克δ函数有(在联盟百科)16共同点: 卷积单位阶跃函数奧利弗·黑維塞实数应用数学信号处理分部積分法勒貝格積分矩 (數學)积分线性时不变系统理论諧振子贝塞尔函数连续函数Lp空间概率论

卷积

在泛函分析中,捲積、疊積、--積或旋積,是通过两个函数f和g生成第三个函数的一种数学算子,表徵函数f与经过翻转和平移的g的乘積函數所圍成的曲邊梯形的面積。如果将参加卷积的一个函数看作区间的指示函数,卷积还可以被看作是“滑動平均”的推广。.

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单位阶跃函数

單位階躍函數,又称赫维赛德阶跃函数,定義如下: 另一种定义为: 或 它是個不連續函數,其「微分」是狄拉克δ函數。它是一個幾乎必然是零的隨機變數的累積分布函數。 事實上,x.

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奧利弗·黑維塞

奧利弗·黑維塞(Oliver Heaviside,),英國自學成才的物理學家和电子工程师。他没有接受过正规的高等教育,作风古怪,不太重视严格的数学论证,善以直觉进行论述和演算,在数学和工程上做出了众多原创性成就。他通过数年时间自学微积分和麦克斯韦的《》,创立向量分析学,并将电磁学中最著名的麦克斯韦方程组改写为今天人们所熟知的形式。.

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实数

实数,是有理數和無理數的总称,前者如0、-4、81/7;后者如\sqrt、\pi等。实数可以直观地看作小數(有限或無限的),它們能把数轴「填滿」。但僅僅以枚舉的方式不能描述實數的全體。实数和虚数共同构成复数。 根据日常经验,有理數集在數軸上似乎是「稠密」的,于是古人一直认为用有理數即能滿足測量上的實際需要。以邊長為1公分的正方形為例,其對角線有多長?在規定的精度下(比如誤差小於0.001公分),總可以用有理數來表示足夠精確的測量結果(比如1.414公分)。但是,古希臘畢達哥拉斯學派的數學家發現,只使用有理數無法完全精確地表示這條對角線的長度,這徹底地打擊了他們的數學理念;他們原以為:.

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应用数学

應用數學(Applied Mathematics)是以應用為目的的明確的數學理論和方法的總稱,研究如何應用數學知識到其他範疇(尤其是科學)的數學分支,可以說是純數學的相反,應用純數學中的結論擴展到物理學等其他科學中,應用數學的發展是以科學為依據,作為科學研究的後盾。包括線性代數、矩陣理論、向量分析、複變分析、微分方程、拉普拉斯變換、傅里葉分析、數值分析、概率论、數理統計、運籌學、博弈論、控制理論、組合數學、資訊理論等許多數學分支,也包括從各種應用領域中提出的數學問題的研究。而大部分應用數學是以作為物理分析的工具。計算數學有時也可視為應用數學的一部分。應用數學大部分的教學範疇都是以物理的模型為基礎進行分析,當中或許搭配了各種數學工具,就為了更貼近物理的系統。 圖論應用在網絡分析,拓撲學在電路分析上的應用,群論在結晶學上的應用,微分幾何在規範場上的應用,自動控制理論在計算上的應用,黎曼幾何應用於相對論,數理邏輯應用於計算機,最小二乘法應用於飛機起降時自動控制,利用數字合成計算機輔助的X射線斷層成像技術(1979年數學家獲得諾貝爾醫學獎)數論應用在密碼學,博弈論、概率論、統計學應用在經濟學,線性規劃用於生產安排調度,都可見數學在不同範疇的應用。.

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信号处理

在计算机科学、药物分析、电子学等学科中,信号处理(signal processing)是指对信号表示、变换、运算等进行处理的过程。 信号处理可以用于沟通人类之间,或人与机器之间的联系;用以探测我们周围的环境,并揭示出那些不易观察到的状态和构造细节,以及用来控制和利用能源与信息.例如,我们可能希望分开两个或多个多少有些混在一起的信号,或者想增强信号模型中的某些成分或参数。 几十年来,信号处理在诸如语音与資料通訊、生物医学工程、声学、声呐、雷达、地震、石油勘探、仪器仪表、机器人、日用电子产品以及其它很多的这样一些广泛的领域内起着关键的作用。.

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分部積分法

分部積分法是種積分的技巧。它是由微分的乘法定則和微積分基本定理推導而來的。其基本思路是将不易求得结果的积分形式,转化为等价的但易于求出结果的积分形式。.

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勒貝格積分

勒貝格積分(Lebesgue integral)是现代数学中的一个积分概念,它将积分运算扩展到任何测度空间中。在最简单的情况下,对一个非负值的函数的积分可以看作是函数图像与x轴之间的面积。勒贝格积分则将积分运算扩展到更廣的函数(可測函數),并且也扩展了可以进行积分运算的集合(可測空間)。最早的积分运算对于非负值的函数来说,其积分相当于使用求极限的手段来计算一个多边形的面积(也就是黎曼積分),但這過程需要函數足够規則。但是随着对更加不规则的函数的积分运算的需要不断产生(比如为了讨论数学分析的极限过程中導致的函數,或者出于概率论的需求),很快就产生了对更加广义的求极限手段的要求来定义相应的积分运算。 在实分析和在其它许多数学领域中勒貝格積分拥有一席重要的地位。 勒貝格積分是以昂利·勒貝格命名的,他于1904年引入了这个积分定义。 今天勒贝格积分有狭义和广义两种意义。广义地说是对于一个在一般測度空間(的子集合)上的函数积分,在這情況下其測度不必然是勒貝格測度。狭义则是指对于勒贝格测度在實數線或者更高维数的歐幾里得空間的一个子集合上函数的积分。.

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矩 (數學)

矩,又稱動差,英文為moment。 数学中矩的概念来自于物理学。在物理学中,矩是用来表示物体形状的物理量。矩是用于物体形状识别的重要参数指标。定义在实数域上的实函数相对于值c的n阶矩为: 總的來說,在數學中,矩的概念是用來度量一組具有一定形態特點的點陣。舉個常用的例子,一個“二階矩”,我們在一維上可以測量它的“寬度”;而在更高階的維度上,由於其適用於橢球的空間分佈,我們還可以對點的云結構進行測量和描述。其他的矩用來描述諸如與均值的歪斜分佈情況(偏態),或峰值的分佈情況(峰態)等其他方面的分佈特點。.

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积分

积分是微积分学与数学分析裡的一个核心概念。通常分为定积分和不定积分两种。直观地说,对于一个给定的正实值函数 f(x), f(x)在一个实数区间 上的定积分 可以理解为在 \textstyle Oxy坐标平面上,由曲线 (x,f(x))、直线x.

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线性时不变系统理论

线性非时变系统理论俗称LTI系统理论,源自应用数学,直接在核磁共振頻譜學、地震学、电路、信号处理和控制理论等技术领域运用。它研究的是线性、非时变系统对任意输入信号的响应。虽然这些系统的轨迹通常会随时间变化(例如声学波形)来测量和跟踪,但是应用到图像处理和场论时,LTI系统在空间维度上也有轨迹。因此,这些系统也被称为线性非時變平移,在最一般的范围理论给出此理论。在离散(即采样)系统中对应的术语是线性非時變平移系统。由电阻、电容、电感组成的电路是LTI系统的一个很好的例子。.

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諧振子

古典力學中,一個諧振子(harmonic oscillator)乃一個系統,當其從平衡位置位移,會感受到一個恢復力F正比於位移x,並遵守虎克定律: 其中k是一個正值常數。 如果F是系統僅受的力,則系統稱作簡諧振子(簡單和諧振子)。而其進行簡諧運動——正中央為平衡點的正弦或餘弦的振動,且振幅與頻率都是常數(頻率跟振幅無關)。 若同時存在一摩擦力正比於速度,則會存在阻尼現象,稱這諧振子為阻尼振子。在這樣的情形,振動頻率小於無阻尼情形,且振幅隨著時間減小。 若同時存在跟時間相關的外力,諧振子則稱作是受驅振子。 力學上的例子包括了單擺(限於小角度位移之近似)、連接到彈簧的質量體,以及聲學系統。其他的相類系統包括了電學諧振子(electrical harmonic oscillator,參見RLC電路)。.

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贝塞尔函数

貝索函数(Bessel functions),是数学上的一类特殊函数的总称。通常单说的貝索函数指第一类貝索函数(Bessel function of the first kind)。一般貝索函数是下列常微分方程(一般称为貝索方程)的标准解函数y(x): 这类方程的解是无法用初等函数系统地表示。 由於貝索微分方程是二階常微分方程,需要由兩個獨立的函數來表示其标准解函数。典型的是使用第一类貝索函数和第二类貝索函数來表示标准解函数: 注意,由於 Y_\alpha(x) 在 x.

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连续函数

在数学中,连续是函数的一种属性。直观上来说,连续的函数就是当输入值的变化足够小的时候,输出的变化也会随之足够小的函数。如果输入值的某种微小的变化会产生输出值的一个突然的跳跃甚至无法定义,则这个函数被称为是不连续的函数(或者说具有不连续性)。 举例来说,考虑描述一棵树的高度随时间而变化的函数h(t),那么这个函数是连续的(除非树被砍断)。又例如,假设T(P)表示地球上某一点P的空气温度,则这个函数也是连续的。事实上,古典物理学中有一句格言:“自然界中,一切都是连续的。”相比之下,如果M(t)表述在时间t的时候银行账户上的钱币金额,则这个函数无论在存钱或者取钱的时候都会有跳跃,因此函数M(t)是不连续的。.

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Lp空间

在数学中,Lp空间是由p次可积函数组成的空间;对应的ℓp空间是由p次可和序列组成的空间。它們有時叫做勒貝格空間,以昂利·勒貝格命名,儘管依據它們是首先介入。在泛函分析和拓扑向量空间中,他们构成了巴拿赫空间一类重要的例子。 Lp空间在工程学领域的有限元分析中有应用。.

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概率论

概率论(Probability theory)是集中研究概率及随机现象的数学分支,是研究隨機性或不確定性等現象的數學。概率论主要研究对象为随机事件、随机变量以及随机过程。对于随机事件是不可能准确预测其结果的,然而对于一系列的独立随机事件——例如掷骰子、扔硬币、抽扑克牌以及輪盤等,会呈现出一定的、可以被用于研究及预测的规律,两个用来描述这些规律的最具代表性的数学结论分别是大数定律和中心极限定理。 作为统计学的数学基础,概率论对诸多涉及大量数据定量分析的人类活动极为重要,概率论的方法同样适用于其他方面,例如是对只知道系统部分状态的复杂系统的描述——统计力学,而二十世纪物理学的重大发现是以量子力学所描述的原子尺度上物理现象的概率本质。 數學家和精算師認為概率是在0至1閉區間内的數字,指定給一發生與失敗是隨機的「事件」。概率P(A)根據概率公理來指定給事件A。 一事件A在一事件B確定發生後會發生的概率稱為B給之A的條件概率;其數值為。若B給之A的條件概率和A的概率相同時,則稱A和B為獨立事件。且A和B的此一關係為對稱的,這可以由一同價敘述:「當A和B為獨立事件時,P(A \cap B).

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上面的列表回答下列问题

拉普拉斯变换和狄拉克δ函数之间的比较

拉普拉斯变换有74个关系,而狄拉克δ函数有125个。由于它们的共同之处16,杰卡德指数为8.04% = 16 / (74 + 125)。

参考

本文介绍拉普拉斯变换和狄拉克δ函数之间的关系。要访问该信息提取每篇文章,请访问:

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