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東京大学 情報理工学研究科 数理情報学 2020年度 第4問

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hari64boli64

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整数 \(n\) と実数 \(t \geq 0\) に対する関数 \(x(n,t)\) がしたがう微分方程式

\[ \begin{align} \frac{\partial}{\partial t}x(n,t) = x(n-1,t) + x(n+1,t) - 2x(n,t) \tag{*} \end{align} \]

を考える。ただし、関数 \(x(n,t)\) は任意の整数 \(n\) に対して

\[ \begin{align} x(n+N,t) = x(n,t) \tag{**} \end{align} \]

を満たすものとする。ここで \(N\)\(3\) 以上の整数とする。 また、整数 \(m, n\) に対し \(e(m,n) = \exp \left( i\frac{2\pi mn}{N} \right)\) と定める。 ここで \(i\) は虚数単位である。以下の設問に答えよ。

(1) 整数 \(m\) に対し \(f_m(t)\) を実数 \(t \geq 0\) の関数とし、\(f_m(0) = c_m\) とする。ここで \(c_m\) は複素数である。 \(x(n,t) = e(m,n) f_m(t)\) の形の関数が微分方程式 (*) と条件 (**) を満たすとき、\(f_m(t)\) を求めよ。

(2) \((g_0, \ldots, g_{N-1})\)\(N\) 次元複素ベクトルとする。初期条件 \(x(n,0) = g_n \ (n = 0,1,\ldots,N-1)\) のもとで、微分方程式 (*) の解を条件 (**) のもとで求めよ。

(3) (2) で求めた解 \(x(n,t)\) に対して、\(\lim_{t \to \infty} x(n,t)\) を求めよ。

Kai

(1)

\[ \begin{aligned} & \frac{\partial}{\partial t}x(n,t)=x(n-1,t)+x(n+1,t)-2x(n,t) \\ \Leftrightarrow & e(m,n)\frac{\text{d}}{\text{d} t}f_m(t)=e(m,n-1)f_m(t)+e(m,n+1)f_m(t)-2e(m,n)f_m(t) \\ \Leftrightarrow & \frac{\text{d}}{\text{d} t}f_m(t)=\left (\exp(-i\frac{2\pi m}{N})+\exp(i\frac{2\pi m}{N})-2 \right) f_m(t) \\ \Leftrightarrow & f_m(t)=c_me^{\left (\exp(-i\frac{2\pi m}{N})+\exp(i\frac{2\pi m}{N})-2 \right)t} \\ \end{aligned} \]

そして、これは \(e(m,n+N)=e(m,n)\) より、条件 (**) を満たす。

(2)

(1) の形で書けるとまず仮定して、与えられた初期条件を適用すると、\(c_m=\frac{g_n}{e(m,n)}\) となる。

しかし、これでは \(c_m\)\(n\) に依存してしまうので、条件に反してしまう。 なので、\(c_m\)\(n\) に依存しないように定めたい。

ここで、\(g_n=\sum_{m=0}^{N-1}e(m,n)c'_m\) という形で書けることを利用する。

ただし、\(c'_m=\frac{1}{N}\sum_{n'=0}^{N-1}e(-m,n')g_{n'}\) である。これは離散フーリエ変換に相当する。

なお、このような形で書けることは、以下で確認することが出来る。

\[ \begin{aligned} & \sum_{m=0}^{N-1}e(m,n)c'_m \\ = & \frac{1}{N}\sum_{m=0}^{N-1}e(m,n)\sum_{n'=0}^{N-1}e(-m,n')g_{n'} \\ = & \frac{1}{N}\sum_{n'=0}^{N-1}\sum_{m=0}^{N-1}e(m,n)e(-m,n')g_{n'} \\ = & \frac{1}{N}\sum_{n'=0}^{N-1}\sum_{m=0}^{N-1}e(m,n-n')g_{n'} \\ = & \frac{1}{N}\sum_{n'=0}^{N-1}N\delta_{n,n'}g_{n'} \\ = & \frac{1}{N}Ng_n \\ = & g_n \\ \end{aligned} \]

この事を利用すると、

\[ \begin{aligned} x(n,t)=\sum_{m=0}^{N-1}e(m,n)f_m(t) \quad (c_m=c'_m) \end{aligned} \]

とすれば、

\[ \begin{aligned} x(n,0)=\sum_{m=0}^{N-1}e(m,n)c_m=g_n \end{aligned} \]

となり、特に、(1) より、これは条件 (*), (**) を共に満たす。

よって、

\[ \begin{aligned} x(n,t) & =\sum_{m=0}^{N-1}e(m,n)f_m(t) \\ & =\sum_{m=0}^{N-1}e(m,n)\left (\frac{1}{N}\sum_{n'=0}^{N-1}e(-m,n')g_{n'} \right ) e^{\left (\exp(-i\frac{2\pi m}{N})+\exp(i\frac{2\pi m}{N})-2 \right) t} \\ \end{aligned} \]

が解となる。

(3)

\[ \begin{aligned} \lim_{t\to\infty}x(n,t) & =\lim_{t\to\infty}\sum_{m=0}^{N-1}e(m,n)c_me^{\left (\exp(-i\frac{2\pi m}{N})+\exp(i\frac{2\pi m}{N})-2 \right )t} \\ & =c_0 \\ & =\frac{1}{N}\sum_{n=0}^{N-1}e(0,n)g_n \\ & =\frac{1}{N}\sum_{n=0}^{N-1}g_n \\ \end{aligned} \]

Knowledge

離散フーリエ変換