Articulo de referencia

Ondícula de Poisson

En matemáticas, en análisis funcional, varias ondículas diferentes se conocen con el nombre de ondícula de Poisson . En un contexto, el término "ondícula de Poisson" se usa para...

En matemáticas, en análisis funcional, varias ondículas diferentes se conocen con el nombre de ondícula de Poisson . En un contexto, el término "ondícula de Poisson" se usa para denotar una familia de ondículas etiquetadas por el conjunto de enteros positivos , cuyos miembros están asociados con la distribución de probabilidad de Poisson . Estas ondículas fueron definidas y estudiadas por primera vez por Karlene A. Kosanovich, Allan R. Moser y Michael J. Piovoso en 1995-96. [ 1 ] [ 2 ] En otro contexto, el término se refiere a una ondícula determinada que involucra una forma del núcleo integral de Poisson. [ 3 ] En otro contexto más, la terminología se usa para describir una familia de ondículas complejas indexadas por enteros positivos que están conectadas con las derivadas del núcleo integral de Poisson. [ 4 ]

Ondículas asociadas a la distribución de probabilidad de Poisson

Definición

Miembros de la familia de ondículas de Poisson correspondientes a n = 1, 2, 3, 4.

Para cada entero positivo n, la ondícula de Poissonψnorte(t){\displaystyle \psi _{n}(t)}se define por

ψnorte(t)={(tnortenorte¡)tnorte1mit para t00 para t<0.{\displaystyle \psi _{n}(t)={\begin{cases}\left({\frac {tn}{n!}}\right)t^{n-1}e^{-t}&{\text{ para }}t\geq 0\\0&{\text{ para }}t<0.\end{cases}}}

Para ver la relación entre la ondícula de Poisson y la distribución de Poisson, sea X una variable aleatoria discreta con distribución de Poisson con parámetro (media) t y, para cada entero no negativo n , sea Prob( X = n ) = p n ( t ). Entonces tenemos

pagnorte(t)=tnortenorte¡mit.{\displaystyle p_{n}(t)={\frac {t^{n}}{n!}}e^{-t}.}

La ondícula de Poissonψnorte(t){\displaystyle \psi _{n}(t)}ahora se da por

ψnorte(t)=ddtpagnorte(t).{\displaystyle \psi _{n}(t)=-{\frac {d}{dt}}p_{n}(t).}

Propiedades básicas

  • ψnorte(t){\displaystyle \psi _{n}(t)}es la diferencia hacia atrás de los valores de la distribución de Poisson:
ψnorte(t)=pagnorte(t)pagnorte1(t).{\displaystyle \psi _{n}(t)=p_{n}(t)-p_{n-1}(t).}
  • La "ondulación" de los miembros de esta familia de ondículas se deriva de
ψnorte(t)dt=0.{\displaystyle \int _{-\infty }^{\infty }\psi _{n}(t)\,dt=0.}
Ψ(ω)=iω(1+iω)norte+1.{\displaystyle \Psi (\omega )={\frac {-i\omega }{(1+i\omega )^{n+1}}}.}
  • La constante de admisibilidad asociada conψnorte(t){\displaystyle \psi _{n}(t)}es
doψnorte=|Ψnorte(ω)|2|ω|dω=1norte.{\displaystyle C_{\psi _{n}}=\int _{-\infty }^{\infty }{\frac {\left|\Psi _{n}(\omega )\right|^{2}}{|\omega |}}\,d\omega ={\frac {1}{n}}.}
  • La ondícula de Poisson no es una familia ortogonal de ondículas.

transformada wavelet de Poisson

La familia de ondículas de Poisson se puede utilizar para construir la familia de transformadas de ondículas de Poisson de funciones definidas en el dominio del tiempo. Dado que las ondículas de Poisson también satisfacen la condición de admisibilidad, las funciones en el dominio del tiempo se pueden reconstruir a partir de sus transformadas de ondículas de Poisson utilizando la fórmula para las transformadas de ondículas inversas de tiempo continuo.

Si f ( t ) es una función en el dominio del tiempo, su n -ésima transformada wavelet de Poisson viene dada por

(WnorteF)(a,b)=1|a|F(t)ψnorte(tba)dt{\displaystyle (W_{n}f)(a,b)={\frac {1}{\sqrt {|a|}}}\int _{-\infty }^{\infty }f(t)\psi _{n}\left({\frac {tb}{a}}\right)\,dt}

En sentido inverso, dada la transformada wavelet de Poisson de orden n(WnorteF)(a,b){\displaystyle (W_{n}f)(a,b)}Si se trata de una función f ( t ) en el dominio del tiempo, la función f ( t ) se puede reconstruir de la siguiente manera:

F(t)=1doψnorte[{(WnorteF)(a,b)1|a|ψnorte(tba)}db]daa2{\displaystyle f(t)={\frac {1}{C_{\psi _{n}}}}\int _{-\infty }^{\infty }\left[\int _{-\infty }^{\infty }\,\left\{(W_{n}f)(a,b){\frac {1}{\sqrt {|a|}}}\psi _{n}\left({\frac {tb}{a}}\right)\,\right\}db\right]{\frac {da}{a^{2}}}}

Aplicaciones

Las transformadas wavelet de Poisson se han aplicado en el análisis multirresolución, la identificación de sistemas y la estimación de parámetros. Son particularmente útiles para estudiar problemas en los que las funciones en el dominio del tiempo consisten en combinaciones lineales de exponenciales decrecientes con retardo temporal.

Ondícula asociada al núcleo de Poisson

Imagen de la ondícula asociada al núcleo de Poisson.
Imagen de la transformada de Fourier de la ondícula asociada al núcleo de Poisson.

Definición

La ondícula de Poisson se define mediante la función [ 3 ].

ψ(t)=1π1t2(1+t2)2{\displaystyle \psi (t)={\frac {1}{\pi }}{\frac {1-t^{2}}{(1+t^{2})^{2}}}}

Esto se puede expresar de la forma

ψ(t)=PAG(t)+tddtPAG(t){\displaystyle \psi (t)=P(t)+t{\frac {d}{dt}}P(t)}dóndePAG(t)=1π11+t2{\displaystyle P(t)={\frac {1}{\pi }}{\frac {1}{1+t^{2}}}}.

Relación con el núcleo de Poisson

La funciónPAG(t){\displaystyle P(t)}aparece como un núcleo integral en la solución de un cierto problema de valor inicial del operador de Laplace .

Este es el problema del valor inicial: Dado cualquiers(incógnita){\displaystyle s(x)}enLpag(R){\displaystyle L^{p}(\mathbb {R} )}encontrar una función armónicaϕ(incógnita,y){\displaystyle \phi (x,y)}definido en el semiplano superior que satisface las siguientes condiciones:

  1. |ϕ(incógnita,y)|pagdincógnitado<{\displaystyle \int _{-\infty }^{\infty }|\phi (x,y)|^{p}\,dx\leq c<\infty }, y
  2. ϕ(incógnita,y)s(incógnita){\displaystyle \phi (x,y)\rightarrow s(x)}comoy0{\displaystyle y\rightarrow 0}enLpag(R){\displaystyle L^{p}(\mathbb {R} )}.

El problema tiene la siguiente solución: Hay exactamente una función.ϕ(incógnita,y){\displaystyle \phi (x,y)}que satisface las dos condiciones y está dado por

ϕ(t,y)=PAGy(t)s(t){\displaystyle \phi (t,y)=P_{y}(t)\star s(t)}

dóndePAGy(t)=1yPAG(ty)=1πyt2+y2{\displaystyle P_{y}(t)={\frac {1}{y}}P\left({\frac {t}{y}}\right)={\frac {1}{\pi }}{\frac {y}{t^{2}+y^{2}}}}y donde "{\displaystyle \star }" denota la operación de convolución . La funciónPAGy(t){\displaystyle P_{y}(t)}es el núcleo integral para la funciónϕ(incógnita,y){\displaystyle \phi (x,y)}. La funciónϕ(incógnita,y){\displaystyle \phi (x,y)}es la continuación armónica des(incógnita){\displaystyle s(x)}en el semiplano superior.

Propiedades

  • La "ondulación" de la función se deriva de
ψ(t)dt=0{\displaystyle \int _{-\infty }^{\infty }\psi (t)\,dt=0}.
  • La transformada de Fourier deψ(t){\displaystyle \psi (t)}es dado por
Ψ(ω)=|ω|mi|ω|{\displaystyle \Psi (\omega )=|\omega |e^{-|\omega |}}.
  • La constante de admisibilidad es
doψ=|Ψ(ω)|2|ω|dω=2.{\displaystyle C_{\psi }=\int _{-\infty }^{\infty }{\frac {\left|\Psi (\omega )\right|^{2}}{|\omega |}}\,d\omega =2.}

Una clase de ondículas complejas asociadas al núcleo de Poisson.

Los gráficos de las partes reales de la ondícula de Poisson ψnorte(t){\displaystyle \psi _{n}(t)}paranorte=1,2,3,4{\displaystyle n=1,2,3,4}.
Las gráficas de las partes imaginarias de la ondícula de Poisson ψnorte(t){\displaystyle \psi _{n}(t)}paranorte=1,2,3,4{\displaystyle n=1,2,3,4}.

Definición

La ondícula de Poisson es una familia de funciones de valor complejo indexadas por el conjunto de enteros positivos y definidas por [ 4 ] [ 5 ].

ψnorte(t)=12π(1it)(norte+1){\displaystyle \psi _{n}(t)={\frac {1}{2\pi }}(1-it)^{-(n+1)}}dóndenorte=1,2,3,{\displaystyle n=1,2,3,\ldots }

Relación con el núcleo de Poisson

La funciónψnorte(t){\displaystyle \psi _{n}(t)}puede expresarse como una derivada de orden n de la siguiente manera:

ψnorte(t)=12π1norte¡inortednortedtnorte((1it)1){\displaystyle \psi _{n}(t)={\frac {1}{2\pi }}{\frac {1}{n!\,i^{n}}}{\frac {d^{n}}{dt^{n}}}\left((1-it)^{-1}\right)}

Escribiendo la función (1it)1{\displaystyle (1-it)^{-1}}en términos del núcleo integral de PoissonPAG(t)=11+t2{\displaystyle P(t)={\frac {1}{1+t^{2}}}}como

(1it)1=PAG(t)+itPAG(t){\displaystyle (1-it)^{-1}=P(t)+itP(t)}

tenemos

ψnorte(t)=12π1norte¡inortednortedtnortePAG(t)+i(12π1norte¡inortednortedtnorte(tPAG(t))){\displaystyle \psi _{n}(t)={\frac {1}{2\pi }}{\frac {1}{n!\,i^{n}}}{\frac {d^{n}}{dt^{n}}}P(t)+i\left({\frac {1}{2\pi }}{\frac {1}{n!\,i^{n}}}{\frac {d^{n}}{dt^{n}}}\left(tP(t)\right)\right)}

De este modoψnorte(t){\displaystyle \psi _{n}(t)}puede interpretarse como una función proporcional a las derivadas del núcleo integral de Poisson.

Propiedades

La transformada de Fourier deψnorte(t){\displaystyle \psi _{n}(t)}es dado por

Ψnorte(ω)=1Γ(norte+1)ωnortemiω(ω){\displaystyle \Psi _{n}(\omega )={\frac {1}{\Gamma (n+1)}}\omega ^{n}e^{-\omega }u(\omega )}

dónde(ω){\displaystyle u(\omega )}es la función escalón unitario .

Referencias

  1. Karlene A. Kosanovich, Allan R. Moser y Michael J. Piovoso (1996). "La transformada wavelet de Poisson". Chemical Engineering Communications . 146 (1): 131– 138. doi : 10.1080/00986449608936485 .
  2. Karlene A. Kosanovich, Allan R. Moser y Michael J. Piovoso (1997). "Una nueva familia de ondículas: la transformada de ondículas de Poisson". Computers in Chemical Engineering . 21 (6): 601– 620. doi : 10.1016/S0098-1354(96)00294-3 .
  3. 1 2 Klees, Roland; Haagmans, Roger, eds. (2000). Wavelets en las Geociencias . Berlín: Springer. págs. 18-20 . 
  4. 1 2 Abdul J. Jerri (1998). El fenómeno de Gibbs en el análisis de Fourier, splines y aproximaciones de ondículas . Dordrecht: Springer Science+Business Media. pp. 222–224 . ISBN  978-1-4419-4800-7.
  5. Wojbor A. Woyczynski (1997). Distribuciones en las ciencias físicas y de la ingeniería: cálculo distribucional y fractal, transformadas integrales y ondículas, volumen 1. Springer Science & Business Media. pág. 223. ISBN  9780817639242.