Revisión del 23:23 11 feb 2025

1 Introducción

En un espacio de Hilbert [math]L_2(a,b)[/math], una serie de Fourier converge en norma [math]L_2[/math] a una función real de variable real, [math]f[/math], que se puede representar mediante la base trigonométrica de Fourier como

[math] \quad f(x) \sim \frac{a_0}{2} + \sum_{n=1}^\infty\left[a_n\cos \left( nx \right) + b_n\sin \left( nx \right) \right] [/math].

Esta representación nos permite, tomando una suma parcial de la serie, aproximar a [math] f [/math]. Sin embargo, la base trigonométrica no se presta a la aproximación de funciones de variable real y valores complejos. Esta carencia nos lleva a la base trigonométrica compleja: considerando seno y coseno complejos, somos capaces de aproximar funciones de variable real y valores complejos o reales indistintamente. Esta base, con dominio [math] [-\pi,\pi] [/math]

[math] \quad \{e^{inx}\}_{n \in \mathbb{Z}} , [/math]

será nuestro foco de atención. La obtendremos formalmente a partir de la base trigonométrica original, para luego visualizarla y comprobar su capacidad para aproximar.

2 Base trigonométrica compleja

Para obtener la base compleja, partamos de la trigonométrica. Por la fórmula de Euler, podemos reescribir coseno y seno de la forma

[math]\quad \cos\theta = \frac{1}{2} (e^{i\theta} + e^{-i\theta}) [/math] [math]\quad[/math] y [math]\quad[/math] [math] \sin\theta = \frac{1}{2i} (e^{i\theta} - e^{-i\theta}) [/math].

Así, en [math] [-\pi,\pi] [/math], [math]f[/math] puede representarse formalmente como

[math]\quad f(x) \sim \frac{a_0}{2} + \sum_{n=1}^\infty\left[a_n\cos \left( nx \right) + b_n\sin \left( nx \right) \right] = \frac{a_0}{2} + \sum_{n=1}^\infty\left[\frac{a_n}{2}(e^{inx}+e^{-inx}) + \frac{b_n}{2i}(e^{inx}-e^{-inx}) \right] = c_0 + \sum_{n=1}^\infty\left[c_n e^{inx} +c_{-n} e^{-inx} \right]=[/math][math] \sum_{n=0}^\infty c_n e^{inx} + \sum_{n=-\infty}^{-1} c_n e^{inx} =\sum_{n=-\infty}^\infty c_n e^{inx}, [/math]

donde [math] c_0:=\frac{a_0}{2}[/math], [math] c_n:=\frac{a_n-ib_n}{2} [/math] y [math] c_{-n}:=\frac{a_n+ib_n}{2} [/math]. Decimos que este desarrollo es formal por el penúltimo paso. Notemos que estamos separando la serie en dos series.

Términos de la base [math] \{e_n := e^{ inx }\}_{n} [/math] para [math]n \in \{-1,0,1,2\}.[/math]

De esta forma hemos obtenido la base trigonométrica compleja

[math]\quad \{e_n := e^{ inx }\}_{n \in \mathbb{Z}} [/math].

-CÓDIGO AQUÍ-

Usando el producto escalar, comprobemos que es una base ortogonal

[math]\quad (e_n,e_m)_{L^2} = \int_{-\pi}^{\pi} e_n \overline{e_m} \,dx = \int_{-\pi}^{\pi} e^{inx} e^{-imx} \,dx = \int_{-\pi}^{\pi} e^{(n-m)ix} \,dx = \frac{-i}{n-m} e^{(n-m)ix} \Big|_{-\pi}^{\pi} = 0 \quad \text{si } n \neq m, \\ [/math] [math]\quad (e_n,e_n)_{L^2} = \int_{-\pi}^{\pi} e^{(n-n)ix} \,dx = 2\pi. [/math]

Aquí fijémonos en que hemos usado el producto escalar en [math]L^2(-\pi,\pi)[/math] dado por

[math]\quad (f,g)_{L^2} = \int_{-\pi}^{\pi} f(x) \hspace{0.2cm} \overline{g(x)} \,dx [/math].

Una observación relevante es que como la norma de cada elemento de la base es siempre [math] \sqrt{2\pi} [/math], podemos ortonormalizar dividiendo precisamente por esta constante a cada elemento de la base trigonométrica compleja.

3 Extensión impar

Nos podemos plantear cómo aproximar la siguiente función [math] f [/math]

[math]\quad f: [0,1] \subseteq \mathbb{R} \longrightarrow \mathbb{C} [/math]

[math]\quad x \mapsto 4x(\frac{1}{2} − x)^2 + ix [/math]

Notemos que el intervalo de definición no es simétrico. Extendamos [math] f [/math] de forma impar

Representación gráfica de [math] f^*(x)[/math].

Representación de [math]f^*[/math] con eje [math]x[/math] y el plano complejo en la parte superior, mientras que representamos abajo parte real (izquierda) e imaginaria (derecha).

[math]\quad f^*: [-1,1] \subseteq \mathbb{R} \longrightarrow \mathbb{C} [/math]

[math]\quad x \mapsto \begin{cases} 4x(\frac{1}{2} + x)^2 + ix \text{ , si } x\in [-1,0]\\ 4x(\frac{1}{2} - x)^2 + ix \text{ , si } x\in [0,1] \end{cases} [/math]

Tras representar esta función en las imágenes adjuntas, sólo nos falta adaptar la base al nuevo intervalo. Comprobemos que como verifica

[math]\quad \{e^{\pi n ix }\}_{n \in \mathbb{Z}} : (E_n,E_m)_{L^2} = \int_{-1}^1 E_n\overline{E_m} \,dx = \int_{-1}^1 e^{\pi (n-m)i} \,dx = \begin{cases} \int_{-1}^1 1 dx = 2 \text{ , si } n = m, \\ 0 \text{ , si } n \neq m, \end{cases} [/math]

entonces es una base ortogonal, habiéndonos basado fuertemente en la periodicidad en el intervalo para el segundo caso. Además, podríamos ortonormalizar dividiendo por la norma común a todos los elementos, [math] \sqrt{2} [/math], por lo que podemos definir la base ortonormal

[math]\quad \{E_n\}_{n \in \mathbb{Z}} := \{\frac{\sqrt{2}e^{\pi n ix }}{2}\}_{n \in \mathbb{Z}}. [/math]

Para realizar las aproximaciones, necesitamos los coeficientes de cada elemento que consideremos, que pueden obtenerse por ortonormalidad de la base mediante el producto escalar ya que

[math]\quad f^*(x) \sim \sum_{n=-\infty}^{\infty} C_nE_n = \sum_{n=-\infty}^{\infty} C_ne^{\pi n i} \quad , \quad C_n = (f^*,E_n)_{L^2} = \int_{-1}^1 f^*(x) \overline{E}_n(x) \,dx \in \mathbb{C}. [/math]

Podemos estimar estos coeficientes [math] C_n [/math] numéricamente por fórmula del trapecio, y así aproximar la función para un número dado de [math] E_n [/math]. La aproximación con los elementos de la base de [math]-n[/math] a [math]n[/math] será entonces

[math] \quad f(x) \approx \sum_{i=-n}^{n} C_iE_{i|[0,1]} [/math]

Aproximaciones mediante base trigonométrica compleja.

Aproximaciones con elementos hasta [math] n = 5,10,20. [/math] Mejora visiblemente, pero nótese que en los extremos difieren claramente.

Errores en la aproximación.

Errores en norma [math]L_2[/math] y uniformes. La aproximación converge en norma pero no uniformemente: puede comprobarse que las aproximaciones tienden a 0 puntualmente en x=1 por haberse tomado una extensión impar, causando el error medido en la gráfica de [math]|f(1)|=|1+i|=\sqrt{2}[/math].

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Vemos que la aproximación mejora el error en norma [math]L_2[/math], algo que esperábamos por continuidad de [math]f[/math] y su extensión impar. Además, como

[math] f(1) \neq \frac{f^*(-1)+f^*(1)}{2} = 0 [/math]

por ser impar, las aproximaciones convergerán puntualmente a [math] 0 [/math] en el valor [math] x=1 [/math]. No hay convergencia uniforme porque es necesario que la convergencia puntual de las aproximaciones sucesivas fuese [math] f [/math] en todo punto de [math][0,1][/math].

Podemos verificar que esta base también es útil con funciones reales aproximando [math]\text{Re}f [/math] con una extensión impar (representado gráficamente a continuación), precisamente [math]\text{Re}f^* [/math]. Por el mismo procedimiento, base y código, logramos de nuevo aproximaciones que convergen en norma del espacio de funciones pero no uniformemente, una vez más por el problema que causa [math] x=1 [/math]. Sin embargo, el hecho de que una base sirva para funciones reales y complejas simultáneamente es un hecho a tener en cuenta.

Representación de [math]Ref^*[/math] con eje [math]x[/math] y el plano complejo. Tendrá idéntica parte real al caso [math]f^*[/math] con parte imaginaria nula.

Representación gráfica de [math]Ref^*(x)[/math].

Representando esta función real de variable real en las mismas referencias que con [math] f^* [/math], puede comprobarse que es precisamente su proyección ortogonal en el plano horizontal, claramente con parte imaginaria nula por estar definida como parte real de una función de valores complejos.

Representación gráfica de [math]Ref^*(x)[/math].

Representando esta función real de variable real en las mismas referencias que con [math] f^* [/math], puede comprobarse que es precisamente su proyección ortogonal en el plano horizontal, claramente con parte imaginaria nula por estar definida como parte real de una función de valores complejos.

4 Código