Eigenschaften der Delta-Distribution

Definierende Eigenschaft der Delta-Distribution: Faltungseigenschaft, auch Ausblendeigenschaft, Siebeigenschaft genannt
δ,f=δ(x)f(x)dx=f(0)\langle\delta,f\rangle=\int\limits_{-\infty}^{\infty}\delta(x)\, f(x)\,\mathrm{d}x=f(0)
bzw. mit den Eigenschaften Translation und Skalierung (siehe unten) folgt:
f(x)δ(xa)dx=f(x)δ(ax)dx=f(a),\int\limits_{- \infty}^\infty f(x)\,\delta (x-a)\,\mathrm{d}x=\int\limits_{- \infty}^\infty f(x)\,\delta (a-x)\,\mathrm{d}x=f(a),
speziell für den Fall der konstanten Funktion 1:
δ(xa)dx=1\int\limits_{- \infty}^\infty \delta (x-a)\,\mathrm{d}x=1

Linearität

δ,f+g=δ,f+δ,g=f(0)+g(0)\langle\delta,f+g\rangle=\langle\delta,f\rangle+\langle\delta,g\rangle=f(0)+g(0)

Translation

δ(a),f=δ,f(+a)=f(a)\langle\delta(\cdot-a),f\rangle=\langle\delta,f(\cdot+a)\rangle=f(a)
für δ(a)\delta(\cdot-a) ist auch die Bezeichnung δa\delta_{a} gebräuchlich.

Skalierung

δ(a),f=1aδ,f(a)=1af(0)\langle\delta(a\cdot),f\rangle=\dfrac{1}{|a|}\langle\delta,f(\dfrac{\cdot}{a})\rangle=\dfrac{1}{|a|}f(0)
δ(αx)=1αδ(x) \delta(\alpha x) = \dfrac{1}{|\alpha|} \delta(x)
d. h. die Delta-Distribution ist homogen vom Grad -1.

Dimension

Eine direkte Folgerung aus der Skalierungseigenschaft ist die Dimension bzw. Maßeinheit der Delta-Distribution. Sie entspricht genau der reziproken Dimension ihres Arguments. Hat xx beispielsweise die Dimension einer Länge, so hat δ(x)\delta(x) die Dimension (1/Länge).

Hintereinanderausführung

φ(x)δ(g(x))dx=i=1nφ(x)δ(xxi)g(xi)dx=i=1nφ(xi)g(xi),\int\limits_{-\infty}^{\infty}\phi(x)\,\delta(g(x))\,\mathrm{d}x=\sum\limits_{i=1}^{n}\int\limits_{-\infty}^{\infty}\phi(x)\dfrac{\delta(x-x_{i})}{|g'(x_{i})|}\,\mathrm{d}x=\sum\limits_{i=1}^{n}\dfrac{\phi(x_{i})}{|g'(x_{i})|},
δ(g(x))=i=1nδ(xxi)g(xi)\delta(g(x))=\sum\limits_{i=1}^{n}\dfrac{\delta(x-x_{i})}{|g^{\prime}(x_{i})|}
wobei xix_i die einfachen Nullstellen von g(x)g(x) sind (sofern g(x)g(x) nur endlich viele und nur einfache Nullstellen hat).
damit folgt als ein Spezialfall die Rechenregel
δ(x2α2)=12α[δ(xα)+δ(x+α)], \delta(x^2 - \alpha^2) = \dfrac{1}{2|\alpha|} [\delta(x - \alpha)+ \delta(x + \alpha) ],

Fouriertransformation

Sei F\mathcal{F} die Fouriertransformation, dann gilt F{δ(x)}(k)=12πeikxδ(x)dx=12π \mathcal{F} \{ \delta(x) \}(k) = \dfrac{1}{\sqrt{2 \pi}}\int\limits_{-\infty}^\infty e^{-ikx}\,\delta(x)\,\mathrm{d}x = \dfrac{1}{\sqrt{2 \pi}}
Anschaulich bedeutet das, dass in der Delta-Distribution alle Frequenzen enthalten sind, und zwar mit gleicher Stärke. Die Fourierdarstellung δ(x)=F1{12π}\delta(x)=\mathcal{F}^{-1}\{\dfrac{1}{\sqrt{2 \pi}}\} bzw. δ(xa)=F1{12πeika}\delta(x-a)=\mathcal{F}^{-1}\{\dfrac{1}{\sqrt{2 \pi}}e^{-ika}\} ist eine in der Physik wichtige Darstellung der Delta-Distribution:
δ(xa)=12πeik(xa)dk=ei2πν~(xa)dν~\delta(x-a) = \dfrac{1}{2\pi}\int\limits_{-\infty}^\infty e^{ik(x-a)}\,\mathrm{d}k = \int\limits_{-\infty}^\infty e^{i 2\pi\tilde{\nu}(x-a)}\,\mathrm{d}\tilde{\nu}

Laplace-Transformation

Sei L\mathcal{L} die Laplace-Transformation, dann gilt
L{δ(x)}(s)=0esxδ(x)dx=1\mathcal{L}\left\{ \delta(x)\right\} (s)=\int\limits_{0}^{\infty}\mathrm{e}^{-sx}\,\delta(x)\,\mathrm{d}x=1

Irregularität

Die Irregularität (= Singularität) der Delta-Distribution lässt sich mit einem Widerspruchsbeweis zeigen:
Angenommen δ\delta wäre regulär, dann gäbe es eine lokal integrierbare Funktion δ(x)Llok1\delta(x)\in L^{1}_{lok}, also eine Funktion, die über jedes kompakte Intervall [a,b][a,b] bzgl. des Lebesgue-Maßes integrierbar ist
abδ(x)dx<\int\limits_{a}^{b}|\delta(x)|\mathrm{d}x<\infty
so dass für alle Testfunktionen f(x)f(x) gilt:
δ,f=δ(x)f(x)dx=f(0)\langle\delta,f\rangle = \int\limits_{-\infty}^{\infty}\delta(x)\, f(x)\,\mathrm{d}x=f(0)
Insbesondere muss dies für folgende Testfunktion φb(x)\phi_{b}(x) mit kompaktem Träger [b,b][-b,b] gelten:
φb(x)={exp(b2x2b2)x<b0xb\phi_{b}(x)=\begin{cases}\exp(\dfrac{b^{2}}{x^{2}-b^{2}}) & |x|<b\\0 & |x|\geq b\end{cases}
Die Wirkung der Delta-Distribution auf diese ist:
δ,φb=φb(0)=exp(1)=constb\langle\delta,\phi_{b}\rangle = \phi_{b}(0)=\exp(-1)=\mathrm{const}_{\,b}
Mit der angenommenen regulären Distribution
δ,φb=δ(x)φb(x)dx=bbδ(x)φb(x)dx\langle\delta,\phi_{b}\rangle=\int\limits_{-\infty}^{\infty}\delta(x)\,\phi_{b}(x)\,\mathrm{d}x=\int\limits_{-b}^{b}\delta(x)\,\phi_{b}(x)\,\mathrm{d}x
lässt sich folgende Abschätzung durchführen:
φb(0)=δ,φb\phi_{b}(0)=|\langle\delta,\phi_{b}\rangle|=bbδ(x)φb(x)dxφb(x)φb(0)bbδ(x)dx<(b<bc)φb(0)=\left|\int\limits_{-b}^{b}\delta(x)\,\phi_{b}(x)\,\mathrm{d}x\right|\leq\underbrace{\|\phi_{b}(x)\|_{\infty}}_{\phi_{b}(0)}\,\int\limits_{-b}^{b}|\delta(x)|\,\mathrm{d}x\underset{(b<b_{c})}{<}\phi_{b}(0)
Weil δ(x)Llok1\delta(x)\in L^{1}_{lok} wird das Integral bbδ(x)dx\int\limits_{-b}^{b}|\delta(x)|\,\mathrm{d}x für b<bcb<b_{c} (wobei bcb_c ein von der Funktion δ(x)\delta(x) abhängiger kritischer Wert ist) kleiner 1 (und konvergiert gegen 0 für bb gegen 0). Man erhält φb(0)<φb(0)\phi_{b}(0)<\phi_{b}(0), also einen Widerspruch; somit ist die Delta-Distribution nicht durch eine lokal integrierbare Funktion darstellbar. Der Widerspruch ergibt sich, weil die Menge {0} für das Lebesgue-Maß vernachlässigbar ist, nicht aber für das Dirac-Maß.

Ableitungen

Ableitung der Delta-Distribution

Die Delta-Distribution kann wie jede Distribution beliebig oft distributiv differenziert werden:
δ,f=δ,f=f(0)\langle\delta',f\rangle=-\langle\delta,f'\rangle=-f'(0)
Und die nn-te distributive Ableitung:
δ(n),f=(1)nδ,f(n)=(1)nf(n)(0)\langle\delta^{(n)},f\rangle=(-1)^{n}\langle\delta,f^{(n)}\rangle=(-1)^{n}f^{(n)}(0)

Ableitung der Dirac-Folge

Die Ableitungen der regulären Distributionen δϵ\delta_{\epsilon} können mittels partieller Integration berechnet werden (hier exemplarisch für erste Ableitung, analog für höhere)
δϵ,f=δϵ(x)f(x)dx \langle\delta_{\epsilon}^{\prime},f\rangle = \int\limits_{-\infty}^{\infty}\delta_{\epsilon}^{\prime}(x)\, f(x)\,\mathrm{d}x =[δϵ(x)f(x)]=0δϵ(x)f(x)dx= \underbrace{\left[\delta_{\epsilon}(x)\, f(x)\right]_{-\infty}^{\infty}}_{=0}-\int\limits_{-\infty}^{\infty}\delta_{\epsilon}(x)\, f^{\prime}(x)\,\mathrm{d}x =δϵ(x)f(x)dx= -\int\limits_{-\infty}^{\infty}\delta_{\epsilon}(x)\, f^{\prime}(x)\,\mathrm{d}x =δϵ,f= -\langle\delta_{\epsilon},f^{\prime}\rangle
und ergeben im Limes ϵ0\epsilon\to 0 das Verhalten der distributiven Ableitung:
limϵ0δϵ,f=f(0)=δ,f\lim_{\epsilon\to0}\langle\delta_{\epsilon}^{\prime},f\rangle=-f^{\prime}(0)=\langle\delta^{\prime},f\rangle

Ableitung der Heaviside-Distribution

Die Heaviside-Funktion Θ(x)\Theta (x) ist nicht stetig differenzierbar, aber die distributive Ableitung existiert, diese ist nämlich die Delta-Distribution:
Θ,f=Θ,f=Θ(x)f(x)dx=0f(x)dx=f()=0+f(0)=δ,f\langle\Theta',f\rangle=-\langle\Theta,f'\rangle=-\int\limits_{-\infty}^{\infty}\Theta(x)\, f'(x)\,\mathrm{d}x=-\int\limits_{0}^{\infty}f'(x)\,\mathrm{d}x=-\underbrace{f(\infty)}_{=0}+f(0)=\langle\delta,f\rangle
Da die Heaviside-Distribution keinen kompakten Träger hat, müssen hier die Testfunktionen beliebig oft differenzierbare Funktionen mit kompaktem Träger sein fC0Df\in C_0^\infty \cong\mathcal{D}, das heißt ff muss im Unendlichen verschwinden
 
 

Das ist ein Mittel, das Paradies nicht zu verfehlen: auf der einen Seite einen Mathematiker, auf der anderen einen Jesuiten; mit dieser Begleitung muß man seinen Weg machen, oder man macht ihn niemals.

Friedrich der Große

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