Montigny Eric Exercice type I, sur le produit de convolution
c) On applique la définition du produit de convolution : Définition du produit de convolution : dt t f g x f t g x t g t f x t I I 2 ( * )( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 1 1 2 ∫ ∫ ∫ ∩ +∞ −∞ +∞ −∞ = − = − = Hors, résoudre un tel calcul s’avère assez complexe Usons de stratégie, et découpons en plusieurs cas, et
Partie I - Produit de convolution - MATHEMATIQUES
SESSION 2012 Concours commun Centrale MATHÉMATIQUES 1 FILIERE MP Partie I - Produit de convolution I A - Généralités I A 1) a) Soient f∈ L1(R)et g∈ Cb(R) Soit x∈ R La fonction t7→ f(t)g(x−t)dtest continue sur R De plus, pour
Exercice n°4 : produit de convolution (fonction triangle)
Le produit de convolution des deux fonctions f t1( ) et f t1( ) est défini par la relation : h t f t f t f f t d( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 1 1 1 1 τ τ τ Pour évaluer ce produit de convolution, il faut :
Convolution, transformée de Fourier
Convolution, transformée de Fourier 1 Produit de convolution 2 Propriétés de la convolution 3 Transformation de Fourier 4 Transformation de Fourier inverse 5 Exercices corrigés 6 Avec Maple Pierre-Jean Hormière _____ 1 Produit de convolution Soient f et g deux fonctions définies sur R, à valeurs réelles ou complexes On nomme
Exercice n°5 : produit de convolution (fonction trapèze)
Le produit de convolution des deux fonctions ut et u t est défini par la relation : ()()()()() gt ut u t ut u t t dt +¥ -¥ = ˜ = - ò Avec 2 02 () 0 pour t ut ailleur s ££ = Et 1 01 () 0 pour t t ailleur s u ££ = Les déférentes étapes présentées dans la solution de l’exercice 4, devront être reproduites dans ce cas gt
CONVOLUTION ET CORRELATION
La transformée de Fourier d un produit de deux signaux est égale au produit de convolution des transformées de Fourier de ces deux signaux 5 1 6 Utilité de la convolution Nous avons vu que le produit de convolution de deux signaux est également un signal Bien évidemment le signal résultant est intimement fonction des deux signaux
Théorème de Fubini-Tonelli et convolutions 1 Théorème de
2 Produit de convolution Exercice 3 Soient f 2L1(Rn) et g 2Lp(Rn) avec 1 6 p 6 +¥, où Rn est muni de la mesure de Lebesgue Montrer que, pour presque tout x 2Rn, la fonction y 7f(x y)g(y) est intégrable sur Rn et que le produit de convolution de f et g défini par f g(x)= Z Rn f(x y)g(y)dy vérifie f g(x)=g f(x) et kf gk p 6kfk 1 kgk p
1 Convolution et corrélation
1 Convolution et corrélation 0 1 2 0 2 4 6 8 10 Figure 1 2–jx~()j2 enfonctiondepour 0 = 1 et = 0:1;0:2;0:4 2 Ressortsoumisaubruitthermique (Discuterergodicité) Supposons uneparticule dans unpuits harmonique,soumis au
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1 Convolution et corrélation.
Deux concepts abondement utilisés en physique ( et bien d"autres endroits ) sont les convolutions et les corrélations. Les TF nous permettent de calculer ces choses de façon assez simple.1.1 Les convolutions.
Le produit de convolutionfgde deux fonctionsfetgest définie par h(x) = (fg)(x) =Z +11f(s)g(xs)ds
Exercice: démontrer que le produit est commutatif :fg=gf. L"endroit où l"on rencontre fréquemment ce produit est quand on mesure un signal. Sup- posons que le signal qu"on mesure est l"intensité lumineuse sur un écran,f(x). Pour mesurer ce signal, l"expérimentateur doit positionner son détecteur à un pointx, et me-surer son intensité. Bien sûr, il va effectuer cette mesure en plusieurs points. Le détecteur
est cependant un instrument réel, de taille finie, disons2`(et non infinitésimal). Quand l"instrument est positionnée enx, toute la lumière dans l"intervalle[x`;x+`]rentre dans le détecteur, et l"expérimentateur mesure donc en faite la moyenne de l"intensité sur une intervalle autour du pointx, et non la valeur exacte de l"intensité en ce point. Évidem- ment, plus`est petit, meilleure est la précision de l"appareil. En terme mathématique, l"expérimentateur enregistre le signalh(x): h(x) =Z x+` x`f(s)ds Z +11f(s)(xs`
)ds = (f`)(x) Ici,l(x) = (x=`)est lafonction de l"appareil.Les fonctions d"appareil peuvent avoir des formes plus compliquées, comme par exemple une gaussienne. Le facteur limitant la précision du signal est le pouvoir de résolution`de l"appareil qui lisse et rend flou le signal original. Par exemple, un objectif de microscope est un appareil de mesure dont le signal mesuré est l"image formée. Ernst Abbe, physicien de la compagnie Carl Zeissdans les années 1890, a développé la théorie de la formation d"image et démontré que le
pouvoir de résolution des objectifs et, au mieux,`==2NA, oùest la longueur d"onde utilisée etNAest l"ouverture de l"objectif (le sinus de l"angle maximum de capture de 11 Convolution et corrélation.-3 -2 -1 0 1 2 3 400.511.52
l=0.1 l=0.3 l=0.5 l=0.7Figure1.1 - La convolution du signal(x)+(x1)par des gaussiennesGlde différente largeur. la lumière). Les microscopes optiques ne peuvent donc pas "voir" les échelles plus petites que 0.2 micron. Exercice: soit le signalf(x) =(x)+(xx0), c"est à dire deux piques de Dirac distant dex0. Calculer et tracer le signal mesuré si la fonction de l"appareil est (i)l; (ii) G l= exp(x2=2`2). Traiter particulièrement les casx0`,x0`etx0` (voir figure 1.1). Pouvez vous déterminer, pour la Gaussienne, , à partir de quelle `, nous ne pouvons plus distinguer deux piques séparées? Les transformées de Fourier nous permettent de calculer facilement les produits de convo- lution :TF[fg] =TF[f]:TF[g]
La transformée de Fourier du produit de convolution de deux fonctions est le produit (normal) de leurs transformée de Fourier. Soith(x) = (fg)(x), alors h(q) =Z +11dxeiqxZ+1
1dsf(s)g(xs)
Z +11dsf(s)Z
+11dxeiqxg(xs)
Z +11dsf(s)eiqsZ+1
1dxeiqxg(x)
~f(q)~g(q) Calculer numériquement le produit de convolution dans l"espace direct est de l"ordre de N2, oùNest le nombre de points d"échantillonnage des fonctions. Par contre, prendre
la TFR, effectuer une multiplication entre les TF et prendre une TFR inverse ne coûtera queNlogNopérations. Un autre endroit où l"on rencontre fréquemment les convolutions est la théorie des probabilités et le théorème central limite. Soit deux variables aléatoires continuesX1et X2indépendantesde densitéf(x)etg(x). Cela veut dire que la probabilité pour qu"une
réalisation deX1"tombe" entrexetx+dxest égale àf(x)dx: Pr(x < X1< x+dx) = f(x)dx. Nous nous demandons maintenant si nous pouvons déterminer la densité de 21 Convolution et corrélation.
probabilitéh(z)de la variableZ=X1+X2. h(z)dz=Pr(z < X1+X2< z+dz) =Z x1=+1 x1=1Pr(zx1< X2< zx1+dz)Pr(x1< X1< x1+dx1)
=dzZ +11g(zx1)f(x1)dx1
Nous voyons donc queh(z) = (fg)(z).
Exercice 1: Démontrer que la densité de probabilité de lamoyennede deux variables aléatoires est donnée parh(z) = 2(fg)(2z). Exercice 2: Démontrer que le produit de convolution de deux gaussiennes de largeurl etpest encore une gaussienne1p21pl
2+p2exp
x22(l2+p2)! pour vraiment apprécier les TF, faire le calcul d"abord dans l"espace direct, et ensuite à l"aide des TF. Une gaussienne de largeurlest la fonction1p2lexp(x2=2l2)
Les résultats ci-dessus sont important. Supposons que nous ayons deux variables aléa- toires gaussienne de largeurl. Leur moyenne est alors également une variable aléatoiregaussienne, mais de largeurl=p2. Ce résultat se généralise àNvariables aléatoires : la
moyenne est alors une gaussienne de largeurl=pN. La moyenne deNvariables aléatoires est également une variable aléatoire, mais qui fluctuepNfoismoinsque les variables originales. C"est pour cette raison par exemple qu"un expérimentateur, pour caractéri- ser un phénomène physique, prend plusieurs mesures et calcule leur moyenne (voir les problèmes avancés).Exercices :
1. Calculer(x) = ()(x), et représenter le graphiquement.
2. Démontrer que la distributionest l"unité pour la convolution :f=f
3. Que vautf0?
4. Démontrer que la translationTa[f(x)] =f(xa)est la convolution de(xa)
avec la fonctionf.5. Le Graal de l"expérimentateur est de déconvoluer son signal, c"est à dire connaissant
le signal enregistréh(t) = (fA)(t)et la fonction d"appareilA(t), déterminerf(t). On pourrait se dire que pour connaîtref(t)il suffit de diviser la TF dehpar la TF deAet de prendre la TF inverse du résultat. En pratique, ceci n"est pas une bonne solution, puisqu"on ne peut jamais enregistrer un signal pendant un temps 31 Convolution et corrélation.
infiniment long. SoitH(t)le signal enregistré deTà+T. Mathématiquement parlant,H(t) =h(t):(t=T). Montrer alors queH(!) = 2TZ
!+1=T !1=T~f()~A()d On voit donc que l"intervalle de temps finimélangeles fréquences. Que trouve t"onà la limiteT! 1?
1.2 Auto-corrélation.
Un outil indispensable en physique est le concept d"auto-corrélation. Cela joue un rôle important dans les processus stochastiques, la diffraction, ... Supposons que nous ayons une fonctionx(t). Pour plus de simplicité, nous considérons notre signal de moyenne nulle, c"est à dire lim T!11T Z t+T tx(t)dt= 0 Nous désirons savoir combien d"information nous pouvons avoir surx(t+)si nous connaissons le signal ent. Cette quantité est contenu dans la fonction d"auto-corrélationG() =Z
+11x(t)x(t+)dt
Le complexe conjugué est nécessaire si l"on veut que pour= 0,G()soit réelle. Dans beaucoup de cas, le signal est réel et le complexe conjugué dans l"espace réel n"a pas d"importance. Concrètement, nous prenons notre signal au tempst, nous le multiplions par le signal au tempst+, nous répétons cette opération pour tous les tempstet ajoutons le résultat. Nous donnerons plus loin quelques exemples de la façon dont cette mesure est utilisée pour déterminer les caractéristiques de certains systèmes physiques. Que vaut la TF de la fonction d"auto-corrélation?G(!) =Z
dZ dtx (t)x(t+)exp(i!)(1.1) Z dtx (t)Z d x(t+)exp(i!)(1.2) Z dtx (t)exp(+i!t)Z d x()exp(i!)(1.3) = ~x(!)~x(!) =j~x(!)j2(1.4)Le résultat est d"une grande beauté : la TF de la fonction d"auto-corrélation est égale au
module de la TF du signal aucarré. Rappelons simplement que pour passer de (1.1) à (1.2), nous avons échangé l"ordre d"intégration; pour passer de (1.2) à (1.3) nous avons effectué le changement de variable!t.La fonction d"auto-corrélation reçoit des interprétation différentes dans différents contextes.
Par exemple en probabilités, soitX1la valeur d"une fonction aléatoire au tempst, etX2 41 Convolution et corrélation.
la valeur de même fonction au tempst+. En suivant la discussion sur les convolutions, on peut alors démontrer que l"autocorrélationG()est la densité de probabilité de la variable aléatoireX2X1. En physique de la matière condensée, on a coutume d"imager autrement la fonction d"auto-correlation. Supposez que vous ayez des particules distribuées dans l"espace. Quelle est la distribution des distances entre les particules? Prenez n"importe quelles deux par- ticulesi; jet calculer la distancerijentre les deux. Faites maintenant un histogramme de toutes les distances, et vous avez une fonction d"autocorrélation des concentrations. Nous avions vu, dans le chapitre sur les TF, que le champsE(q)de lumière diffusé dans une directionqest la TF de la fonction de transmission local. En utilisant des rayons ou neutron à très petite longueur d"onde, la fonction de transmission devient proportionnelle à la concentration des molécules qui diffusent ces longueurs d"onde efficacement, c"est à dire :E(q)TF[c(x)]. Or, les plaques photographiques ou les senseurs de nos caméras ne mesurent pas le champs, mais l"intensité, c"est à direI(q) =E(q)E(q). Les clichés de diffusion des Rayons sont donc une mesure directe de la fonction d"auto-corrélation des concentrations moléculaires.Exercice: le démontrer.
1.3 Approfondissement : Relation entre l"équation de
diffusion et les convolutions. Montrer que la solution de l"équation de la chaleur est juste un lissage (une convolution) de la condition initiale. Introduire la notion de "mollifying function" et faire le lien avec la fonction de Green.Problèmes avancés.
1. Diffusion des corrélations.
Soit une fonction (représentant par exemple une concentration ou une probabilité, ...) obéissant à l"équation de diffusion @c@t =D@2c@x 2 Et soit la fonction d"auto-corrélation spatialeG(y;t) =Z
11c(x;t)c(x+y;t)dx
Démontrer queGobéit également à une équation de diffusion, mais avec un coefficient de diffusion de2D. [indication : il suffit d"échanger soigneusement les dérivations et les intégrations] 51 Convolution et corrélation.0120246810Figure1.2 -j~x(!)j2en fonction de pour!0= 1et= 0:1;0:2;0:4.
2. Ressort soumis au bruit thermique.
(Discuter ergodicité). Supposons une particule dans un puits harmonique, soumis au bruit thermique. Son équation du mouvement s"écrit : m d2xdt2+dxdt
+kx=f(t)(1.5) mest la masse de la particule,est la force visqueuse etkla constante du ressort. Ceciconstitue une équation différentielle stochastique, et le formalisme a été développé par
Langevin vers 1910. La partie gauche de l"équation est celle du mouvement classique d"une particule attachée à un ressort. La partie droite tient compte des chocs aléatoires des molécules du fluide qui entourent la particule et qui font subir à cette dernière une force. La fonctionest une fonction aléatoire, c"est à dire qu"on ne connaît pas vraiment la valeur qu"elle peut prendre, mais seulement laprobabilitéqu"elle prenne une certainevaleur. Cela généralise le concept de variable aléatoire utilisée en calcul des probabilités.
fest l"amplitude des chocs aléatoires et vautKBT=a, oùaest la taille de la particule. On suppose que la fonctionest de moyenne nulle, c"est à dire qu"il y a autant de chance,en moyenne, que les chocs mènent vers la gauche que vers la droite. De plus, on suppose que la connaissance de la valeur de(t)ne nous donne aucune information sur (t+), quelque soit. On exprime cela parG() =Z
(t)(t+) =()(1.6) où bien sûr,désigne le delta de Dirac. Cela n"est pas trop dur à imaginer : comme (t+)est complètement indépendant de(t), il y a autant de chance qu"il soit de signe contraire que de même signe. A la longue, l"intégral doit tendre vers0. Par contre,2(t)>0, son intégrale tend donc vers l"infini (reportez vous à notre discussion sur ce
genre d"objet au chapitre précédent). En prenant la TF de l"éq.(1.6), on obtient :G(!) =~(!)~(!) = 1
En notant!20=k=met en prenant la TF de l"équation (1.5), nous obtenons : (!20!2+i!)~x(!) = (f=m)~(!) 61 Convolution et corrélation.
ce qui nous donne, grâce à la relation (1.6), jx(!)j2=(f=m)(!20!2)2+2!2(1.7) Cette fonction présente un pique à!!0, comme on peut le constater sur la figure 1.2. On peut faire beaucoup de chose à partir de là. En physique, on réalise souvent 1desressorts de taille micrométrique pour exercer des forces sur des bactéries où des molécules
biologiques. Un problème majeur est celui de calibrer le ressort, c"est à dire trouver sa constantek. L"équation (1.7) nous montre qu"il existe une façon extrêmement robuste de trouver cette constante : (i) enregistrer la positionx(t)d"une particule au bout de ce ressort au cours du temps (ses fluctuations thermiques); (ii) prendre la TF dex(t); (iii) élever le module de la TF au carré; (iv) trouver pour quelle fréquence, cette dernière présente un maximum : nous avons la fréquence propre de l"oscillateur.3. Somme de deux variables aléatoires et théorème "central limite" .
Une variable aléatoireXest une fonction qui produit un nombre aléatoire à chaque réalisation. On peut se donner l"image d"un boîtier électronique qui affiche un nombre à chaque fois qu"on appuie sur un bouton (une réalisation). C"est par exemple, le jeté d"un dés; ou le temps entre l"arrivé de deux particules sur notre senseur; ou la direction prise par une amibe au fond d"une boite de pétri quand on la photographie toute les 30 secondes; ou le cours de la bourse à chaque seconde; ... On caractérise une variable aléatoire (que l"on suppose continue) par sa densité de probabilitéf(x): la probabilité d"observer une réalisation deXentrexetx+dxest égale àf(x)dx. Cela veut dire concrètement que si on effectue par exemple106réalisations (mesurons l"arrivé d"un million de particule sur notre senseur), une proportionf(x)dx des réalisations tomberont dans l"intervalle[x;x+dx[. D"après ce que nous venons de dire,f(x)0etZ+11f(x)dx= 1
Soit maintenant deux variables aléatoiresindépendantes2XetYde densité de proba- bilitéf(x)etg(y). Quelle est la densité de la variableZ=X+Y(comme par exemple la somme de deux dés)? En probabilité, le "et" d"événements indépendants se traduit par le produit de chacune des probabilités et le "ou" par l"opération somme des probabilités. Appelonsh(z)dzla probabilité d"observerZdans l"intervalle[z;z+dz[. La probabilité d"observer un tel événement égale la probabilité d"observerXdans[x;x+dx[etYdans [zx;z(x+dx) +dz[pour unxquelconque. Cet événement a la probabilitéf(x)dx:g(zx)(dzdx) =f(x)g(zx)dxdz+O(dx2)1. Par des pinces optiques, magnétique, des micropipettes, ...